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基于人工神经元网络的连铸结晶器摩擦力异常预报

王旭东 , 姚曼 , 陈兴福 , 魏树立

钢铁

基于板坯连铸机生产中的结晶器摩擦力异常数据的分析结果,开展了结晶器摩擦力应用方法的研究.应用BP神经元网络与斜坡、脉冲等辅助判据相结合的方法进行结晶器摩擦力异常预报,并开发出结晶器摩擦力异常分析软件.应用该软件对现场实时记录的结晶器摩擦力数据进行预报仿真,预报结果与实际生产中的异常记录基本吻合.结果表明该软件可以对漏钢、水口断裂、液面波动等引起的结晶器摩擦力异常做出较准确的判断,与测温系统相比,结晶器摩擦力在某些漏钢事故发生时能提前做出反应,在异常预报等方面显示出明显的应用潜力.

关键词: 连铸 , 结晶器摩擦力 , 神经网络 , 异常预报

用连铸拉坯阻力异常进行漏钢预报研究

魏树立 , 姚曼 , 杜波 , 宫德成

连铸 doi:10.3969/j.issn.1005-4006.2002.05.002

拉坯阻力是连铸生产过程中的重要参数,本文使用改进型bp算法对拉坯阻力进行在线学习和预测.提出通过拉坯阻力的实测值与预测值的差值预报拉坯阻力异常和漏钢的新方法,模拟结果表明此法可行.

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