基于智能分析的连铸板坯裂纹预测预报

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1、基于智能分析的连铸板坯裂纹预测预报孙洁王俊霞(河北理工大学计算机与自动控制学院河北唐山063009)摘 要:本文主要介绍了连铸板坯的生产过程中裂纹预测预报系统的设计,它是专门针对目前连铸生产过程中连铸板坯常因产生裂纹而导致加大精整量,甚至导致大量的废品的产生而研制的智能化预测预报装置,结合国内外一些先进钢铁厂板坯裂纹的防止对策,采用减法聚类的模糊神经网络模型,准确、实时地预测预报连铸板坯裂纹产生,使生产能有效地达到低成本、优质、高产。关键词:裂纹;减法聚类;模糊神经中图分类号:TP338.6文献标识码

2、:AThecrackforecastforcastingslabbasedintelligentanalysisSUNJieWANGJun-xia(DepartmentofComputer&Automation;HebeiPolytechnicUniversity,Tangshan063009China)Abstract:Itmainlyintroducesthedesignofcrackforecastinthecontinuouscastingbilletproductionprocess,iti

3、sanintelligentforecastdevicespecificallytargetedatcrackproducedintheprocessofcontinuouscastingproduction,crackalwaysleadtoincreaseworkload,evenalotofwasteproduction.Combinedwiththepreventcountermeasureofboardinsomenationalandforeignadvanceironandsteelpl

4、ants,adoptwiththemodelofillegibilitynervenetworkbaseonsubtractiveclustering,toforcasttheproductionofcastingslabcrackaccuratelyandreal-timelyandeffectivelymeettheproductionoflow-cost,highquality,highyield.Keywords:crack;subtractiveclustering;illegibility

5、nerve10引言在连铸生产过程中,连铸板坯由于受冷却条件、保护渣性能、结晶器的结构以及振动方法等因素影响,常常产生表面裂纹、角部裂纹、星形裂纹等缺陷。据统计,各大钢厂板坯连铸机所生产的板坯废品中,裂纹占很大比重,消除板坯裂纹可大大降低轧后废。本文结合国内外一些先进钢铁厂板坯裂纹的防止对策,采用模糊分析的方法探讨板坯裂纹的成因并进行预测预报。1系统方案1.1裂纹的成因及裂纹征兆检测方法由于铸坯裂纹大多是在结晶器内形成之后再扩展的,因此,通过测量结晶器壁的温度研究结晶器内钢水初始凝固行为,即在结晶器各面

6、适当位置安装一定数目的热电偶,以所测结晶器铜板温度变化作为裂纹预测预报的依据。图1为热电偶安装示意图。图1结晶器各面热电偶位置安装示意图Fig.1Thefixingmapofthermocouplesonthecrystal2---------------------------------2收稿日期:修返日期:基金项目:国家自然科学基金重点项目(50534060)。作者简介:孙洁(1963-),男,河北省唐山市人,副教授,博士,主要研究领域为检测与控制技术及智能装置(E-mail:hxjerry20

7、05@163.com);王俊霞(1984-),女,硕士研究生,主要研究领域为检测与控制技术及智能装置.2连铸过程中,浇铸正常时,结晶器热电偶温度趋势相对比较平稳,只有微小的波动,如图2所示。图2浇铸正常时的温度波形Fig.2Temperaturewaveformofthermocoupleswhencontinuouscastingisnormal当发生粘结和坯壳破裂时,热电偶会检测到温度的异常变化,如图3所示。图3发生粘结时的温度波形Fig.3Temperaturewaveformofthermoc

8、oupleswhencrackisproducted断裂最初发生在热电偶以上,当断裂向下传播接近热电偶时温度上升,断裂线通过热电偶时温度达到最大值,形成一个波峰。然后随着断裂线离开热电偶,温度下降。位于同一列的上下两个热电偶将检测到类似的温度波形,但是二者之间有一个时间差。鉴于此,本文基于热电偶温度变化的波形作为裂纹征兆检测的依据。1.2裂纹预报方法综合各种预测方法的比较,本文采用了基于减法聚类的模糊神经网络模型预报与经验知识预报并行的方法,综合决策,以

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