连铸板坯表面纵裂纹预测模型智能化定制方法

钢铁产品制造过程中,在线预测铸坯质量缺陷产生位置,并对存在缺陷的铸坯及时下线清理有助于提升连铸连轧生产稳定性,实现钢铁企业节能减排、绿色化生产。然而,连铸生产过程具有多变量、时变性和多态性等特点,必须结合设备、钢种、缺陷的特性,定制铸坯质量缺陷预测模型,才能够准确预测铸坯质量缺陷。因此,将数据通信技术、人工智能技术、C#与Matlab混合编程技术等相结合,建立了智能化铸坯质量在线判定系统,研究了铸坯质量预测模型智能化定制方法,并以板坯纵裂纹预测模型为例,介绍模型定制过程。研究结果表明,该方法能够辅助工艺工程师针对钢种及缺陷智能化定制预测模型,降低模型开发及优化难度,提高铸坯质量预测模型的可靠性。     

智能铸坯品判系统在首钢板坯铸机开发与应用

为解决低成本高效化生产汽车板等高端产品过程中铸坯判定系统存在的自动化智能化程度低、铸坯生产异常信息传递匹配不准确、判定效率不高等问题,首钢京唐炼钢厂对原先的过程控制自动化系统升级改造,结合汽车板生产过程中积累的冶金缺陷与生产过程影响因素对应规则知识库,归纳整理123项异常事项,开发了智能化铸坯质量判定系统,通过全线跟踪过程质量参数及异常事件并自动匹配到定尺铸坯上,与设计的工艺卡及制造标准对比,自动判定出铸坯质量结果及对应异常板坯处置指示。结果表明,该系统可自动快速判定铸坯质量,实现过程异常实时监控以及产品质量信息可追溯。     

铸坯质量判定系统的研究与应用

本文以铸坯质量判定为应用背景,针对连铸设备的铸坯质量缺陷重要性、判定方法局限性、工艺过程复杂性,研究铸坯生产工艺技术特点,建立智能化的在线质量判定模型。根据板坯连铸过程中连铸机装备的特点及工艺状况,对应不同的钢种,把连铸生产过程中影响铸坯质量因素抽象为数学模型,确定影响铸坯缺陷不同模型的相应判定方法及策略,设计、实现铸坯质量判定系统,期望达到国内领先水平;在实验和运行环境中通过对系统判定结果的不断分析与研究,实现对系统中的数学模型及各项参数的持续优化,达到高精度判定连铸板坯质量缺陷,并设计相应的人机交互界面,实现其在现实工程中的应用。     

铸坯质量判定与产品质量诊断系统功能及应用

本文介绍了中冶连铸自主开发的铸坯质量判定与产品质量诊断系统具备的几大功能:铸坯质量参数全线跟踪、在线监控异常信息、判定铸坯质量等级、评估铸机设备和工艺操作状况,再现历史浇注过程和积淀专家经验。并介绍了该系统在莱钢铸机上关于指导生产,判定铸坯质量,以及分析工艺操作等应用情况。     

连铸坯质量判定系统研究综述

在连铸生产中,及时在线预报和检测铸坯质量,对确保生产的连续性、提高产品质量及降低生产成本具有重要的意义。连铸坯质量判定专家系统就是为解决连铸生产过程中连铸坯质量问题而专门设计的计算机判定系统。近年来,连铸坯质量判定系统已引起很多学者和工程人员的注意。笔者介绍了连铸坯质量判定系统的方法及分类,并针对现有投入使用的连铸坯质量判定专家系统分析其原理及应用。同时,还对中国的铸坯质量判定系统的研究前景作了展望。     

铸坯质量判定与诊断系统研发及应用

介绍了目前国外现有的几种铸坯质量判定系统的原理及应用情况,但在国内由于技术和经费的原因,国产的铸机上,还未真正应用铸坯质量判定系统,为此中冶连铸技术工程股份有限公司在国产铸机上自主研发并成功在线应用了铸坯质量判定系统,详细介绍了该系统的功能、原理和特点。该技术在莱钢应用取得较好的成果。     

