基于卷积神经网络与长短期记忆网络的多规格带钢精轧电耗分析预测

能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。     

人工智能和大数据分析技术在热连轧辊道电机故障分析中的应用

通过研究并应用人工智能和大数据分析技术,提高热连轧辊道电机故障分析的效率和准确性。通过对热连轧辊道电机运行情况进行分析和建模,探索一条准确有效的电机异常诊断建模路线,并引入大数据分析技术,利用大数据处理平台和相关算法,进一步提高诊断的精确性,使现场技术人员在电机运转过程能够及时发现潜在的故障问题,从而提高生产效率。     

热轧带钢头部拉窄问题研究与对策

热轧带钢头部拉窄问题是热轧带钢常见的缺陷,济钢1700热轧带钢生产线在生产薄规格冷轧基料,薄规格碳素结构钢及HP295过程中出现头部拉窄的现象,给用户及下游冷轧工序的使用造成了一定的影响。本文主要分析了影响带钢头部拉窄的因素,通过宽度测量,平直度测量和历史记录统计分析,找出导致问题的主要原因,并根据不同的情形,制定出相应的对策。     

混凝土膨胀剂在化工建设工程中的应用

自20世纪80年代中期,混凝土膨胀剂问世以来,在化工建设工程中得到了广泛应用,发挥了补偿收缩混凝土抗裂、防渗的特性,可以说混凝土膨胀剂已成为市政工程所用混凝土的一个不可或缺的组分。作者曾先后使用     

排污泵站变频智能监控系统的设计

介绍了杭州某排污泵站智能监控系统的构成、系统功能和程序流程 ,包括任务要求下的硬件设计、软件设计及通讯等多方面的内容。     

混凝土膨胀剂在化工建设工程中的应用

自20世纪80年代中期，混凝土膨胀剂问世以来，在化工建设工程中得到了广泛应用，发挥了补偿收缩混凝土抗裂、防渗的特性，可以说混凝土膨胀剂已成为市政工程所用混凝土的一个不可或缺的组分。作者曾先后使用过UEA、高效UEA及FEA三种混凝土膨胀剂，均收到良好的效果。FEA是UEA、高效UEA的更新换代产品，     

影响热轧带钢板形的因素与改进措施

针对济钢1 700 mm ASP生产线情况,分析了轧辊热凸度、轧机间隙、刚度、AGC等影响热轧带钢板形的几种主要因素,并依此制定出相应的改进措施,即加强板坯加热及冷却均匀性,合理设定辊型及换辊制度,优化设备结构,减小轧机间隙,提高轧线对中水平.这些措施提高了热轧生产稳定性.取得了很好的实际生产效果.     

中频感应加热设备测温及分选系统

中频感应加热炉已广泛应用于锻造行业。国内制造商已经提供了几千套加热炉,为我国的机械制造工业提供了大量的锻件加热设备。这些设备基本满足了生产的需要,但从质量标准来检测的话,这些设备无法保证每一个锻件都是合格品。凭肉眼根     

板型自动控制系统在济钢热连轧厂的应用

介绍了济钢1700 mm热连轧厂热轧带钢板型缺陷产生的原因。济钢热轧厂投用板型自动控制系统后,带钢的板型得到显著改善,有利于产品的尺寸控制及提高外观质量,为生产更高级别的产品打下基础。     

基于大数据技术的热轧辊道电机监测模型的设计与应用研究

本文旨在研究和应用大数据技术设计热轧辊道电机监测模型,以提高热轧辊道电机的运行效率和可靠性。通过借助大数据处理平台和相关算法提取有用的特征和模式,以及对热轧辊道电机数据的分析,并使用数据挖掘和机器学习算法来设计预测模型,设计了基于大数据技术的热轧辊道电机监测模型,为热轧板带企业提供了一个可靠的监测和预测工具。