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一種混合模型及基于混合模型的連鑄漏鋼預報方法

2021-04-11 00:00:00
云上高博會 http://www.502d.xyz
關鍵詞: GA?BP神經網絡
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所屬領域:
先進制造與自動化
項目成果/簡介:

簡介:本發明公開了一種用于連鑄漏鋼預報的混合模型,屬于冶金連鑄中監控技術領域。混合模型包括:基于GA?BP神經網絡的單偶時序模型和基于邏輯判斷的組偶空間模型。該預報方法的步驟為:1)監控結晶器溫度并存儲數據;2)將數據輸入單偶時序模型,判斷每個熱電偶溫度隨時間變化是否符合粘結時溫度變化波形,將判斷結果保存到數組Y(i,j,t)中;3)當Y(i,j,t)在閥值范圍[θmin,θmax]內時,標記該熱電偶異常,計算第i行、i?1行異常熱電偶數目分別為m、n;4)利用m+n與粘結報警和粘結警告熱電偶數目閥值比較進行粘結判斷。本發明實現了提高粘結性漏鋼識別精度的目標。

項目階段:
未應用
知識產權編號:
ZL 201510447779.6
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