基于深度学习和注意力机制的漏钢预报研究 被引量：1

1

作者 吴恒 张本国 +2 位作者 余浩辰 张瑞忠 范利锋 《冶金能源》 北大核心 2025年第3期61-66,共6页

为提高漏钢预报系统准确度,分析了热电偶的单偶时间序列特征与组偶空间联动特征,采用CNN对数据进行特征提取,再将时间序列温度特征作为BIGRU输入,构建CNN-BIGRU网络,并在输出端前引入MA机制。针对CNN-BIGRU网络易陷入局部最优解问题,利... 为提高漏钢预报系统准确度,分析了热电偶的单偶时间序列特征与组偶空间联动特征,采用CNN对数据进行特征提取,再将时间序列温度特征作为BIGRU输入,构建CNN-BIGRU网络,并在输出端前引入MA机制。针对CNN-BIGRU网络易陷入局部最优解问题,利用BO算法寻找CNN-BIGRU网络最优超参数组合,建立了BO-CNN-BIGRU-MA网络模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统。结合实际连铸生产数据,对该漏钢预报模型进行测试。结果表明,该连铸漏钢预报系统的准确率为99.5%,报出率达到100%。 展开更多

关键词 漏钢预报 卷积神经网络 双向门控循环单元网络 贝叶斯优化 多头自注意力机制

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改进的混沌人工蜂群算法-支持向量机漏钢预报模型

2

作者 张凯俊 张本国 +1 位作者 马棒棒 张瑞忠 《材料与冶金学报》 北大核心 2025年第3期237-242,共6页

支持向量机(SVM)是连铸漏钢预报的常用方法,针对支持向量机算法参数选取难度较大的问题,提出了一种改进的混沌人工蜂群算法-支持向量机(ICABC-SVM)漏钢预报模型.首先,利用伯努利(Bernoulli)混沌映射初始化蜂群种群,增加种群多样性;其次... 支持向量机(SVM)是连铸漏钢预报的常用方法,针对支持向量机算法参数选取难度较大的问题,提出了一种改进的混沌人工蜂群算法-支持向量机(ICABC-SVM)漏钢预报模型.首先,利用伯努利(Bernoulli)混沌映射初始化蜂群种群,增加种群多样性;其次,引入莱维(Levi)飞行策略,改进蜂群的搜索方式,扩大蜂群的搜索空间;最后,将支持向量机参数作为食物源进行寻优,并结合钢厂的历史生产数据,对ICABC-SVM模型进行训练和测试.结果表明:ICABC算法精度更高,具有良好的自适应能力;ICABC-SVM模型预报准确率为98.57%,报出率为100.00%,兼具实用性与可行性. 展开更多

关键词 漏钢预报 混沌映射 人工蜂群算法 莱维飞行 支持向量机

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基于改进BP神经网络的连铸漏钢预报 被引量：16

3

作者 张本国 李强 +1 位作者 王葛 张水仙 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期204-207,共4页

针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢的缺陷,将LM(levenberg marquardt)算法引入到BP神经网络的训练过程,建立了LM-BP神经网络模型,并将其应用于连铸过程中的漏钢预报系统。结合某钢厂连铸现场历史数据对系统进行了测试,测试... 针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢的缺陷,将LM(levenberg marquardt)算法引入到BP神经网络的训练过程,建立了LM-BP神经网络模型,并将其应用于连铸过程中的漏钢预报系统。结合某钢厂连铸现场历史数据对系统进行了测试,测试结果以96.15%的预报率及100%的报出率,验证了基于LM算法的BP神经网络连铸漏钢预报方案的可行性和有效性。 展开更多

关键词 连铸 漏钢预报 LM算法 BP神经网络

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基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报 被引量：9

4

作者 方一鸣 胡春洋 +1 位作者 刘乐 张兴明 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1609-1614,共6页

针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注... 针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注;然后利用标注后的小样本数据和遗传算法来优化SVM的经验参数,训练并得到支持向量机模型;最后利用某钢厂采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行测试。测试结果表明,在利用小样本数据进行训练的情况下,所提出的基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报算法具有较高的漏钢预报率(预报精度)和100%的漏钢报出率,验证了所提漏钢预报算法的有效性。 展开更多

关键词 漏钢预报 GA-SVM 主动学习 小样本数据

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RBF神经网络应用于连铸漏钢预报 被引量：8

5

作者 范建东 王唯一 +1 位作者 荣亦诚 龚幼民 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第5期391-393,共3页

