本文關(guān)鍵詞：基于人工智能與熱成像的結(jié)晶器漏鋼預(yù)報系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

基于人工智能與熱成像的結(jié)晶器漏鋼預(yù)報系統(tǒng)

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內(nèi)容提示：高效連鑄技術(shù)發(fā)展至今，漏鋼仍然是困擾連鑄作業(yè)穩(wěn)定性、安全性的主要問題。對 于操作復(fù)雜的板坯連鑄機，粘結(jié)漏鋼最為常見，造成巨大損失。當(dāng)前，針對粘結(jié)性漏鋼， 主要有兩方面對策：其一是探究粘結(jié)性漏鋼產(chǎn)生的機理，以便優(yōu)化各項操作工藝；其二 是開發(fā)連鑄漏鋼預(yù)報技術(shù)，監(jiān)測結(jié)晶器漏鋼前的征兆，然后采取措施，避免漏鋼事故的 發(fā)生。目前漏鋼預(yù)報技術(shù)研究的熱點是如何提高系統(tǒng)的敏捷性，提高預(yù)報精度，降低預(yù) 報率。 首先，本文在薄板坯結(jié)晶器熱電偶溫度實測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析了穩(wěn)定工況下的結(jié) 晶器溫度變化及其分布特點：結(jié)合實測的粘結(jié)漏鋼數(shù)據(jù)樣本，對溫度的反映情況進(jìn)行研 究，探討了粘結(jié)傳播過程中溫度的典型變化特征，著重分析了粘結(jié)的縱向和橫向傳播行 為。研究結(jié)果可為高拉速下粘結(jié)性漏鋼的預(yù)報，以及測溫系統(tǒng)熱電偶布置方案提供參考。 其次，分別建立了邏輯判斷漏鋼預(yù)報模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏鋼預(yù)報模型，利用上述模型 對某鋼廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了離線模擬，取得了良好的效果，同時對比分析了兩種模型的 優(yōu)缺點，，為漏鋼預(yù)報系統(tǒng)的進(jìn)一步研發(fā)和完善提供了有效手段。 最后，在結(jié)晶器熱成像技術(shù)的基礎(chǔ)上開發(fā)了結(jié)晶器漏鋼預(yù)報系統(tǒng)軟件。該系統(tǒng)具備 邏輯判斷預(yù)報功能以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)報功能，集成并整合了各預(yù)報模型的優(yōu)點，可通 過結(jié)晶器銅板的熱成像對其表面溫度進(jìn)行監(jiān)測、分析，從而為漏鋼預(yù)報提供更為直接、 準(zhǔn)確監(jiān)控的手段。關(guān)鍵詞：連鑄；結(jié)晶器；粘結(jié)漏鋼；漏鋼預(yù)報；可視化

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