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连铸漏钢预报研究及在连铸结晶器振动监控软件中的实现

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第1章 绪 论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 连铸漏钢预报和连铸结晶器振动监控技术的发展现状

1.3 本文的主要研究内容

第2章 连铸漏钢的形成原因及预报原理

2.1 连铸漏钢事故的种类

2.2 粘结性漏钢的形成原因和形成过程

2.3 连铸漏钢的检测方法

2.4 基于热电偶测温法的连铸漏钢预报原理

2.5 本章小结

第3章 基于模拟退火-粒子群算法优化SVM参数的连铸漏钢预报算法

3.1 支持向量机的基本原理

3.2 模拟退火-粒子群优化算法

3.3 基于SA-PSO算法优化SVM参数的连铸漏钢预报算法

3.4 本章小结

第4章 连铸漏钢预报在连铸结晶器振动监控软件中的实现

4.1 电液伺服驱动的连铸结晶器振动系统结构简介

4.2 连铸结晶器振动系统上位机监控软件的改进设计

4.3 连铸漏钢预报软件的设计

4.4 本章小结

第5章 连铸漏钢预报在连铸结晶器振动监控系统中的模拟实验研究

5.1电液伺服驱动的连铸结晶器振动台

5.2 电液伺服驱动的连铸结晶器振动系统监控实验

5.3 连铸漏钢预报的模拟实验研究

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

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摘要

随着连铸技术的不断发展,高效连铸技术已成为连铸技术领域的主要研究方向,高效连铸的核心是高拉坯速度,而拉坯速度的提高会导致漏钢几率的增加,连铸漏钢事故一旦发生将会给企业带来严重的损失。因此,开发有效的连铸漏钢预报具有重要的理论和实际意义。本文的主要工作如下:
  首先,本文对连铸漏钢特别是粘结性漏钢的形成原因、形成过程和检测方法进行分析研究,选用基于热电偶测温的连铸漏钢预报方法为本文所开发连铸漏钢预报的理论基础。
  其次,选用在小样本训练数据情况下有优势的支持向量机作为连铸漏钢预报模型,利用粒子群算法调整参数少、寻优速度快的优点,提高漏钢预报模型的寻优速度。针对粒子群算法易陷入局部极值的问题,在粒子群迭代更新过程中引入模拟退火算法对更新后的粒子新位置加以评价,来判断新位置是否接受。通过某钢厂连铸现场数据进行训练和测试,验证本文所提算法的有效性。
  然后,在实验室现有的电液伺服驱动的连铸结晶器振动系统上位机监控软件的基础上,开发了连铸漏钢预报上位机监控界面,其中包括热电偶实时温度监测模块、支持向量机算法模块和报警信息处理模块。
  最后,在实验室电液伺服驱动的连铸结晶器振动台上,对连铸漏钢预报软件的热电偶的实时温度值监测功能和能否及时准确地判断出粘结性漏钢的发生、并给出报警信息进行模拟实验研究。

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