基于人工智能與熱成像的結晶器漏鋼預報系統(tǒng).pdf

1、高效連鑄技術發(fā)展至今，漏鋼仍然是困擾連鑄作業(yè)穩(wěn)定性、安全性的主要問題。對于操作復雜的板坯連鑄機，粘結漏鋼最為常見，造成巨大損失。當前，針對粘結性漏鋼，主要有兩方面對策：其一是探究粘結性漏鋼產生的機理，以便優(yōu)化各項操作工藝；其二是開發(fā)連鑄漏鋼預報技術，監(jiān)測結晶器漏鋼前的征兆，然后采取措施，避免漏鋼事故的發(fā)生。目前漏鋼預報技術研究的熱點是如何提高系統(tǒng)的敏捷性，提高預報精度，降低預報率。 首先，本文在薄板坯結晶器熱電偶溫度實測數(shù)據(jù)的基

2、礎上，分析了穩(wěn)定工況下的結晶器溫度變化及其分布特點；結合實測的粘結漏鋼數(shù)據(jù)樣本，對溫度的反映情況進行研究，探討了粘結傳播過程中溫度的典型變化特征，著重分析了粘結的縱向和橫向傳播行為。研究結果可為高拉速下粘結性漏鋼的預報，以及測溫系統(tǒng)熱電偶布置方案提供參考。 其次，分別建立了邏輯判斷漏鋼預報模型和神經網(wǎng)絡漏鋼預報模型，利用上述模型對某鋼廠的生產數(shù)據(jù)進行了離線模擬，取得了良好的效果，同時對比分析了兩種模型的優(yōu)缺點，為漏鋼預報系統(tǒng)的進