板坯连铸结晶器异常预报方法研究

结晶器是钢水凝固成型的核心设备,其内部的传热和摩擦直接决定铸坯的表面裂纹和漏钢等各类异常,是实现高效连铸的关键因素.基于功率法检测到的板坯结晶器摩擦力实测数据,对摩擦力的异常预报方法进行了研究.建立了以BP人工神经网络为基础的异常预报模型,并开发出相应软件．对应现场的异常记录,离线预报结果表明:软件能够对漏钢、水口断裂及液位波动等各类异常进行预报,并具有一定的预报提前量,证明了方法的可行性,并显示出极大的应用潜力．