基于拉矫力电流信号的连铸机状态评估方法研究

针对连铸机状态评估问题,本文提出以一机两流连铸生产过程采集的拉矫力电流信号为特征来源的方案。首先,分析了信号变化与连铸机各工况的对应关系,并依此提取出两流同时处于正常浇铸工况时的信号;再根据两流信号的数值、趋势差异对样本进行标记;为保留信号的时序性和关联性以及综合信号变化对连铸机状态的影响,特对两流信号进行特征统计计算;最后应用SVM模型对特征重构后的电流信号进行分类,准确率可达91.46%。结果显示,该方法能有效评估连铸机运行状态。

浅析连铸结晶器液面和拉矫力波动产生的原因

本文介绍了安钢第三炼钢厂1500mm板坯连铸机结晶器液面及拉矫力的控制原理,分析了结晶器液面波动及拉矫力波动产生的原因、处理方法和生产实际效果。

基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取

为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。

唐钢二钢厂完成1997年连铸机大修

本文对唐钢二钢厂５，６号二台连铸机组自投产以来生产中设备易出现的问题进行了剖析，并提出了相应的对策。