利用数据挖掘预报连铸板坯中心偏析

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有多种方法可以度量偏析的严重程度,较为简便快捷的是硫印方法.在宝钢的炼钢厂,以前对连铸板坯偏析的判级是通过操作人员对硫印照片进行人工判断得出的,后来投运了一个硫印照片自动判级系统,可以利用计算机对硫印照片通过图像识别的方法,在一些数字特征量的基础上判定偏析级别.但这些判级方法都是在检化验得到硫印照片的基础上进行的,而本文要研究的问题就是能否在没有硫印照片的情况下,仅利用连铸板坯的元素成分、生产过程的工艺条件等因素对偏析进行预报.有大量的从现场采集的生产实际数据做基础,利用数据挖掘的方法开展这样的研究是可行的.本项研究在国内尚无先例,在国外只有在奥钢联VAIQ板坯控制系统中得到应用的报导.文章首先对偏析的机理进行分析,然后分析了预报方案、数据预处理5,最后建立了预报模型。
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