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文档简介
连铸坯质量判定专家系统的设计与实现
近几十年来,连铸造连铸造热挤加工和连铸造连升技术已成为最活跃的研究领域。这些技术的开发大大降低了设备的投资和生产能力,提高了产品竞争力。但是,由于目前的连铸技术还不能彻底消除缺陷铸坯的产生,因此在热装热送和直接轧制过程中必然存在缺陷,从而导致生产率的下降。如果能对缺陷铸坯进行检测判定并及时分拣下线,不仅能提高最终产品内部质量、力学性能、尺寸公差和表面质量,而且还是保证连续化生产的关键。尤其是近年来,连铸坯质量判定系统已引起很多学者和工程人员的注意。比如东北大学的连铸坯质量判定模糊专家系统、北京科技大学的连铸板坯质量判定与质量控制研究、武汉科技大学与武汉钢铁集团联合开发的板坯表面质量预报专家系统、重庆大学的连铸坯质量判定专家系统,以及国外比较成熟的曼内斯——德马克冶金公司的质量评估专家系统XQE、奥钢联(VAI)的计算机辅助质量控制系统CAQC(ComputerAssistantQualityControl)等。1连绵剂的缺陷类型和影响因素所谓连铸坯质量是指得到合格产品所允许的铸坯缺陷的严重程度。对连铸坯质量的评价包括4个方面:纯净度、表面质量、内部质量和外观形状。1.1钢液制备的氧化合物连铸坯的纯净度是指铸坯中夹杂物含量的水平,通常可用钢的总氧量表示。连铸坯中夹杂物的类型是由所浇铸的钢种和脱氧方法所决定的。在连铸坯中较常见的夹杂物有以Al2O3和SiO2为主并含有Al2O3、MnO和CaO的硅酸盐;以及以Al2O3为主并含有SiO2、CaO和CaS等的铝酸盐;此外还有硫化物如MnS、FeS等。一般将尺寸小于50μm的夹杂物称为显微夹杂,而将尺寸大于50μm的夹杂物称为宏观夹杂。显微夹杂多为脱氧产物,而宏观夹杂除来源于耐火材料的熔损外,主要是由钢液的二次氧化形成的。影响纯净度的因素有:①铸机机型和曲率半径;②钢液成分和脱氧;③钢水炉外处理;④中间包。1.2铸坯热送和直接轧焦的研究铸坯表面质量的好坏决定了在热加工之前是否精整,它是影响金属收得率和成本的重要因素,也是铸坯热送和直接轧制的前提条件。铸坯表面缺陷的类型如图1所示,其产生的原因是极其复杂的,不过从总体上可以说,主要是受钢水在结晶器凝固过程控制的。1坯壳拉破过程中,实验是否会出现遗迹振痕结晶器上下运动时,在铸坯表面上会造成周期性的沿整个周边的横纹模样的痕迹,这被称为振动痕迹(振痕),它被认为是周期性的坯壳拉破和重新焊合过程造成的。若振痕很浅,且很规则,在进一步的加工时不会引起缺陷的产生。若结晶器振动状况不佳,钢液面波动剧烈和渣粉选择不当,会使振痕加深,或在振痕谷底处形成横裂纹、夹渣和针孔等缺陷,这种振痕会对随后加工和成品造成危害。2抗裂裂损伤的部位按裂纹方向和所处位置的不同,表面裂纹可分为表面纵裂纹、角部纵裂纹、表面横裂纹和角部横裂纹。此外,在连铸坯表面上还常见到一种无明显方向和位置的成组的晶间裂纹,一般都称之为星状裂纹。3坯壳表面裂纹的产生机理连铸坯表面纵裂纹是最常见,也是数量最多的一种缺陷。其发生的主要原因是,在结晶器内初生坯壳厚度不均匀,在坯壳薄的地方应力集中,当应力超过高温坯壳的抗拉强度时就产生了裂纹。但在结晶器内的坯壳表面上产生的裂纹很小,出结晶器后在二冷区纵裂纹会继续扩展。