短流程炼钢过程计算机系统的改造

针对江阴兴澄钢铁有限公司滨江炼钢分厂过程计算机系统存在的网络通信速度慢、程序运行不稳定及数据库设计等方面的问题，提出了相应的解决方案，并在数据库管理、应用软件和网络通信方面做了大量改进，使原来无法投入的系统正常运行，取得了显著的经济效益。     

基于智能技术的钢水温度软测量

钢水温度是炼钢过程的重要控制指标,由于钢水温度过高和钢液、钢渣对测温枪的腐蚀,钢水温度的测量只能用热电偶进行消耗式点测,而无法得到钢水温度的连续变化的信息.基于智能技术和软测量技术,这里开发了钢水温度的软测量方法.应用人工神经元网络进行初步预报,再根据专家工艺知识对一些特殊情况进行补正,获得了良好的效果.与机理法和统计法相比,钢水温度预报的适应性和准确性都得到了显著提高.     

连铸专家质量判定系统及其应用

介绍连铸专家质量判定系统的技术特点、调教要点及实际应用进展。     

江阴兴澄钢铁公司炼钢生产制造执行系统

介绍江阴兴澄钢铁公司炼钢生产制造执行系统的网络结构、系统配置、应用系统体系结构，重点介绍炼钢生产制造执行系统完成的主要功能，与ERP系统和过程计算机系统的接口以及在实施中遇到的主要问题，最后还简要介绍了系统的应用情况。     

极限学习机在中厚板轧制力预报中的应用

摘要：轧制力是影响中厚板厚度精度和板型的关键因素。兴澄特钢中厚板轧机二级模型采用传统Sims公式计算轧制力，精度较低。为提高轧制力预报精度，首先基于大量历史生产数据，通过主成分分析法对影响轧制力的因素进行处理和分析，选出权重较大的影响因子；其次选取现场代表钢种进行热模拟压缩实验，在此基础上提出基于极限学习机(ELM)的综合神经网络轧制力预报模型，即先通过化学成分计算出基准变形抗力，再将其作为轧制力神经网络输入变量进行轧制力预报。建模采用10折10次交叉验证确定最佳网络隐层节点数，并用现场实际生产过程数据对网络进行训练与测试。综合神经网络模型投入现场生产，轧制力预报相对误差±10%以内占比提高15.61%，钢板头部厚度命中率提高1.9%。     

电气参数的动态估计和能量优化方法

炼钢电弧炉是耗能大户.由于用电设备的电气参数的时变性,为电能优化带来困难.本文基于智能技术和PC技术,开发了一种电气参数动态估计和能量优化方法.首先用特殊设计的高速电量采集系统获取外部信号,应用人工神经元网络进行电气参数的动态估计,然后进行能量优化.     

神经元网络在钢淬透性计算中的应用

钢淬透性的定量计算在结构件钢种的设计与制造中具有重要意义。淬透性主要取决于钢的化学成分和钢的组织结构。精确描述淬透性与钢的化学成分和钢的组织结构之间的关系是非常困难的,传统方法是采用一些经验公式。本文采用神经元网络计算方法,利用此方法的优点来克服传统方法的不足,提高钢淬透性计算的精度。     

基于机器学习的中厚板变形抗力模型建模与应用

为提高变形抗力预测精度，以兴澄特钢中厚板轧机实际生产数据为基础，针对性提出2种利用机器学习对变形抗力进行预测的方法：一种是极限学习机(ELM)与传统数学模型结合的多钢种变形抗力模型及建模方法，另一种是基于TensorFlow深度学习框架的变形抗力模型及建模方法。方法一参考周纪华-管克智变形抗力模型，改进原变形抗力模型结构形式，计算出低合金钢、合金钢及高合金钢代表钢种的基准变形抗力；通过非线性回归计算出与钢种无关的变形参数影响系数，引进ELM神经网络算法，采用灰色关联分析及交叉验证优选神经网络参数，通过线性插值对预测结果进行平滑处理，减小ELM预测残差，最后与传统数学模型相结合得到变形抗力。方法二基于深度学习技术，结合机理，构建2种不同结构的深度神经网络，采用小批量(minibatch)和均方根传播(RMSprop)优化算法寻优，结合批标准化(BN)和早停(early stopping)正则化策略提高模型泛化能力与稳定性，最后综合工艺特性，分别对粗轧机(RM)、精轧机(FM)建立变形抗力预测模型，提高模型精度。研究结果表明，利用深度学习预测变形抗力具有较高的预测精度，经离线分析，平均绝对...