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基于温度比波形识别的BP神经网络漏钢预报模型

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通过对粘结漏钢过程的研究,提出了一种温度比波形,该波形可以反映粘结发生时热点的传播过程,弥补了以往漏钢预报模型只能通过延迟检查对热点传播过程进行监控的不足.利用BP神经网络对温度比波形和粘结发生时的两种典型温度模式进行识别,建立漏钢预报模型.将该模型应用于板坯连铸漏钢预报中,并用某厂的现场数据对该模型进行测试,测试结果表明该模型能有效地进行漏钢预报。

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来源
《2009年全国第十四届自动化应用学术交流会暨中国计量学会冶金分会2009年会》|2009年|51-54|共4页
会议地点唐山·郑州
作者
朱薛辉; 李玉刚; 谢兵;
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作者单位

中国自动化学会;

中国计量协会;

中国金属学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类连续铸钢设备;人工神经网络与计算;
关键词
漏钢预报; 粘结漏钢; 温度比波形; BP神经网络; 温度模式; 板坯连铸;

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