【摘 要】
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本文结合某钢厂4#宽厚板坯连铸机生产实践,以降低漏钢误报率为目的,对结晶器黏结漏钢形成的机理、漏钢过程铜板温度与结晶器摩擦力变化模式进行了深入研究。通过优化单偶时序
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本文结合某钢厂4#宽厚板坯连铸机生产实践,以降低漏钢误报率为目的,对结晶器黏结漏钢形成的机理、漏钢过程铜板温度与结晶器摩擦力变化模式进行了深入研究。通过优化单偶时序—组偶空间网络模型、引入有机结合模糊聚类方法与自适应遗传算法的模糊聚类自适应遗传算法(FCM-AGA)以及建立摩擦力监控与漏钢概率调节网络等方法,建立了多耦合漏钢预报模型,有效降低了漏钢误报率。获得了如下结论：(1)建立了新的坯壳黏结热点传播模型,确定了某钢厂典型工艺条件下黏结热点纵向传播速度与拉速比β为0.7,上排与下排热电偶的单偶输出延时等待序列长度的取值区间分别为[7,9]、[6,8],实现了单偶时序—组偶空间网络模型的优化。(2)基于理论分析与现场观测摩擦力数据,得出黏结条件下结晶器摩擦力无固定的模式,呈无规则的变化。(3)有机结合模糊聚类方法与自适应遗传算法提出了FCM-AGA算法,可有效降低RBF神经元网络的均方误差,误差值达到8.5x10-5。(4)将摩擦力监控网络引入至单偶时序—组偶空间网络建立了模型Ⅱ,可一定程度上降低模型漏钢误报率。相比单纯单偶时序—组偶空间网络(模型Ⅰ),误报率下降3.21%。(5)将漏钢概率调节网络引入至模型Ⅱ建立多耦合漏钢预报模型(模型Ⅲ),结果显示,相比于模型Ⅰ、模型Ⅱ与4#机原有系统模型,误报率分别下降了15.87%、12.38%与15.59%。
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