从结晶器上热电偶的时间序列和空间序列出发 ,将径向基 (RBF)神经网络应用于连铸漏钢预报 ,并对连铸过程进行了仿真 。

关键词 连铸 RBF神经网络 漏钢预报 结晶器 时间序列 空间序列

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基于模糊神经网络的一种漏钢预报方法 被引量：6

6

作者 郭戈 乔俊飞 +1 位作者 王伟 柴天佑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期593-598,共6页

现有拉漏预报方法经常会发生误报，本文尝试了一种基于神经网络的漏钢预报方法，它采用神经网络进行模糊模式识别和预测拉漏事故．实验表明该方法能比原有方法更快速准确地检测出铸坯粘结和裂缝等缺陷，可有效预防连铸中的漏钢事故．

关键词 漏钢预报 模糊神经网络 连续铸钢

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基于小波分析的漏钢预报温度数据处理 被引量：3

7

作者 张本国 李强 +2 位作者 王葛 孙丽凤 张志克 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第21期2594-2596,共3页

将小波分析引入到连铸过程漏钢预报系统中,对热电偶所采集的温度数据进行降噪处理。通过对连铸现场采集的温度数据进行多尺度小波分解,并对小波分解系数作相应的阈值处理,最后重建温度信号,去除了温度数据中的噪声。结果表明,经过小波... 将小波分析引入到连铸过程漏钢预报系统中,对热电偶所采集的温度数据进行降噪处理。通过对连铸现场采集的温度数据进行多尺度小波分解,并对小波分解系数作相应的阈值处理,最后重建温度信号,去除了温度数据中的噪声。结果表明,经过小波分析降噪后的温度数据能更好地反应测温点的温度变化趋势。 展开更多

关键词 漏钢预报 小波分析 信号降噪 数据处理

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基于支持向量机算法的连铸漏钢预报模型研究 被引量：3

8

作者 王葛 尹少峰 +3 位作者 李珊 张瑞忠 安领军 李强 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2015年第1期22-29,共8页

漏钢预报系统的性能往往取决于其算法模型的性能,支持向量机(SVM)算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有许多特有优势,能够避免神经网络隐含层节点选择及局部极小值等问题,而不同的SVM算法参数往往会对其性能产生显著影响。为此... 漏钢预报系统的性能往往取决于其算法模型的性能,支持向量机(SVM)算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有许多特有优势,能够避免神经网络隐含层节点选择及局部极小值等问题,而不同的SVM算法参数往往会对其性能产生显著影响。为此,本文利用GS网格搜索法、PSO粒子群算法和GA遗传算法对SVM支持向量机的算法参数进行了优化,并将优化后的SVM支持向量机算法应用到连铸漏钢预报系统中;利用某钢厂CSP连铸生产线的历史生产数据对各优化后的SVM支持向量机算法进行了训练和测试。测试结果表明,用GA遗传算法优化后的SVM支持向量机算法测试效果较好,得到了98.33%的预报率和100%的报出率,从而验证了基于SVM支持向量机漏钢预报系统的可行性和有效性。 展开更多

关键词 漏钢预报 支持向量机 遗传算法 粒子群算法

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基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报 被引量：9

9

作者 方一鸣 郑贺军 +1 位作者 刘乐 胡春洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1462-1467,共6页

针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整... 针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整参数少、寻优速度快的优点,有效地提高了漏钢预报模型的寻优速度;利用模拟退火算法对粒子群算法迭代更新后粒子的新位置加以评价,来决定新位置是否被接受,避免了粒子群算法在迭代寻优过程中陷入局部极值的问题。结合某钢厂连铸现场历史数据对提出的连铸漏钢预报算法进行了测试,测试结果表明,所提算法的连铸漏钢预报准确率可达98.8%。 展开更多

