导读:本文包含了漏钢预报论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:连铸,算法,神经元,蜂群,神经网络,热电偶,薄板。
漏钢预报论文文献综述
刘怡,岳洪亮,陈其国[1]（2019）在《基于多机制判断的板坯连铸漏钢预报系统研究》一文中研究指出为了解决板坯连铸浇铸过程中容易发生粘结漏钢事故的问题,通过分析漏钢发生原因和漏钢预报原理,研究粘结漏钢发生时结晶器热电偶温度纵向和横向上的变化,提出一种基于多机制判断的板坯连铸漏钢预报模型,其中包括纵向-横向判断、温度云图判断和摩擦力判断,并开发了软硬件一体的漏钢预报系统。在某钢厂2 300 mm板坯工程项目的长期应用中,没有因系统未检测到的粘结漏钢发生,同时也降低了一定的误报率,实现了精准的粘结漏钢预报。(本文来源于《冶金自动化》期刊2019年06期）
周小凤,肖俊生,王志春[2]（2019）在《连铸结晶器粘结性漏钢预报系统研究与设计》一文中研究指出介绍了粘结性漏钢的形成过程,对比分析了正常工况和粘结漏钢形成过程中结晶器壁的温度变化特征。通过BP神经网络建立了漏钢预报温度识别模型,用某钢厂200组典型历史温度数据对其进行训练;采用虚拟仪器平台搭建了漏钢预报实验系统并进行了模拟实验。结果表明,该方法预报实时、准确,具有一定的应用价值。(本文来源于《铸造技术》期刊2019年05期）
王海群,张翔[3]（2019）在《基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统》一文中研究指出为了能够及时准确地预测连铸漏钢,提出了一种基于改进人工蜂群算法(IABC)优化加权极限学习机(WELM)参数的连铸漏钢预测模型,有效地提高了漏钢预测模型的寻优速度和预测精度,并结合钢厂连铸现场的历史数据,对所提出的连铸漏钢预测系统进行了离线测试。结果表明新的IABC-WELM模型具有良好的泛化能力,其连铸漏钢预报准确率可达98%。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年01期）
师波,代英男,左水利,吴永杰[4]（2019）在《基于K-means算法的连铸漏钢预报方法研究》一文中研究指出漏钢现象是连铸过程主要操作故障之一,影响连铸生产效率及其设备寿命,漏钢预报一直是连铸研究领域的热门研究课题。本文针对当前连铸漏钢预报系统误报率高和预报准确率低的问题,提出了一种基于K-means算法连铸漏钢预报方法。分析了漏钢预报系统的架构及其连接方式;采用K-means算法对热电偶采取的结晶器坯壳温度数据进行降噪和聚类处理;对某钢厂板坯220 mm×1600 mm连铸机浇铸过程采集到的数据进行测试,测试结果表明,利用K-means算法对正常浇铸数据、温度上升数据和漏钢时刻数据可以正确区分,从而证明了提出连铸漏钢预报方法的有效性。(本文来源于《重型机械》期刊2019年01期）
徐西平[5]（2019）在《连铸机漏钢预报系统应用和开发研究》一文中研究指出本文主要分析连铸机的漏钢预报系统原理及应用,对系统研发的可行性进行研究,提出自主开发漏钢预报系统的思路。(本文来源于《科技风》期刊2019年02期）
张本国,孙丽凤,任耀庆[6]（2018）在《板坯连铸漏钢预报温度信号降噪方法》一文中研究指出针对结晶器热电偶所采集的温度数据中包含噪声,严重影响漏钢预报系统对铸坯表面质量的准确判断,分别采用傅里叶变换和小波变换降噪方法对板坯连铸现场采集的温度数据进行降噪处理;并将降噪结果进行了分析对比。结果发现,小波变换降噪方法对板坯连铸温度数据具有更好的降噪效果,可以为漏钢预报系统提供更为准确的数据。(本文来源于《特种铸造及有色合金》期刊2018年12期）
