發(fā)布時間：2020-11-19 03:25

　　 連鑄是現(xiàn)代鋼鐵生產鏈中的關鍵環(huán)節(jié)。隨著近年來高拉速連鑄技術的快速發(fā)展,急劇增加的通鋼量導致結晶器熱負荷顯著增加,鑄坯的各類表面缺陷和漏鋼等異常層出不窮,對生產過程的監(jiān)控水平提出了更高要求。順應現(xiàn)代化工業(yè)的可視化、智能化發(fā)展趨勢,開發(fā)新的過程在線檢測方法和技術裝備,進一步提高結晶器控制水平,對于促進高效連鑄技術發(fā)展具有積極作用。本文基于計算機視覺和人工智能方法,重點圍繞結晶器過程的可視化和漏鋼預報方法進行研究,主要研究內容如下：首先,基于國內某鋼廠弧型寬厚板坯連鑄機4190爐澆鑄數(shù)據(jù)和64例黏結漏鋼樣本,對影響?zhàn)そY漏鋼的工藝因素及其形成、傳播行為進行實證研究。分別從鑄坯尺寸、拉速、液位波動以及熱流等方面,歸納影響?zhàn)そY漏鋼的主要因素；同時,依據(jù)實測的熱電偶溫度對黏結漏鋼的溫度模式進行分析,重點考察黏結的移動速率、角度等傳播特征,為開發(fā)漏鋼可視化預報方法提供參考和借鑒。其次,依據(jù)計算機視覺技術,研究開發(fā)結晶器過程可視化方法和熱成像技術,采用幀間差分、閾值分割、八連通區(qū)域標記及邊界跟蹤等圖像處理算法,對漏鋼和縱裂紋發(fā)生時結晶器的溫度異常區(qū)域進行標記和特征提取,從溫度變化、幾何、位置、移動等方面,歸納和提煉結晶器黏結的共性特征,并與偽黏結進行比照和區(qū)分。結果證實,伴隨漏鋼出現(xiàn)的溫度、幾何與傳播等行為特征,能夠作為區(qū)分真、偽黏結漏鋼的重要判據(jù)。在此基礎之上,針對黏結漏鋼的可視化和智能預報方法進行研究。以黏結熱點區(qū)域溫度速率、幾何以及移動特征為輸入參量,建立了基于BP神經元網絡的漏鋼預報模型,分別采用LM(Levenberg-Marquardt)算法和GA (Genetic Algorithm)遺傳算法,對BP神經網絡模型進行訓練和優(yōu)化。利用現(xiàn)場追蹤和收集的64例黏結漏鋼和200例偽黏結樣本,對BP網絡、LM-BP網絡和GA-LM-BP網絡模型進行測試和分析,綜合考察、比照各模型的預報精度和效率。最后,基于連鑄現(xiàn)場結晶器溫度、液壓振動、鑄機設備、工藝參數(shù)等信號檢測條件,依據(jù)上述開發(fā)的過程可視化、計算機視覺及人工智能等相關算法,設計和開發(fā)結晶器過程可視化及漏鋼預報專家系統(tǒng),集成銅板溫度檢測、摩擦力檢測、振動狀態(tài)檢測、過程可視化和漏鋼預報等功能。系統(tǒng)于國內某鋼廠弧形板坯鑄機上線投入應用,在近一年與國外某系統(tǒng)并行監(jiān)控結晶器的服役過程中,系統(tǒng)未發(fā)生漏報,且誤報次數(shù)大幅降低,漏鋼報警的準確率顯著提升,在保障生產順行方面發(fā)揮了重要作用,顯示出良好應用潛力。
【學位單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：TF341.6;TF777
【部分圖文】：

?大連理工大學博士學位論文???縱裂紋是板還較常見、危害較大的表面缺陷丨２９］。嚴重的表面縱裂紋長度可達數(shù)米，??深度可達７０＿，超過鑄杯出結晶器后的安全還殼厚度，裂紋寬度最大可達ｌＯｍｍ。出??現(xiàn)連鑄還縱裂時，輕者需要進行精整，重者會導致漏鋼或判為廢品１３２］，極大地降低了連??鑄壞生產效率和鑄壞質量，給企業(yè)帶來極大的經濟損失。因此，縱裂紋的防止和預報是??冶金工作者關注的焦點之一。??表面縱裂紋是連鑄壞的主要缺陷，含碳量在０．０９％？０．］７％的亞包晶鋼板壞縱裂紋問??題最為顯著，其巾，又以碳含量０．］１％？０．］４％的縱裂紋發(fā)生幾率最高。關于縱裂紋初始??形成位置，冶金工作者們一致認為縱裂紋形成于結晶器上部彎月面附近，Ｓａｅｋｉ等人??在距結晶器銅板上端ｌ］Ｏｍｍ處加工Ｈ槽進行試驗，若高溫液態(tài)鋼水彎月面高于Ｈ槽，??鑄還表面沒有縱裂紋發(fā)生，若液態(tài)鋼水彎月面控制在Ｈ槽位置，則會產生較多縱裂紋，??由此證實連鑄還表面縱裂紋形成于彎月面附近。??

?連禱過程可視化及漏鋼預報方法研究與應用???熱電偶位置時，熱電偶溫度將出現(xiàn)先上升后下降的現(xiàn)象，這也是利用電偶溫度判斷點結??的主要依據(jù)。在實際應用過程中，該方法除了考慮熱電偶溫度之外，還可以結合拉速、??液位波動以及熱流等工藝因素進行綜合考慮，特別是開饒、更換中間包等工藝操作過程。??測溫法預報漏鋼的優(yōu)勢在于：一是點結漏鋼形成過程中具有典型溫度“時滯”和“倒??置”現(xiàn)象；另外，由于熱電偶溫度精度較高，可以對銅板局部的溫度變化進行實時監(jiān)測，??對漏鋼等異常的反映更加靈敏。??

鑄還是否出現(xiàn)縱裂紋，并指出適當增加結晶器錐度可以抑制縱裂紋，改善和優(yōu)化保護渣??的物性和工藝操作，也有助于預防縱裂紋。陳來軍Ｉ５４］以鋼水成分（［Ｃ］，?［Ｍｎ］，?［Ｓ］，?［Ｐ］，??［Ｓｉ］）、鋼水過熱度、拉壞速度、結晶器寬面水量等因素為參數(shù)，建立了?ＢＰ神經網絡模??縱裂預測模型，對鑄壞表面縱裂紋的預測起到了積極作用。??目前，國內外關于縱裂紋研究主要以模擬預測為主，而結晶器中鑄壞表面縱裂紋檢??測技術研究較少，若能實現(xiàn)縱裂紋實時檢測，或縱裂紋實時檢測與模擬預測相結合，將??對連鑄壞表面縱裂紋預防起到十分重要作用。??１．?４結晶器在線監(jiān)控技術開發(fā)和應用現(xiàn)狀??１．４．１國內外研究現(xiàn)狀??隨著國民經濟的發(fā)展，我國鋼鐵產品市場需求量十分巨人，作為連鑄機設備的“心??臟”，結晶器運行狀態(tài)對連鑄質量具有決定性作用，性能優(yōu)異的結晶器漏鋼預報和監(jiān)控??系統(tǒng)是生產高品質鑄還的前提和保障，對連鑄生產的順利進行、提高鑄還質量具有重要??意義，因此，結晶器漏鋼預報和監(jiān)控系統(tǒng)自誕生以來，一直受到國內外鋼鐵企業(yè)及冶金??工作者的高度關注。??

本文編號：2889623