关键词 连铸漏钢预报 支持向量机 粒子群算法 模拟退火算法

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基于粒子群优化的神经网络漏钢预报模型研究 被引量：2

10

作者 王葛 李珊 +2 位作者 张瑞忠 安领军 李强 《燕山大学学报》 CAS 2014年第3期221-225,251,共6页

针对BP神经网络在训练过程中收敛速度慢以及用于模式识别泛化能力差的问题,将粒子群优化算法PSO引入到BP神经网络的训练过程,建立了PSO-BP神经网络模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统中。结合某钢厂连铸现场历史数据对该连铸漏钢预报系... 针对BP神经网络在训练过程中收敛速度慢以及用于模式识别泛化能力差的问题,将粒子群优化算法PSO引入到BP神经网络的训练过程,建立了PSO-BP神经网络模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统中。结合某钢厂连铸现场历史数据对该连铸漏钢预报系统进行了测试,测试结果以98.03%的预报率及100%的报出率,验证了基于粒子群优化算法的BP神经网络连铸漏钢预报系统模型的可行性和有效性。 展开更多

关键词 漏钢预报 神经网络 模式识别 粒子群优化算法 PSO-BP网络模型

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基于拉坯阻力的板坯连铸结晶器漏钢预报 被引量：2

11

作者 杨建华 王刚 刘文琦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第z2期505-506,共2页

介绍了板坯连铸结晶器拉坯阻力在线监测的功率法原理,拉坯阻力异常特征提取及在连铸漏钢预报中应用的研究。拉坯阻力在线监测的功率法具有简单有效、实用性强的特点。基于功率法的原理,建立了板坯连铸结晶器拉坯阻力在线监测系统。随后... 介绍了板坯连铸结晶器拉坯阻力在线监测的功率法原理,拉坯阻力异常特征提取及在连铸漏钢预报中应用的研究。拉坯阻力在线监测的功率法具有简单有效、实用性强的特点。基于功率法的原理,建立了板坯连铸结晶器拉坯阻力在线监测系统。随后研究了拉坯阻力时域异常特征的提取及在连铸漏钢预报上的应用。在对漏钢事故前拉坯阻力时域异常特征分析总结的基础上,针对两种异常特征模式——尖脉冲和斜坡设计了两种特征提取算法——幅值变化判断法和改进的过零率判断法,仿真结果证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 连铸结晶器 拉坯阻力 在线监测 漏钢预报

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连铸漏钢预报系统中的热成像分析 被引量：2

12

作者 翟莹莹 敖志广 《控制工程》 CSCD 北大核心 2015年第6期1251-1254,共4页

漏钢预报系统是解决连铸过程中漏钢事故的主要途径,预报系统中的温度成像分析关系着预报的准确率和稳定性。改进了结晶器铜板上热电偶的埋偶方式,采用3排冷热双面两只热电偶的埋设方式,对传输的铜板区域温度变化数据,进行分析处理,总结... 漏钢预报系统是解决连铸过程中漏钢事故的主要途径,预报系统中的温度成像分析关系着预报的准确率和稳定性。改进了结晶器铜板上热电偶的埋偶方式,采用3排冷热双面两只热电偶的埋设方式,对传输的铜板区域温度变化数据,进行分析处理,总结数据变化规律。利用3次样条插值算法设计了温度图像转换算法,应用VC语言编程开发了能够反映结晶器铜板温度分布的热成像漏钢预报系统。测试结果表明:系统实现了对铜板温度的在线监控,提高了预报的准确率和稳定性,成像更加细腻、圆滑,应用效果较好。 展开更多

关键词 漏钢预报 热电偶 3次样条插值 热成像

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基于虚拟仪器的结晶器漏钢预报系统研究 被引量：1

13

作者 李文涛 李扬 《工矿自动化》 2010年第6期81-85,共5页

为了降低漏钢所造成的损失,提出了一种基于虚拟仪器的结晶器漏钢预报系统的设计方案;分析了粘结性漏钢的形成机理及其特征,详细介绍了系统实现方法,并给出了破裂坯壳的愈合条件。实验结果表明,该系统能够有效地识别热电偶温度变化特征... 为了降低漏钢所造成的损失,提出了一种基于虚拟仪器的结晶器漏钢预报系统的设计方案;分析了粘结性漏钢的形成机理及其特征,详细介绍了系统实现方法,并给出了破裂坯壳的愈合条件。实验结果表明,该系统能够有效地识别热电偶温度变化特征并及时报警,具有一定的实用性。 展开更多

关键词 连铸 粘结性漏钢 漏钢预报 虚拟仪器 结晶器 神经网络 LabVIEW

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板坯连铸漏钢预报神经元网络专家系统的研究 被引量：5

14

作者 胡志刚 毕学工 陈崇峰 《武汉冶金科技大学学报》 1999年第3期228-232,共5页

在提出混合式神经元网络专家系统的理论框架结构的基础上，用C语言开发了具有神经元网络模式识别功能和专家系统功能的漏钢预报模型。离线测试表明，本系统比武钢引进的逻辑判断预报系统性能更好。

