基于提升小波和SVM分类的炼钢物料识别

以炼钢物料的自动识别为应用背景,提出了基于快速提升小波变换和支持向量机(SVM)的识别方法。该方法首先运用DB4小波的提升算法对图像进行"塔式"分解,提取小波系数统计量作为图像的纹理特征组成特征向量,利用SVM算法进行分类。在炼钢厂原料图片的分类实验中,该方法的分类准确率为99.15%,平均图像特征提取时间为0.074秒。实验结果表明,该方法已满足企业生产的要求,并且准确率和实时性优于该类应用的其它方法。

异钢种连浇时物料消耗计算方法优化

异钢种连浇时存在铸坯划拨现象,导致利用ERP采集数据所计算的炼钢物料消耗失真。通过对异钢种连浇时物料消耗计算方法进行优化,解决了物料消耗失真现象,为同行业处理相同问题提供了借鉴经验。

昆钢转炉冶炼铁水消耗的分析与控制

根据昆钢铁水条件，对转炉冶炼物料平衡及热平衡进行分析测算，提出了铁水消耗的合理控制范围。