一种连铸漏钢预报的方法

摘要

一种连铸漏钢预报的方法，属于冶金连铸技术领域，特别涉及板坯连铸过程漏钢的预报方法。在基于温度监控的漏钢预报算法方面，本发明将自适应遗传算法引入BP神经网络，实现网络结构的自动优化，提高了模型的识别精度；在基于摩擦力监控漏钢预报方面，本发明建立了一种基于逻辑判断和神经网络的摩擦力监控模型。基于上述两种模型的预测结果，本发明将温度监控的准确性与摩擦力监控的灵敏性有机结合，建立了温度监控为主、摩擦力监控为辅的预报机制，实现了温度监控模型与摩擦力监控模型耦合，确保了最终预测的准确性，有效降低了误报率。

主权项

一种连铸漏钢预报的方法，其特征在于由温度监控模型和摩擦力监控模型耦合而成；本耦合模型共有温度监控的单偶报警、温度监控的组偶报警、摩擦力逻辑判断报警、摩擦力时序网络报警等四处报警点；采用以温度监控报警为主，摩擦力监控报警为辅的预报机制；报警分为黄、橙、红三个级别，漏钢可能性依次增大；温度监控单偶报警给出红色报警级别，温度监控组偶报警暂定为橙色报警级别，如果其它报警点报警则升级为红色报警级别，摩擦力两个报警，在没有温度监控报警的情况下，其中之一给出报警设为黄色报警级别，两者同时报警设定为橙色报警级别。