关键词 漏钢预报 神经元网络 专家系统 板坯连铸

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量子小波神经网络及其在漏钢预报中的应用 被引量：4

15

作者 杨琴 彭力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期242-245,248,共5页

针对传统神经网络收敛速度慢,收敛精度低,以及用于模式识别泛化能力差的问题。提出了将量子神经网络与小波理论相结合的量子小波神经网络模型。该模型隐层量子神经元采用小波基函数的线性叠加作为激励函数,称之为多层小波激励函数,这样... 针对传统神经网络收敛速度慢,收敛精度低,以及用于模式识别泛化能力差的问题。提出了将量子神经网络与小波理论相结合的量子小波神经网络模型。该模型隐层量子神经元采用小波基函数的线性叠加作为激励函数,称之为多层小波激励函数,这样隐层神经元既能表示更多的状态和量级,又能提高网络收敛精度和速度。给出了网络学习算法。并以之在漏钢预报波形识别中的应用验证了该模型和学习算法的有效性。 展开更多

关键词 量子小波神经网络 模式识别 多层小波激励函数 漏钢预报

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BP网络在漏钢模式识别中的应用研究 被引量：4

16

作者 胡志刚 毕学工 +1 位作者 陈崇峰 何环宇 《武汉科技大学学报》 CAS 2000年第2期121-124,共4页

介绍了连铸结晶器中常见的四种温度模式 ,设计了几种漏钢预报神经元网络模型 ,并进行了训练和测试 ,对

关键词 BP网络 漏钢预报 模式识别 连续铸造 结晶器

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LabVIEW数据库访问技术的实现及应用 被引量：41

17

作者 李文涛 曹彦红 +1 位作者 卜旭芳 许沛勤 《工矿自动化》 北大核心 2012年第3期69-72,共4页

介绍了漏钢预报监测系统总体结构及监测变量选取;分析了LabVIEW访问数据库的几种方式,并选用LabSQL工具包访问数据库;给出了在LabVIEW中通过LabSQL访问Access数据库的实现方法,并将其应用到漏钢预报监测系统中。通过LabSQL访问数据库的... 介绍了漏钢预报监测系统总体结构及监测变量选取;分析了LabVIEW访问数据库的几种方式,并选用LabSQL工具包访问数据库;给出了在LabVIEW中通过LabSQL访问Access数据库的实现方法,并将其应用到漏钢预报监测系统中。通过LabSQL访问数据库的方法简单易行,降低了设计成本,经实践证明是切实可行的。 展开更多

关键词 漏钢预报 LABVIEW 数据库访问 LABSQL ACCESS数据库

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连铸过程中几个关键环节的设计与实现 被引量：3

18

作者 郭戈 王伟 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期544-551,共8页

根据连铸生产实际需要 ,对该过程中的结晶器液位控制、漏钢预报以及铸坯冷却控制等关键问题设计了一套智能化综合控制与监测系统 .在连铸生产中使用表明 ,该系统快速而准确 ,实时性能良好 ,便于实施 ,具有很高的实用价值 .

关键词 连铸过程 设计 结晶器液位 漏钢预报 热电偶系统 铸坯冷却 智能控制

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连铸结晶器热电偶的分布优化及数据分析

19

作者 刘政委 孙洁 李振鹏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S3期55-56,60,共3页

针对连铸漏钢预报系统预报准确率高的要求,考虑到结晶器热电偶采集到的温度信号是漏钢预报系统的主要因素,分析了结晶器热流量的分布,讨论了结晶器热电偶的优化装置,提出了合理的数据处理方案,为漏钢预报系统的准确预报提供了前置条件... 针对连铸漏钢预报系统预报准确率高的要求,考虑到结晶器热电偶采集到的温度信号是漏钢预报系统的主要因素,分析了结晶器热流量的分布,讨论了结晶器热电偶的优化装置,提出了合理的数据处理方案,为漏钢预报系统的准确预报提供了前置条件。所提出的方案在试验中能够很好地跟踪结晶器热流量的分布,实现漏钢预报系统准确率高的要求,在应用中取得明显的成效。 展开更多

关键词 热电偶 结晶器 漏钢预报

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