高温铸坯表面缺陷在线检测技术开发及应用

随着钢铁行业积极推进智能化,企业已不再满足于传统的高温铸坯冷却后人工表面缺陷抽检方法。为了实现连铸过程中铸坯表面缺陷的无损在线检测和及时的质量判定,本项目在机器视觉无损检测的理论基础上,开发了一种基于CCD及激光扫描相配合的实时检测铸坯缺陷轮廓的方法,应用机器视觉和图形处理方法对连铸坯表面缺陷形态进行了三维数字化重构,并对缺陷进行识别与分类。基于实验室研究和现场应用,结果表明,16台CCD满足高温板坯全幅周向的检测要求,缺陷尺寸检测分辨率达到毫米级,通过数字化、精确化定位缺陷的位置及深度,满足高温铸坯缺陷在线检测与监测,并为铸坯产品质量溯源提供有力的支撑。     

连铸坯在线质量预测判定模型的建立

本文主要阐述了利用现代信息化技术实现对连铸坯质量的在线预测判定.该模型的特点是采用切片原理对生产过程中的铸坯进行跟踪及异常事件标定,运用统计学原理对影响铸坯质量的过程及工艺标准数据进行量化,通过尖端的计算机计算技术对铸坯质量进行预测和综合判定.     

板坯连铸过程铸坯质量判定参数采集与定位

铸坯生产过程中参数的实时采集与准确定位是实现铸坯质量实时分析判定的基础,对典型铸坯生产过程进行研究得出了一种连铸坯质量相关生产过程参数定位方法,该方法能够将实时采集的铸坯生产过程参数精确定位到铸坯切片,克服了传统铸坯生产过程参数定位的缺陷与不足。此外该方法可利用数据库中的判定规则对铸坯生产过程参数异常诊断,利用众多铸坯切片信息组建立铸坯质量判定模型或判定铸坯切片质量缺陷,模型命中率达到了95.4%。     

连铸坯质量判定系统研究现状与发展趋势

铸坯缺陷实时分析判定是铸坯热送热装的基础之一,当前已经产生多种判定方法对铸坯缺陷进行判定,包括人工判定方法、物理判定方法、人工智能判定方法等。本文主要是对这些铸坯缺陷判定方法进行分析介绍,并对使用这些判定方法开发的系统进行总结,介绍了其在现场的应用情况。通过分析发现,这些判定系统仍存在很多问题,当前开发的铸坯质量判定系统在现场应用的效果并不理想。然而,随着第四次工业革命的兴起,其为铸坯缺陷实时分析判定带来新的机遇。     

连铸坯内裂纹预报模型开发

针对国内某特钢厂大方坯连铸机产品质量现状,确定以其常见的角部内裂、中间裂纹、中心裂纹等内裂纹作为研究对象,选取16个与之相关的工艺参数,利用BP神经网络建立了这3种典型缺陷的预报模型。该模型网络拓扑结构为16-12-3,并以现场采集的生产过程数据和动态热跟踪模型计算结果作为预报模型的训练样本和测试样本。大量测试结果表明,所构建的预测模型精度较高,能够满足生产应用的要求。基于训练成熟的神经网络,进一步开发出铸坯质量在线预报模型,实现了连铸坯内部质量的在线实时判定。     

产品视觉虚拟技术在焊条质量在线自动监测系统中的应用研究

焊条自动化、智能化制造发展是必然趋势,焊条质量在线自动监测是实现焊条自动化生产的重要环节。本文阐述了焊条生产监测及焊条自动监测系统研究现状,重点探究了产品视觉虚拟技术在焊条质量在线自动监测系统中的应用技术,并分析了焊条质量在线自动监测系统关键技术问题。     

中冶赛迪铸坯质量在线预测系统研发及实践

为实时预测铸坯质量,指导连铸生产,中冶赛迪研发了基于规则的铸坯质量在线预测系统(CISDI Continuous Casting Quality Expert, CQE),系统包括全过程数据跟踪、实时质量预测、灵活规则编辑、精准规则分析、高密数据查询功能,通过编辑规则将现场专家的生产经验转化为计算机程序,实时对铸坯进行质量预测。系统在国内某钢厂上线运行一年,期间对21 656块铸坯进行质量预测,预测精度达到90.2%,可较准确地预测铸坯质量,对铸坯的切割优化、质量异议分析、质量提升提供了巨大帮助,经济效益显著。     

小方坯内裂纹缺陷在线评判的研究

针对小方坯内裂纹缺陷对铸坯质量的影响,确定了内裂纹在线评判函数.依据工艺参数对内裂纹缺陷的影响程度,对评判函数中的权重提供了分配方案.以小方坯连铸机的实际生产为样本,收集连铸生产工艺参数,进行离线验证.系统判定结果与传热模型的计算结果基本吻合,达到了预报和分析连铸坯质量的目的.     

