【摘 要】
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粘结性漏钢的特征及温度行为为模型建立提供了依据.根据数据采集系统的功能,把能够实时采集到的热电偶温度、拉速、液位等作为模型的基本参数,而把钢种、水垢厚度、保护渣、
【机 构】
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莱芜钢铁集团有限公司自动化部,山东莱芜,271104
【出 处】
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2011年全国冶金安全环保学术交流会
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粘结性漏钢的特征及温度行为为模型建立提供了依据.根据数据采集系统的功能,把能够实时采集到的热电偶温度、拉速、液位等作为模型的基本参数,而把钢种、水垢厚度、保护渣、铸坯宽度等作为辅助参数.建立神经模糊技术的漏钢诊断预报模型.本系统结合测力传感器的方法得到结晶器摩擦力,并通过拉钢过程中摩擦力的变化特征来预报不同类型的漏钢. 本系统以温度行为为模型的建立提供了依据。根据数据采集系统的功能，把能够实时采集到的热电偶温度、拉速、液位、摩擦力等作为模型的基本参数，而把钢种、水垢厚度、保护渣、铸坯宽度等作为辅助参数，采用JAVA进行系统界面的设计以及SQL数据库的建立，用Matlab软件实现神经元网络编程，并采用离线的方式来实现神经元网络漏钢预报模型的训练，达到了比较好的漏钢预报效果。系统实施以来，连铸机未发生过一次漏钢事故。
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