基于人工智能与热成像的结晶器漏钢预报系统

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基于人工智能与热成像的结晶器漏钢预报系统

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内容提示：高效连铸技术发展至今，漏钢仍然是困扰连铸作业稳定性、安全性的主要问题。对 于操作复杂的板坯连铸机，粘结漏钢最为常见，造成巨大损失。当前，针对粘结性漏钢， 主要有两方面对策：其一是探究粘结性漏钢产生的机理，以便优化各项操作工艺；其二 是开发连铸漏钢预报技术，监测结晶器漏钢前的征兆，然后采取措施，避免漏钢事故的 发生。目前漏钢预报技术研究的热点是如何提高系统的敏捷性，提高预报精度，降低预 报率。 首先，本文在薄板坯结晶器热电偶温度实测数据的基础上，分析了稳定工况下的结 晶器温度变化及其分布特点：结合实测的粘结漏钢数据样本，对温度的反映情况进行研 究，探讨了粘结传播过程中温度的典型变化特征，着重分析了粘结的纵向和横向传播行 为。研究结果可为高拉速下粘结性漏钢的预报，以及测温系统热电偶布置方案提供参考。 其次，分别建立了逻辑判断漏钢预报模型和神经网络漏钢预报模型，利用上述模型 对某钢厂的生产数据进行了离线模拟，取得了良好的效果，同时对比分析了两种模型的 优缺点，，为漏钢预报系统的进一步研发和完善提供了有效手段。 最后，在结晶器热成像技术的基础上开发了结晶器漏钢预报系统软件。该系统具备 逻辑判断预报功能以及神经网络仿真预报功能，集成并整合了各预报模型的优点，可通 过结晶器铜板的热成像对其表面温度进行监测、分析，从而为漏钢预报提供更为直接、 准确监控的手段。关键词：连铸；结晶器；粘结漏钢；漏钢预报；可视化

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