采用QES系统提升铸坯质量的方法

针对某钢厂连铸坯曾出现的质量问题（中间裂纹、三角区裂纹、中心偏析和中心疏松）,通过运用动态配水和铸坯质量跟踪与判定系统（QES）,以及优化现场设备工作状态和强化工艺操作,使其铸坯质量得到明显改善。本文以分析铸坯中间裂纹为例,介绍了QES系统持续改进铸坯质量的方法,展现QES系统提升铸坯质量的全过程。     

铝合金点焊在线监测数据库的构建

以所开发的铝合金点焊在线监测系统为基础,构建了在线监测数据库.数据库通过与基于LabVIEW开发环境的在线监测系统相连接,实现了焊点质量特征参数及焊点原始特征信息的实时记录与保存.数据库为用户提供了焊点信息及人员信息的多种查询、管理功能,实现了点焊生产的信息化管理,非常适合航空航天产品的生产管理及该厂的实际情况.数据库信息为在线监测系统提供参数优化数据源,通过均值控制图法实现对在线监测系统焊点质量判定临界阈值的优化.结果表明,数据库的参数优化功能使铝合金点焊在线监测系统达到了较高的判定精度,并已在航空航天产品的点焊生产中得到应用.     

浅述宝钢3号厚板坯连铸机改造

为了解决宝钢3号厚板坯连铸机设备老旧故障率高,扇形段辊缝精度低,轻压下功能弱,消除铸坯质量缺陷,拓展铸坯产品的厚度规格,提高连铸机的装备技术水平等诸多设备问题,对连铸机进行了全面的技术升级改造。机头设备、铸坯导向设备及引锭杆系统设备等进行了全新的设计与更新,采用了结晶器电磁搅拌技术等诸多关键技术,提高了铸坯生产质量,使之生产出高质量高附加值的连铸坯,实现了节能降耗。特别是无人化浇钢技术的采用,改善了工人的工作环境,减少了劳动定员,降本增效、提高了劳动生产率,引领了智慧连铸制造技术的应用,使连铸机的装备技术水平达到国内一流、国际先进的水平。     

高强钢板坯二冷三维动态配水的在线控制

为解决某钢厂高强钢板坯二冷动态配水模型的不足,开发了新的三维二冷动态配水系统,并通过钢厂现场实验,数据采集和分析,校验和完善二冷区铸坯凝固传热计算数学模型,并结合测典型点的铸坯表面（铸坯中心、铸坯角部）温度测定,修正新开发的模型。在线应用该系统,进而优化工艺参数,制定合理的配水制度,降低高强钢封锁率和裂纹发生率,提高铸坯的表面质量和内部质量。     

新一代结晶器在线监控集成系统开发与应用

铸机拉速与铸坯质量的进一步提高强烈依赖于生产过程的在线监测和自动控制水平,不断对过程检测与控制方法提出新的要求。为适应和促进现代高效连铸技术的快速发展,先进结晶器过程监控技术的开发和应用是急需解决的核心问题。以高度的集成化、智能化和可视化为目标,本文综述了我们在结晶器监控技术研究方面的最新进展,开发的系统集成了结晶器传热、润滑和摩擦行为的实时监测和可视化等高端功能,对其中主要的方法和应用成效进行了简要阐述。     

基于PSO-PNN的铸坯全长表面纵裂纹在线预测

表面纵裂纹是铸坯质量缺陷中一种最常见的表面质量缺陷。环境因素使得铸坯表面纵裂纹在线检测精度不高,各大钢厂铸坯质检仍要依赖人工,因此提出一种基于粒子群PSO优化概率神经网络PNN的铸坯全长表面纵裂纹预测方法。首先,建立铸坯生产过程跟踪及数据时空变换模型,构建铸坯生产系统将生产过程数据与铸坯长度方向进行匹配;再利用PNN的Bayes最小风险准则进行有监督特征学习,并利用寻优算法PSO优化PNN关键参数的选取,得到最终的模型PSO-PNN;最后,利用某钢厂连铸产线铸坯质量缺陷数据和生产过程数据进行试验验证。结果表明,该方法对铸坯整体的质量预测分类精度达到97.5%,铸坯全长的裂纹缺陷的预测精确率和召回率均在92%以上,能有效实现铸坯全长表面纵裂纹的预测,为现场质检人员提供参考。