收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

薄板坯连铸神经网络漏钢预报系统研究

张本国  
【摘要】:随着连铸技术的不断发展,高效连铸技术已成为连铸技术领域的主要研究方向,受到世界各大钢铁企业、工程公司及设备制造商的高度重视。高效连铸技术是以高质量、无缺陷的铸坯生产为目的,实现高连浇率、高作业率的连铸系统技术。高拉速是高效连铸技术的核心,而随着拉坯速度的提高,漏钢的风险性也随之增加。连铸过程中的漏钢成为制约拉速提高的关键因素,开发实时有效的漏钢预报系统,对可能发生漏钢的特征进行识别、预警是防止漏钢事故发生的主要手段。 目前,我国对漏钢预报技术的研究还处在初期阶段,对漏钢的形成机理及其过程缺乏系统的研究;现有的漏钢预报系统在连铸生产过程中都存在一定的漏报率和误报率,导致漏钢事故时有发生,造成生产的停滞和设备的损坏。因此,本文针对这一课题,以邯钢CSP薄板坯连铸机为研究对象,对连铸过程中的漏钢预报进行了深入的研究。主要工作如下: 分析总结了连铸过程中的主要漏钢形式及其形成原因;结合结晶器内钢液弯月面行为,对粘结漏钢的形成原因进行重点分析与探讨;并针对漏钢的诱发因素,提出了相应的预防措施。 将小波分析理论引入到漏钢预报系统中,对热电偶所采集的温度信号进行降噪处理。通过选用适当的小波函数对温度信号进行多尺度的小波分解,然后采用Birge-Massart阈值对小波分解系数进行处理并重建温度信号,从而去除了存在于温度信号中的噪声。降噪后的温度能够更好地反映出结晶器铜板上热电偶所采集温度的变化趋势。从而为漏钢温度特征的识别提供了更为准确的数据。 针对BP神经网络在训练过程中存在局部最优解及收敛速度慢的缺陷,将粒子群优化算法、遗传算法及LM算法引入到BP神经网络的训练过程,分别建立了GA-LM-BP神经网络漏钢预报模型和PSO-LM-BP神经网络漏钢预报模型,并用连铸生产现场采集的数据对所建模型进行了训练和测试。测试结果表明,经过遗传算法和LM算法优化的GA-LM-BP神经网络漏钢预报模型对连铸过程漏钢温度特征的识别具有更高的准确率。 最后,为了验证神经网络漏钢预报模型的有效性并达到实际应用的目的,利用Visual C++及ANSYS软件开发了以GA-LM-BP神经网络为核心算法的薄板坯连铸可视化漏钢预报系统,并通过了实验室测试。测试结果表明,本系统在结晶器内发生粘结时能够及时做出准确判断并给出报警,程序界面可以动态显示热电偶的温度和温度变化曲线,以及实时显示结晶器铜板热面温度云图对漏钢温度特征进行辅助判断。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 胡婕;结晶器漏钢预报系统[J];山西冶金;2000年02期
2 范建东,王唯一,荣亦诚,龚幼民;RBF神经网络应用于连铸漏钢预报[J];上海大学学报(自然科学版);2001年05期
3 杨新泉;连铸粘连漏钢预报系统的研究[J];炼钢;2000年04期
4 蒋春梅;;板坯连铸机的漏钢预报系统[J];南钢科技;2002年03期
5 宋东飞;攀钢2~#板坯连铸结晶器漏钢预报系统[J];冶金自动化;2004年05期
6 唐生斌;;结晶器漏钢预报在攀钢2号板坯连铸机上的运用[J];连铸;2005年05期
7 刘俊浩;珠钢结晶器监控系统[J];冶金丛刊;2005年05期
8 蔡娥;许军;白居冰;吴鹏;;漏钢预报新技术研发及应用[J];钢铁研究;2009年04期
9 秦旭;朱超甫;尹延荣;董喜荣;;液压伺服振动式板坯连铸机的漏钢预报技术[J];钢铁;2010年11期
10 秦旭;朱超甫;尹延荣;;基于结晶器与坯壳间摩擦力的漏钢预报研究[J];中国科技信息;2008年19期
11 张西涛;;济钢结晶器专家系统的研究与应用[J];鞍钢技术;2007年04期
12 陈新喜;;漏钢预报在板坯连铸中的应用[J];科技资讯;2008年09期
13 胡志刚,毕学工,陈崇峰,何环宇;BP网络在漏钢模式识别中的应用研究[J];武汉科技大学学报(自然科学版);2000年02期
14 孔德才;;基于结晶器专家模型控制系统的大板坯连铸机[J];可编程控制器与工厂自动化;2009年01期
15 赵辉,武冬蕾,刘鲁源,王红君,岳有军;基于时域分析的拉坯阻力曲线异常特征提取及在漏钢预报上的应用[J];制造业自动化;2005年05期
16 李岗;刘伟涛;许云华;;传热反问题方法在漏钢预报中的应用[J];铸造技术;2007年05期
17 赵建强;夏兆东;;梅钢漏钢预报系统的应用实践[J];梅山科技;2011年01期
18 李进兰,林介邦;连铸粘连漏钢预报系统的应用研究[J];中国设备工程;2003年10期
19 蒲筱琼;何航;;专家系统在连铸生产中的应用[J];南方金属;2006年03期
20 黄祺;神经网络在宝钢连铸漏钢预报系统中的应用[J];宝钢技术;1999年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 田陆;刘晓玲;;神经网络在漏钢预报中的应用[A];中国计量协会冶金分会2010年会论文集[C];2010年
