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公开(公告)号：CN111259307B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010028569.4
申请日：2020-01-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种采用希尔伯特‑黄变换预测连铸坯鼓肚变形量的方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。首先，通过以太网直接读取结晶器液面控制系统检测到的液位信号，并同步采集铸机拉速浇铸等工艺参数。其次，采用希尔伯特‑黄变换对液位信号进行经验模态分解和希尔伯特边际谱分析得到结晶器液位信号的各层本征模态函数C1(t)～CN(t)，以及能够对鼓肚进行定位的鼓肚频率。最后，确定鼓肚液位分量的波动幅度，由波动幅度得到鼓肚变形量。本发明借助连铸现场已有的信号检测条件，避免了在恶劣的连铸现场额外安装传感器和测量元件，检测原理清晰，易于维护，实现了连铸坯鼓肚变形量的在线预测，为提升铸坯质量、促进生产顺行及过程异常的在线监测提供了可靠手段。
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公开(公告)号：CN111618265B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010375081.9
申请日：2020-05-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于K近邻分类的连铸坯纵裂纹在线检测方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。该方法对纵裂纹和正常工况下同列热电偶温度的温度变化率进行拼接得到温度样本以及样本库；利用KNN分类算法和指定参数K对样本库和在线实时检测的同列热电偶温度预处理结果进行分类，识别和预报连铸坯纵裂纹。本发明以原始温度数据的温度变化率为输入，结合无需对样本库进行训练的快速分类方法KNN，可直接对在线实时温度进行铸坯纵裂纹检测，具有检测效率快、准确性高等优点，为提高连铸坯质量提供有利工具。
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公开(公告)号：CN112926622A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110087095.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征向量和SWGAN‑GP生成对抗网络的结晶器漏钢预报方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。本发明通过结晶器铜板温度速率可视化热像图，构建包含黏结区域静态与动态特征的特征向量，通过SWGAN‑GP生成对抗网络的判别模型对特征向量进行分类，进而实现结晶器漏钢的检测和预报。本发明基于SWGAN‑GP模型对结晶器漏钢进行实时检测和预报，能够在保证漏钢全部报出的前提下，明显降低误报率，有效提高预报准确率。
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公开(公告)号：CN108705058A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810533249.7
申请日：2018-05-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: B22D11/16
CPC classification number: B22D11/16
Abstract: 一种基于K‑Means聚类预报结晶器漏钢的方法属于钢铁冶金连铸技术检测领域，包括以下步骤：(1)温度样本K‑Means聚类：对历史温度数据样本实施K‑Means聚类，得到符合条件的黏结漏钢类簇、正常工况类簇及质心；(2)确定类簇判定阈值：根据(1)得到的黏结漏钢类簇和正常工况类簇质心，确定类簇判定阈值；(3)漏钢识别与判定：计算和比较在线实测温度样本与黏结漏钢类簇、正常工况类簇质心的距离，判断是否漏钢。本发明通过K‑Means聚类方法提取黏结漏钢温度样本的共性特征，再将其与在线实测温度样本的特征进行比较，快速、准确识别和预报漏钢，可有效避免漏报，大幅提高漏钢预报的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN108580827A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810530746.1
申请日：2018-05-22
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: B22D11/182 , B22D11/148
Abstract: 一种基于凝聚层次聚类预报结晶器漏钢的方法属于钢铁冶金连铸检测技术领域。步骤如下：(1)建立黏结漏钢/正常工况样本库：选取黏结漏钢温度和正常工况温度，构建包含黏结漏钢样本集合正常工况样本集的样本库；(2)随机样本集层次聚类：从黏结漏钢样本集和正常工况样本集中各自随机取选取等量样本，与在线实测温度样本构成随机样本集，对该随机样本集实施层次聚类；(3)漏钢识别与报警：检测在线实测温度样本是否属于黏结漏钢类簇，以此识别和预报漏钢。本发明摆脱了在预报过程中需人为定义参数的局限性，仅利用黏结漏钢和正常工况温度各自的特征判断在线实测温度样本是否包含漏钢特征，具有检测原理清晰、运算速度快和漏钢识别准确率高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108436050A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810375887.0