宋志斌[7]（2018）在《基于RBF算法的漏钢预报系统开发》一文中研究指出介绍了连铸工艺发展及漏钢事故的工艺原理,对漏钢预报金属在中国的发展进行了回顾,介绍了RBF径向基函数神经网络的结构特点,并采用RBF网络对连铸漏钢钢进行预报,以此为基础开发基于C#程序语言为开发工具,以Oracle数据库为后台数据存储的漏钢预报系统。(本文来源于《世界有色金属》期刊2018年09期）
臧红臣[8]（2018）在《马钢板坯连铸漏钢预报技术的进展》一文中研究指出马钢四钢轧BPS系统开发基于10多年前的思想理念,在使用性和报警的准确性上已逐渐难以满足现场高拉速多钢种的需求,致使发生多次漏报、频繁误报。改造后的漏钢预报系统经过4个月的测试,误报率降低高达93.26%,漏报为0,其在提高连铸机的产能、改善铸坯质量、减少漏钢事故等方面发挥极其重要的作用。(本文来源于《安徽冶金科技职业学院学报》期刊2018年01期）
张本国,展邦华,刘军,夏建生[9]（2017）在《薄板连铸GA-LM-BP漏钢预报模型研究》一文中研究指出针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,将遗传算法全局寻优能力与LM算法的局部寻优能力引入到BP神经网络训练过程,建立了GA-LM-BP神经网络漏钢预报模型;结合某钢厂连铸现场历史数据,对该预报模型进行了训练和测试。结果表明,GA-LM-BP漏钢预报的收敛速度较传统BP神经网络明显加快,其泛化能力和对漏钢温度特征的识别精度也有了较大提高。(本文来源于《铸造技术》期刊2017年08期）
宋志斌,李杰,杜龙[10]（2017）在《基于BP神经网络的漏钢预报技术研究》一文中研究指出介绍了利用BP神经网络进行连铸结晶器漏钢预报的基本方法,优化神经网络系统的结构和参数,粘结性漏钢的温度波形特点等,同时用C#开发了单偶、横向、纵向漏钢预报系统,能快速准确地对粘结性漏钢进行预报。(本文来源于《北方钒钛》期刊2017年03期）
漏钢预报论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
介绍了粘结性漏钢的形成过程,对比分析了正常工况和粘结漏钢形成过程中结晶器壁的温度变化特征。通过BP神经网络建立了漏钢预报温度识别模型,用某钢厂200组典型历史温度数据对其进行训练;采用虚拟仪器平台搭建了漏钢预报实验系统并进行了模拟实验。结果表明,该方法预报实时、准确,具有一定的应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
漏钢预报论文参考文献
[1].刘怡,岳洪亮,陈其国.基于多机制判断的板坯连铸漏钢预报系统研究[J].冶金自动化.2019
[2].周小凤,肖俊生,王志春.连铸结晶器粘结性漏钢预报系统研究与设计[J].铸造技术.2019
[3].王海群,张翔.基于加权极限学习机的连铸漏钢预报系统[J].工业控制计算机.2019
[4].师波,代英男,左水利,吴永杰.基于K-means算法的连铸漏钢预报方法研究[J].重型机械.2019
[5].徐西平.连铸机漏钢预报系统应用和开发研究[J].科技风.2019
[6].张本国,孙丽凤,任耀庆.板坯连铸漏钢预报温度信号降噪方法[J].特种铸造及有色合金.2018
[7].宋志斌.基于RBF算法的漏钢预报系统开发[J].世界有色金属.2018
[8].臧红臣.马钢板坯连铸漏钢预报技术的进展[J].安徽冶金科技职业学院学报.2018
[9].张本国,展邦华,刘军,夏建生.薄板连铸GA-LM-BP漏钢预报模型研究[J].铸造技术.2017
[10].宋志斌,李杰,杜龙.基于BP神经网络的漏钢预报技术研究[J].北方钒钛.2017
论文知识图
