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基于案例推理的钢水温度在线管控模型

来源期刊:钢铁研究学报2017年第6期

论文作者:谷茂强 徐安军 贺东风 汪红兵 冯凯

文章页码:468 - 473

关键词:钢水温度;在线管控;案例推理;钢包热状态;

摘    要: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。

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基于案例推理的钢水温度在线管控模型

谷茂强1,徐安军1,贺东风1,汪红兵2,冯凯1

1. 北京科技大学冶金与生态工程学院2. 北京科技大学信息工程学院

摘 要: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;

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