申请日：2018-04-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: B22D11/18
CPC classification number: B22D11/182
Abstract: 一种采用空间密度聚类DBSCAN预报连铸结晶器漏钢的方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。该方法将连铸漏钢预报与聚类分析有机结合，通过密度聚类对不同时刻的温度数据序列进行分析，在线识别和准确预报结晶器漏钢。具体为使用密度聚类对结晶器铜板热电偶温度数据进行特征提取，得到漏钢样本聚集区和均值向量，以此为基础在线判断实时检测的温度序列是否位于聚集区内，识别典型的漏钢温度模式，预报结晶器漏钢。本发明依据漏钢时温度模式的单一和近似特性，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，通过聚类分析挖掘大量漏钢样本中的相似性，有效剔除正常工况、人为操作等因素引起的温度波动和误报，大幅提高漏钢预报的准确率。
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公开(公告)号：CN104331629A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410652827.0
申请日：2014-11-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种连铸结晶器保护渣液态、固态渣膜与气隙厚度非均匀分布的计算方法，属于钢铁冶金连铸技术领域。基于连铸生产中实时测量的结晶器铜板热电偶温度，建立结晶器传热/铸坯凝固反问题数值模型，利用实测温度反算结晶器与铸坯温度场，获得与实测温度相符的结晶器传热和铸坯凝固进程。在此基础上，结合保护渣物性参数判断结晶器与铸坯间缝隙内渣膜和气隙的存在状态，并利用反算出的铜板热面温度、铸坯表面温度以及铸坯与结晶器间的热流，计算出保护渣液渣膜、固渣膜与气隙的厚度分布。其优点是：针对实测温度的反算模型能够如实反映结晶器内的传热和凝固状况，可获得保护渣和气隙厚度非均匀分布的真实特征，为工艺优化和铸坯质量控制提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN102886504A
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201210429757.3
申请日：2012-10-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: B22D11/18
Abstract: 一种基于机器视觉的连铸结晶器漏钢可视化预报方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。具体为在线检测结晶器铜板热电偶温度信号，采用热成像技术可视化呈现结晶器铜板温度及其变化速率，并基于机器视觉原理搜索温度异常区域，提取异常区域的几何、位置、温度变化、传播等重要信息，在此基础上识别漏钢征兆，判断并预报结晶器漏钢。其实现步骤为：结晶器铜板温度及其变化速率可视化；温度异常区域阈值分割和标记；温度异常区域特征信息提取；漏钢温度模式识别与判断。其优点：将可视化与机器视觉技术有机结合，直观呈现结晶器温度分布、异常变化与发展趋势，通过提取异常区域的几何、位置、温度变化及传播等特征，直观呈现和准确识别结晶器漏钢，有效提高预报准确率。
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公开(公告)号：CN102205403B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110103245.3
申请日：2011-04-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种检测连铸结晶器铜板局部热流的方法，属于冶金连铸检测技术领域。本方法基于专门设计的结晶器热电偶埋设方案，将连铸结晶器铜板温度测量与结晶器传热实时计算方法相结合，实时反映连铸生产中结晶器内的传热状况，其主要步骤为：结晶器铜板热电偶测点布置方案设计、结晶器铜板温度在线检测、结晶器铜板测点位置局部热流计算、结晶器传热状态实时计算。其优点是，在结晶器铜板的每个测点仅布置一只热电偶即可获得相应位置的局部热流，热电偶安装和维护简便；能够在线得到结晶器铜板测点与非测点任意位置的局部热流，为考察和监控结晶器内剧烈的热交换过程提供全面的准确信息；方法同样适用于方坯、圆坯或异性坯连铸的结晶器热流测量。
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公开(公告)号：CN118211143A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410184010.9
申请日：2024-02-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/214 , B22D11/16
Abstract: 本发明提供一种基于梯度提升树的连铸坯纵裂纹预测方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。首先，建立纵裂影响因素特征样本库；其次，利用主成分分析对各因素进行降维处理，提取能够表征纵裂纹特征的主成分构建新的纵裂纹特征数据样本库；然后，采用网格搜索法对梯度提升树模型进行参数优化得到最优的梯度提升树分类模型；最后，利用最优梯度提升树分类模型对实时特征样本进行分类，以达到在线预测纵裂纹的目的。本发明适用于板坯、方坯、圆坯、异型坯等连铸坯表面纵裂纹预测。本发明集成主成分分析和梯度提升树的纵裂纹预测模型和检测方法，展示出良好的预测性能，为铸坯纵裂纹的在线检测和识别预报提供技术手段。
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