板坯连铸二次冷却智能控制模型

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型. 该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配. 通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量.     

基于遗传算法的板坯连铸二冷配水优化方法

为提高板坯高效连铸二冷水的动态控制水平,在满足生产实时性要求的传热模型基础上,引入遗传算法对二冷区各段水量进行编码,并根据板坯连铸配水所遵循的冶金准则确定多目标优化的适应度函数,该遗传算法与冶金准则、传热模型集成的优化配水方法避免了经验方法的适应性不足,改进了传统优化方法在解决多目标优化非线性求解时搜索效率低下的问题.从攀钢炼钢厂板坯连铸过程的仿真计算和现场测试结果可以看出,优化后的配水方案较优化前相比,水量可节约2%,同时配水沿着拉坯方向水量逐渐递减,符合铸坯质量控制的要求.     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法，提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制，建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型，并对该控制系统进行了计算机仿真，结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制，且具有良好的自适应和自学习能力．     

基于时滞BP神经网络的铸坯表面温度预报研究

为了快速准确地计算连铸方坯表面温度,提出了基于时滞BP神经网络的温度预报模型.由于传统的基于机理的模型需要直接求解偏微分方程,导致模型的求解消耗时间过长.为了满足连铸动态控制与优化的需求,研究了连铸方坯的传热机理,根据连铸过程热传导的特点,建立了基于时滞BP神经网络的温度预报模型,以历史时刻的表面温度和当前时刻水量作为神经网络的输入,以下一个时刻表面温度作为神经网络的输出.该模型可以快速预报连铸方坯表面温度的动态变化情况.并且依据某工厂的真实数据进行实验,表面温度的预报最大相对误差小于0.1%,取得了较好的实验结果.该方法可以准确地预报连铸坯的表面温度.     

基于有限元法异型坯动态二冷控制模型开发与应用

建立了异型坯连铸凝固传热数学模型,并利用有限元法进行离散求解.在此基础上开发了异型坯连铸动态二冷控制模型,模型以5s为周期动态计算整个铸坯实时温度场,并采用有效拉速和表面目标温度法对二冷水量进行设定和优化.用可视化编程工具Visual C++6.0编制了异型坯连铸动态二冷控制系统.在相同工况情况下,动态二冷控制系统仿真结果与大型商业软件Marc计算结果一致,可用于在线控制或异型坯连铸二冷工艺离线设计优化.     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法,提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制,建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型,并对该控制系统进行了计算机仿真,结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制,且具有良好的自适应和自学习能力.     

板坯连铸二冷区凝固传热过程与控制

依据安钢板坯连铸机的具体条件,建立了连铸板坯凝固传热数学模型,实现了随铸坯钢种、断面尺寸及拉速变化对各回路水量连续实时控制．经现场应用表明,利用配水模型所制定的二冷配水制度是合理的,效果良好．     

连铸二冷节水增效多目标优化模型

在蚁群算法中采用节点选择优化策略,减少算法中的节点选择次数,并通过对筛选候选节点减少单个蚂蚁选择节点的计算量,提高蚁群算法的执行效率.在冶金准则、设备约束条件确定的板坯连铸优化模型中,加入节水模型、拉速优化模型,形成新的板坯连铸二次冷却多目标优化模型.并利用改进的蚁群算法对板坯连铸二次冷却进行优化,达到在保证连铸坯质量的前提下,提高生产效率、节约二冷用水的目的.     

基于BP神经网络的连铸板坯裂纹预报

分析了连铸板坯裂纹的成因,并根据连铸生产的特点和工艺条件,结合国内外一些先进钢铁厂板坯裂纹的防止对策,引入BP神经元网络,采用神经网络与专家系统相结合的方法,运用热电偶温度数据,结合结晶器液面、保护渣、钢号、钢液C,S,P含量等数据实现板坯表面裂纹预报.     

基于GRNN的中厚板轧机压力预测模型

为了实现中厚板轧机在轧制过程中的压力变化自动预测和控制,分析了轧制过程中压力变化的影响因素,在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用广义回归神经网络建立压力变化预测模型来提高轧制压力变化预测的精度.经过对现场实测数据的处理,分析了工作辊直径和初始板坯宽度对轧制压力网络模型精度的影响.指出随着工作辊直径的增大,网络的精度逐渐降低;随着选用初始板坯宽度的增大,网络模型的精度逐渐增高.结果表明:该方法建立的模型可以实现对压力变化的预测,且预测精度有较大提高.     

连铸二冷控制的智能化方法

提出了板坯连铸二次区全智能控制系统的构想，并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真。结果表明，该系统不但能完成二冷各区段坯表面温度的动态控制，而且具有良好的自适应性和自学习功能。     

基于神经网络的铸坯凝固过程自适应控制

对铸坯冷却过程模型进行了改进,同时采用最小方差自适应控制策略和多层前馈神经网络技术,设计了一种铸坯表面温度自适应控制器,该方法克服了传统的拉速配水和根据传热学模型控制喷水的不足,具有一定的实用价值.     

