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基于温度比波形识别的BP神经网络漏钢预报模型
【机构】 重庆大学材料科学与工程学院；
【摘要】 通过对粘结漏钢过程的研究,提出了一种温度比波形,该波形可以反映粘结发生时热点的传播过程,弥补了以往漏钢预报模型只能通过延迟检查对热点传播过程进行监控的不足。利用BP神经网络对温度比波形和粘结发生时的两种典型温度模式进行识别,建立漏钢预报模型。将该模型应用于板坯连铸漏钢预报中,并用某厂的现场数据对该模型进行测试,测试结果表明该模型能有效地进行漏钢预报。
- 【会议录名称】 中国计量协会冶金分会2009年年会论文集
- 【会议名称】中国计量协会冶金分会2009年会
- 【会议时间】2009-09-16
- 【会议地点】中国河南郑州
- 【分类号】TF341.6
- 【主办单位】中国计量协会冶金分会、《冶金自动化》杂志社