連鑄過程可視化及漏鋼預報方法研究與應用.pdf

1、連鑄是現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)鏈中的關鍵環(huán)節(jié)。隨著近年來高拉速連鑄技術的快速發(fā)展，急劇增加的通鋼量導致結晶器熱負荷顯著增加，鑄坯的各類表面缺陷和漏鋼等異常層出不窮，對生產(chǎn)過程的監(jiān)控水平提出了更高要求。順應現(xiàn)代化工業(yè)的可視化、智能化發(fā)展趨勢，開發(fā)新的過程在線檢測方法和技術裝備，進一步提高結晶器控制水平，對于促進高效連鑄技術發(fā)展具有積極作用。
　　本文基于計算機視覺和人工智能方法，重點圍繞結晶器過程的可視化和漏鋼預報方法進行研究，主要研究內(nèi)容如下

2、:
　　首先，基于國內(nèi)某鋼廠弧型寬厚板坯連鑄機4190爐澆鑄數(shù)據(jù)和64例黏結漏鋼樣本，對影響?zhàn)そY漏鋼的工藝因素及其形成、傳播行為進行實證研究。分別從鑄坯尺寸、拉速、液位波動以及熱流等方面，歸納影響?zhàn)そY漏鋼的主要因素;同時，依據(jù)實測的熱電偶溫度對黏結漏鋼的溫度模式進行分析，重點考察黏結的移動速率、角度等傳播特征，為開發(fā)漏鋼可視化預報方法提供參考和借鑒。
　　其次，依據(jù)計算機視覺技術，研究開發(fā)結晶器過程可視化方法和熱成像技術，采

3、用幀間差分、閾值分割、八連通區(qū)域標記及邊界跟蹤等圖像處理算法，對漏鋼和縱裂紋發(fā)生時結晶器的溫度異常區(qū)域進行標記和特征提取，從溫度變化、幾何、位置、移動等方面，歸納和提煉結晶器黏結的共性特征，并與偽黏結進行比照和區(qū)分。結果證實，伴隨漏鋼出現(xiàn)的溫度、幾何與傳播等行為特征，能夠作為區(qū)分真、偽黏結漏鋼的重要判據(jù)。
　　在此基礎之上，針對黏結漏鋼的可視化和智能預報方法進行研究。以黏結熱點區(qū)域溫度速率、幾何以及移動特征為輸入?yún)⒘?，建立了基于B

4、P神經(jīng)元網(wǎng)絡的漏鋼預報模型，分別采用LM(Levenberg-Marquardt)算法和GA(Genetic Algorithm)遺傳算法，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練和優(yōu)化。利用現(xiàn)場追蹤和收集的64例黏結漏鋼和200例偽黏結樣本，對BP網(wǎng)絡、LM-BP網(wǎng)絡和GA-LM-BP網(wǎng)絡模型進行測試和分析，綜合考察、比照各模型的預報精度和效率。
　　最后，基于連鑄現(xiàn)場結晶器溫度、液壓振動、鑄機設備、工藝參數(shù)等信號檢測條件，依據(jù)上述開發(fā)的過程