连铸二冷控制的虚拟拉速控制

介绍了连铸二冷静态控制和动态控制方法,动态控制能够很好适应拉速变化的连铸过程。在对不同二冷控制进行分析的基础上,提出一种新的动态控制方法——虚拟拉速控制。"虚拟拉速"是一个基于将铸坯分割成众多单元并加以位置和生成时间追踪的过程参数,实际拉速恒定时,"虚拟拉速"与之相等;拉坯工艺发生变化时,"虚拟拉速"逼近实际拉速但具有一定延迟。模拟计算结果表明,用"虚拟拉速"代替实际拉速,静态二冷水表对铸坯温度的控制效果明显改善;该控制方法不依赖任何高温监测仪器,不需进行传热计算,适用于拉速变化时的动态过程控制。     

板坯连铸结晶器异常预报方法研究

结晶器是钢水凝固成型的核心设备,其内部的传热和摩擦直接决定铸坯的表面裂纹和满钢等各类异常.是实现高效连铸的关键因素.基于功率法检测到的板坯结晶器摩擦力实测数据,对摩擦力的异常预报方法进行了研究.建立了以BP人工神经网络为基础的异常预报模型,并开发出相应软件.对应现场的异常记录,离线预报结果表明:软件能够对满钢、水口断裂及液位波动等各类异常进行预报,并具有一定的预报提前量.证明了方法的可行性,并显示出极大的应用潜力.     

Temperature distribution and dynamic control of secondary cooling in slab continuous casting

To predict and optimize the temperature distribution of slab continuous casting in steady operational state, a three-dimensional model (named "offline model") based on the heat transfer and solidification theories was developed. Both heat transfer and flux distribution characteristics of the nozzle sprays on the slab were considered, and the complicated boundary conditions, such as spray cooling, natural convection, thermal radiation as well as contact cooling of individual rolls were involved in the model. By using the calibrated caster dependent model factors, the calculated temperature and shell thickness accorded well with the measured. Furthermore, a dynamic secondary water cooling control system was also developed on the basis of a two-dimensional transient heat transfer model (named "online model") and incremental PID control algorithm to reduce slab surface temperature fluctuation in unsteady state. Compared with the traditional spray table control method, the present online model and dynamic PID control demonstrate a higher capability and flexibility to adjust cooling water flowrate and reduce slab surface temperature fluctuation when the casting speed is changed.     

液固相线温差补偿的连铸二冷控制模型

针对连铸生产过程中某些钢种钢水成分波动较大,导致采用传统参数配水模型控制时铸坯表面温度波动较大,尤其是矫直点处铸坯温度很难控制在一个合理稳定范围内的问题,笔者在参数配水控制模型的基础上,考虑了钢水成分变化对液、固相线温度及凝固区间的影响,提出了一种基于液-固相线温差补偿的连铸二冷控制模型。计算了参数配水控制模型和新提出的二冷控制模型在钢水成分发生波动情况下铸坯的温度场,并对两种模型的计算结果进行了分析讨论,结果表明:笔者提出的连铸二冷控制模型,在钢水成分发生波动的情况下能更好地控制矫直点处铸坯的表面温度,进而保证铸坯质量。     

连铸二冷区喷嘴布置方式优化方法

对现有连铸二冷区喷嘴布置进行分析,根据布置优化原则提出采用喷嘴水流密度数值叠加的方法,在拉坯方向和铸坯横断面方向上对喷嘴布置方式进行优化。其中,在铸坯横断面方向上,考虑了横向水流密度分布的不均匀性对铸坯凝固过程的影响,建立二维铸坯传热数学模型,仿真得到不同位置的铸坯断面凝固形貌,并比较了优化前后铸坯温度分布、凝固情况和铸坯质量。结果表明喷嘴布置方式优化后,二冷区铸坯在拉坯方向和断面方向上喷淋水区域内均匀冷却,周期性温度回升变小,表面温度能够均匀下降,保证了较好的铸坯内部质量。     

基于模糊自适应PID的连铸二冷控制系统设计与仿真

为改善铸坯质量,提高二冷水量的跟踪性和稳定性,将中包温度引入二冷配水,设计出基于配水模型、中包温度、铸坯表面温度及模糊自适应PID的连铸二冷控制系统,并在实验室搭建连铸二冷区喷淋仿真实验系统.在此基础上,分别对常规PID、积分分离PID和模糊自适应PID进行阶跃信号测试和模拟浇注测试.仿真结果表明,模糊自适应PID控制方式在两种测试中的特性要优于其他两种控制方式,这一结果为下一步应用研究打下了良好的基础.