莱钢宽厚板连铸机结晶器漏钢预报系统的研究与应用
粘结性漏钢的特征及温度行为为模型建立提供了依据.根据数据采集系统的功能,把能够实时采集到的热电偶温度、拉速、液位等作为模型的基本参数,而把钢种、水垢厚度、保护渣、铸坯宽度等作为辅助参数.建立神经模糊技术的漏钢诊断预报模型.本系统结合测力传感器的方法得到结晶器摩擦力,并通过拉钢过程中摩擦力的变化特征来预报不同类型的漏钢. 本系统以温度行为为模型的建立提供了依据。根据数据采集系统的功能,把能够实时采集到的热电偶温度、拉速、液位、摩擦力等作为模型的基本参数,而把钢种、水垢厚度、保护渣、铸坯宽度等作为辅助参数,采用JAVA进行系统界面的设计以及SQL数据库的建立,用Matlab软件实现神经元网络编程,并采用离线的方式来实现神经元网络漏钢预报模型的训练,达到了比较好的漏钢预报效果。系统实施以来,连铸机未发生过一次漏钢事故。
炼钢机械 宽厚板连铸机 结晶器 漏钢预报 系统设计
马丽 王玮
莱芜钢铁集团有限公司自动化部,山东莱芜,271104
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青岛
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390-393
2011-09-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)