基于模糊rbf神经网络的连铸漏钢预报技术的研究

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1、摘要漏钢诊断预报技术魑现代高效连铸生产不可缺少的重要环节之一。目前，我国的连铸生产线绝大多数尚未装备有效的诊断预报繁统，严重制约了连铸枫产熊豹提高。澍就，研究灞镪诊辑预报技术楚十分必要秘紧迫翁。本文介绍了连铸生产工艺流程和孝占结性漏钢形成的机理，深入剖析了粘结性漏钢的本质特征。在此基础上，通过蒙类有效性分毒疃，合理的将逐铸现场报警数据集分害《畿两类掇警模式榘，继焉开袋了基于模糊聚类援术的漏镧诊颤颈搬模型。根据对仿真结果的石开究分析，本文将模糊c一均值(FcM)浆焱算法与径向基函数(RBF){串经网络两者的优点结合起来，组成模糊RBF神经网络；同时，采用模糊邋褥技术，定义了速度衰减瓣予，并籍

2、箕融入羁模鞭RBF神经网络巾，使其成为漏钢诊断预报的一个重要因索。仿真结果蔽明，含速度褒减因子的模糊RBF神经网络预报模型既保涯了报出率，最后，在Windows2000搡{车平台上，又显著降低了误报率。本文蔫VisualBasic6．0来开发了基予模糊RBF神嫒网络技术的逡铸漏钢预报仿真系统，实现了对现场工况的模拟，并且完成了该系统蛉测试及评估。关键词：连铸漏钢预报模糊聚激模糊RBF神经网络模糊逻辑搜术AbstractBeingoneofthemostimportanttechniquesofCC(continuouscasting)，theBO(breakout)predictionsy

3、stemplaysakeyroleinmodemCCindustry．Butmostofourcountry’SCCproductlineshaven’tequippedwithBOdiagnosisforecasting5Jstom，whichseverel)7restrictstheimpro',2men[ofproductioncapabilib'．ThisthesisintroducestheCCprocessandthecauseofstickerBO；theBOessentialcharacterisalsodeeplyanalyzed．Withthisknowledge，th

4、ispapercutsCCfieldBOrecordersetsintotwosetsofBOpattemsbyclustervalidit)analysis，developstheBOdiagnosisforecastingmodelbasedonfuzzyclusteringtechnique，integratestheprinciplesofaradialbasisfunction(RBF)networkandthefuzzyc—means(FCM)algorithmanddesignsthefuzzyRBFnetwork．Inthepaper，avelocity-anenuated

5、factorisdefinedandbecomesallimportantfactorinBOprediction．ThemodeloffuzzyRBFnetworkwithvelocity-attenuatedfactordemonstratesitseffectivenessinensuringtheidentificationofthestickerBOandreducingtheoccurrenceofwrongBOprediction．Atlast，theBOsimulatedforecastingsystembasedonfuzzyRBFneuralnetworkisdevel

6、opedwithVisualBasic6．0undertheWindows2000platform，whichcansimulateCCfiledsituation，testandevaluatethissimulationsystem．KeywordsContinuouscastingBreakoutpredictionFuzzyclusteringFuzzyRBFneuralnetworkFuzzylogicaltechnique上海大学硕士学位论文第一章绪论1．1课题背景简介20世纪50年代，作为钢铁工业革命标志的连铸技术发展起来，其特点是过程速度快，投资集中，技术日趋完善。1970

7、年全世界连铸比仅为5．6％，而到1990年全世界连铸比已达到62．4％，一些工业发达国家的连铸比超过了95％。1994年全世界连铸比为72．4％。近年来世界上许多炼钢厂相继以全连铸生产取代了模铸生产。到1994年实现全连铸生产的国家已达24个f8】o高效连铸技术是以高拉速、高作业率和高质量为目标，对连铸机进行现代化改造，近几年来在工业发达国家得到很大进展。目前，高效连铸技术在日本、美国、韩国、欧洲等钢铁工业发达国家中的一