影响表面纵裂纹产生的因素[13,14,15,16,17,18,19,20,21]主要有:①钢水质量;②拉速;③保护渣液渣层厚度;④结晶器液面波动;⑤结晶器热流和冷却;⑥结晶器结构;⑦结晶器振动;⑧浸入式水口插入深度和出口倾角;⑨出结晶器下口后的冷却;⑩板坯宽度。角部纵裂常常位于铸坯角部10~15mm处。板坯角部是宽面和窄面的二维传热,结晶器角部钢水凝固比其他地方要快,初生坯壳收缩最早。在角部形成不均匀气隙后,热阻增加,凝固减慢,当坯壳薄弱处不能抵抗张应力时就会形成角部纵裂纹。4角部横裂纹产生因素横裂纹产生于结晶器初始坯壳形成振痕的波谷处,振痕越深,则横裂纹越严重。当铸坯表面有龟裂纹时,由于受矫直力的作用,这些细小的裂纹为缺口扩展就会形成横裂纹;若细小龟裂纹处于角部,则会形成角部横裂纹。影响横裂纹产生的因素[13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27]主要有:①钢水成分;②结晶器状态;③保护渣性能;④二冷强度;⑤出结晶器后的机械应力。5影响星形裂纹的因素表面星形裂纹又称表面龟裂,这种缺陷产生的原因是高温铸坯表面吸收了结晶器的铜,而铜熔化为液体沿奥氏体晶界渗透,导致铸坯表面高温晶界强度恶化而产生裂纹。此外,铸坯表面铁的选择性氧化会使钢中残余元素(Cu、Sn)富集在表面并沿晶界渗透形成热脆性裂纹。由于局部过冷或过大的冷却间歇或局部再加热等原因产生的热应力也可形成星形裂纹。影响星形裂纹的主要因素有:①钢水成分;②结晶器因素;③二冷水量;④其他因素,如钢种、厚度和过热度等。6存在表面缺陷夹渣是连铸坯上的一种常见缺陷,在组成上多为Si-Mn系夹渣,外观大而浅;而皮下夹渣多为Al2O3系组成,外观细小且分散,深度一般在2~10mm。前者会造成成品表面条纹缺陷,后者往往是深冲薄板钢表面质量降低的主要原因。夹渣的导热性低于钢,致使夹渣处坯壳生长缓慢,凝固壳薄弱,这往往是拉漏的起因。表面夹渣的成因主要有:浇铸过程中结晶器保护渣的流动性恶化;保护渣吸收浮渣和夹杂物的能力降低;结晶器内钢水表面的波动大,钢水的流动不合理,造成结晶器保护渣的卷入。7防止氧、氢、氮等元素形成的内压环境由于发生的位置不同,通常把裸露于铸坯表面的气泡称为表面气泡,而把潜伏在铸坯表面下边而又靠近表面的气泡称为皮下气泡。气泡形成的原因,一般认为是在凝固过程中,钢中的氧、氢、氮和碳等元素在凝固界面富集。当其生成CO、H2、N2等气体的总压力大于钢水静压力和大气压力之和时,就会有气泡形成。脱氧不良是造成气孔、气泡的重要原因之一。钢中熔解w[Al]>0.008%就可防止CO的生成。用油做润滑剂或保护渣、钢包或中间包覆盖剂,保护渣、钢包、中间包或绝热板干燥不良会导致H2逸出。用清洁切屑和废钢块放在结晶器内的引锭头上,中间包衬和浸入式水口材质不使用含有放气的黏结剂也是防止皮下气泡的有效措施。8铸坯表面出现的缺陷结晶器内的钢水初始凝固时,坯壳厚度的增长是不均匀的,一般坯壳与结晶器壁之间会周期性地接触和收缩。在铸坯表面严重时会出现山谷状的凹陷,这种凹陷也被称作凹坑。凹陷有横向和纵向之分。在横向凹陷的情况下,由于沿拉坯方向的结晶器摩擦阻力的作用,很容易产生横向裂纹。这时,钢水可能渗漏出来,一直到在结晶器壁上重新凝固为之,这就是所谓的“重皮”。