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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2004-01-01

Journal:钢铁

Included Journals:PKU、ISTIC

Volume:39

Issue:z1

Page Number:606-609

ISSN No.:0449-749X

Key Words:连铸;结晶器摩擦力;神经网络;异常预报

Abstract: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.