彭良贵
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刘恩洋
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张殿华
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杨贵玲
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郭宏伟
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王丰祥
钢铁
采用案例推理技术研究了热轧带钢层流冷却数学模型中的长期自学习系数的确定方法。基于现场大量生产数据,从如何有效利用经验知识入手,对层流冷却工况和所采用的自学习系数进行案例构造,采用绝对过滤和相对过滤方法进行案例检索,根据当前工况和历史案例工况的相似度决定是否进行自学习系数的重用或修正。现场实际应用表明：对已轧过的钢种规格带钢,该方法能有效地避免再次轧制时带钢头部过冷现象,能显著提高带钢头部卷取温度的设定精度,能有效地提高换规格轧制时带钢头部卷取温度的控制精度。
关键词:
案例推理
,
自学习
,
层流冷却
,
热轧带钢
谷茂强
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徐安军
,
贺东风
,
汪红兵
,
冯凯
钢铁研究学报
doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160278
钢水温度的精确管控有利于提高铸坯质量和降低生产成本.针对目前炼钢—连铸区段钢水温度在线管控方面存在的不足,在分析钢水温度影响因素的基础上,建立了基于案例推理的炼钢—连铸区段钢水温度在线管控模型.同时通过调整案例推理算法的相似度计算方法、权重计算方法、重用案例个数等参数提高模型的精度.结果表明:转炉出钢温度预定模型平均降低转炉出钢温度6℃,精炼结束温度预定模型提高连铸开浇温度命中率2.33%.精炼开始温度,精炼结束温度和连铸开浇温度预报模型误差小于10℃的命中率分别达到75.33%、98.33%和95.67%,且均高于神经网络模型.
关键词:
钢水温度
,
在线管控
,
案例推理
,
钢包热状态
