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论文类型：期刊论文

发表时间：2008-07-15

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：48

期号：4

页面范围：514-518

ISSN号：1000-8608

关键字：连铸;结晶器;异常;神经元网络

摘要：结晶器是钢水凝固成型的核心设备,其内部的传热和摩擦直接决定铸坯的表面裂纹和满钢等各类异常.是实现高效连铸的关键因素.基于功率法检测到的板坯结晶器摩擦力实测数据,对摩擦力的异常预报方法进行了研究.建立了以BP人工神经网络为基础的异常预报模型,并开发出相应软件.对应现场的异常记录,离线预报结果表明:软件能够对满钢、水口断裂及液位波动等各类异常进行预报,并具有一定的预报提前量.证明了方法的可行性,并显示出极大的应用潜力.