2 周葆辉;梁友;于波;;漏钢预报系统在凌钢板坯连铸机应用实践[A];2010年全国炼钢—连铸生产技术会议文集[C];2010年
3 孙立根;张家泉;;板坯连铸漏钢预报技术的发展现状[A];第四届中国金属学会青年学术年会论文集[C];2008年
4 白居冰;许军;蔡娥;吴鹏;;基于漏钢预报系统铜板温度特征研究[A];第七届(2009)中国钢铁年会论文集(上)[C];2009年
5 马丽;王玮;;莱钢宽厚板连铸机结晶器漏钢预报系统的研究与应用[A];2011年全国冶金安全环保学术交流会论文集[C];2011年
6 寇新民;柴天佑;;连续铸造中一种漏钢预报的神经元网络方法[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
7 张剑辉;彭力;林行辛;田晴;;一种新的综合型漏钢预报专家系统的研究[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
8 张剑辉;杨树亮;林行辛;李玉凤;;基于自适应模糊神经网络的漏钢预报模型研究[A];中国仪器仪表学会2005年学术年会测控技术与节能环保学术会议论文集[C];2005年
9 蔡娥;陶金明;许军;陈志凌;;基于温度检测的漏钢预报方法的研究[A];第八届全国连铸学术会议论文集[C];2007年
10 张剑辉;林行辛;;连铸漏钢预报系统研究[A];第七届工业仪表与自动化学术会议论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张本国;薄板坯连铸神经网络漏钢预报系统研究[D];燕山大学;2012年
2 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
3 刘年生;神经网络混沌加密算法及其在下一代互联网安全通信中的应用研究[D];厦门大学;2003年
4 丁涛;混沌理论在径流预报中的应用研究[D];大连理工大学;2004年
5 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
6 刘静波;蔬菜颜色质量评价系统的构建及应用研究[D];吉林大学;2004年
7 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
8 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
9 邵郅邛;连续感知器学习算法的有限收敛性及连续距离转换神经网络[D];大连理工大学;2005年
10 石永华;基于视觉传感的药芯焊丝水下焊接焊缝自动跟踪系统[D];华南理工大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王建伟;薄板坯连铸可视化漏钢预报系统的研究[D];燕山大学;2011年
2 郝苏伟;连铸结晶器漏钢预报系统设计与实现[D];东北大学;2010年
3 杨吉林;基于GA-BP神经网络漏钢预报模型研究[D];东北大学;2010年
4 施桂钱;连铸结晶器漏钢预报专家系统的开发和应用[D];大连理工大学;2012年
5 余谦;基于M-BUS总线的漏钢预报温度采集系统设计[D];湖南大学;2012年
6 曹彦红;连铸结晶器漏钢预报监测系统的研究与设计[D];内蒙古科技大学;2012年
7 司向飞;板坯连铸结晶器故障诊断与漏钢预报系统研究[D];天津理工大学;2012年
8 马忠伟;薄板坯连铸过程中粘结及漏钢预报系统的判定模型研究[D];昆明理工大学;2011年
9 李扬;基于虚拟仪器的结晶器漏钢预报系统研究[D];内蒙古科技大学;2010年
10 郝二虎;板坯连铸漏钢预报专家系统[D];武汉科技大学;2003年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 中冶连铸北京冶金技术研究院 蔡娥 许军 白居冰 吴鹏 福建三钢集团有限责任公司炼钢厂 陈伯瑜 李德辉;结晶器专家系统的开发及应用实践[N];世界金属导报;2009年
2 ;在中国板坏连铸控制领域中的达涅利自动化技术[N];世界金属导报;2006年
3 全国炼钢—连铸知识竞赛组委会专家组;漏钢预报 功不可没[N];中国冶金报;2008年
4 记者 谢玉先 周军;攀钢博士后工作站迎来第五名博士[N];中国冶金报;2008年
5 ;中国三明钢厂新建板坯连铸机采用成套先进技术[N];世界金属导报;2005年
6 ;三明钢厂新建板坯连铸机采用成套先进技术[N];世界金属导报;2005年
7 胡坤太;关注连铸检测和控制八大技术[N];中国冶金报;2004年
8 邵珍珍 本报记者 胡唯元;自动化让冶金如此简单[N];科技日报;2005年
9 周辛立;专家积极评价龙成集团薄板坯连铸结晶器铜板[N];中国冶金报;2006年
10 ;通钢新建第二台达涅利薄板坯连铸机顺利投产[N];世界金属导报;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978