...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Металлург >РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ МЕТАЛЛА В СТАЛЕРАЗЛИВОЧНОМ И ПРОМЕЖУТОЧНОМ КОВШАХ ВЛИТЕЙНО-ПРОКАТНОМ КОМПЛЕКСЕ
【24h】

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ МЕТАЛЛА В СТАЛЕРАЗЛИВОЧНОМ И ПРОМЕЖУТОЧНОМ КОВШАХ ВЛИТЕЙНО-ПРОКАТНОМ КОМПЛЕКСЕ

机译：钢疯狂和中间桶中金属温度预测模型的研制

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
   

获取外文期刊封面封底 >>

       
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Разработана модель прогнозирования температуры металла в заданном интервале перегрева выше температуры ликвидус в промежуточном ковше машины непрерывного литья заготовки (МНЛЗ) в зависимости от последнего замера температуры в сталераз-ливочном ковше (перед разливкой) с учетом истории сталеразливочного ковша и процесса внепечной обработки стали в условиях литейно-прокатного комплекса (ЛПК) АО《ВМЗ》. Предложено прогнозировать температуру перегрева металла в ЛПК, применяя статистические модели и учитывая особенности технологического процесса. На первом этапе осуществлена разработка собственно модели путем интеграции двух подходов: алгоритма машинного обучения и вероятностно-графической модели (ВГМ и байесовские сети / PGM-probabilistic graphical models). Первый подход дает точечную оценку промежуточных и конечной температур конкретной плавки, а второй позволяет оценить вероятностное распределение. ВГМ-подход очень перспективен для ситуации с пропущенными, неправильными и неопределенными входными данными, часто встречающейся на металлургических предприятиях. Уровень точности прогнозирования температуры металла в промежуточном ковше на первом этапе достиг 6,0 °C.На втором этапе была осуществлена интеграция модели в систему АСУ-ТП цеха, которая позволила увеличить точность прогноза и обеспечить контроль выполнения технологических параметров в режиме реального времени. Модель применяется в качестве советника (мастера) технологического персонала установки ковш-печь и вакуумного дегазатора.
机译：金属温度预测的模型在上述的连续铸造机（MNS）中间体桶中的液相线温度的给定过热间隔，被开发取决于在staracerase桶中的温度的最后一次测量（前的铸造），取考虑到钢的历史疯狂钢包，并在铸造-Charital络合物（LPK）JSC“VMZ”钢铁处理过程。它提出来预测LPK金属过热温度，运用统计模型，并考虑到工艺的特殊性。机器学习算法和一个概率性图形模型（VGM和贝叶斯网络/ PGM-的概率图模型）：在第一阶段，实际模型的开发是通过整合两种方法进行。第一种方法给出了特定冶炼中间和有限温度的点估计，并且所述第二允许估计概率分布。该VGM方法是非常有前途的有遗漏，不正确的和不确定的输入数据，经常发现在冶金企业的情况。在第一阶段的中间桶中的金属温度的精密精度预测的水平达到6.0℃，在第二阶段，模型集成到ASU-TP系统进行，这使得它可能增加的准确度预测并保证在实时工艺参数的控制程序的执行。该模型被用作安装铲斗炉的技术人员的顾问（主站）和真空脱气装置。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号