9般保护渣内的碳表面增碳也是一种偏析,它有两种情况:一是在油润滑浇铸的情况下,在结晶器润滑油燃烧后,残留的碳素物质与钢反应造成表面增碳;另一种是在保护渣浇铸的情况下,一般保护渣内的碳质量分数为3%~5%,其中大部分在熔化时被消耗掉了,但总有一些残留的碳聚集在液态渣子上面的界面内,这个富碳层造成接近弯月面处的固态渣圈有碳的富集,当液面上升时,钢水就会与这个富碳渣圈接触并导致弯月面处增碳,特别是渣粉中的碳质量分数>6%时会更严重。另一种表面偏析现象是在振动痕迹的底部富集合金元素,而此种表面偏析(如Si、Mn、Ni、Mo)的大小和深度随负滑脱时间的增加而加重,即随振痕深度的加深而增加。1.3坯中心致密度铸坯内部质量主要取决于其中心致密度,而影响连铸坯中心致密度的缺陷是各种内部裂纹、中心偏析、中心疏松及铸坯内部的宏观非金属夹杂物。总的来看,铸坯内部质量是与二冷区的冷却和支承辊系统密切相关的。1影响内部裂纹的因素连铸板坯内部裂纹是由于铸坯凝固过程中各种外部应力和钢水凝固时产生的内部引力作用在固液交界及附近区域上而形成的。当综合应力超过该钢种的固相线温度附近的临界强度时,固液界面处的坯壳已不能抵抗应力的作用而产生开裂并向固相扩展,由于钢液己成半凝固态或固态时钢水无法补充,故裂纹得以在铸坯内部形成。影响内部裂纹的因素就是能产生各种作用在坯壳的应力(如鼓肚力、挤压力、热应力、组织力)和影响铸坯高温强度(如钢的凝固组织、液相线温度、固相线温度、坯壳厚度)的诸多因素。内部裂纹可分为角部裂纹、中间裂纹、中心线裂纹、三角区裂纹、皮下裂纹、压缩(矫直)裂纹以及星状裂纹、对角线裂纹(方坯)等,如图2所示。2熔坯角部扩展角部裂纹是在结晶器弯月面以下250mm以内产生的,裂纹首先在固液交界面形成然后扩展。铸坯角部为二维传热,凝固最快,收缩最早,产生气隙后,传热减慢,坯壳较薄,鼓肚或菱变造成的拉应力作用于坯壳薄弱处而产生裂纹。角部内裂平行于拉坯方向。影响连铸板坯角部裂纹的因素有:结晶器锥度、钢水成分、窄面冷却水的分布和辊子精度等。3铸坯中间裂纹与拉坯表面裂纹的分布内部裂纹产生的原因可以认为是由于板坯表面温度回升、轧辊间的凸度矫正、辊子配列不规范、弯曲矫直等在凝固界面上产生拉伸应力导致裂纹,并沿柱状晶薄弱处继续扩展到坯壳高温强度所能抵抗应力为止。中间裂纹垂直于拉坯方向,分布在铸坯外形畸变很大之处者居多。影响连铸板坯中间裂纹的因素是:①钢的化学成分决定的其高温力学性能;②二冷配水曲线、拉速、钢水过热度等影响铸坯中柱状晶和等轴晶的比例、凝固坯壳的厚度和凝固末端的位置;③辊子对中、辊缝收缩造成鼓肚变形和在较大压力下所产生的应力。4钢坯高温力学性能引起的裂纹出结晶器不久的铸坯,在离铸坯侧面150mm的三角区内,刚凝固或未全凝固的铸坯,高温强度差,受到侧面强烈冷却所产生的热应力、侧导辊位置不当或积渣产生的机械应力、铸坯弧面冷却不良导致的鼓肚力和热应力、铸坯弧面支撑和夹持不良导致的鼓肚力和机械应力,这些应力或其总应力超过了钢坯高温强度时,就会产生裂纹。导致三角区裂纹形成的因素[34,35,36,37,38,39]:①二次冷却不合适,铸坯侧面受到强冷,弧面冷却不良;②钢的化学成分差异导致钢的高温强度的差异。5凝固壳的不均匀中心裂纹发生在板坯中心部位,平行于宽面,在断面上可观察到开口状的缺陷。中心裂纹的成因主要有:①因拉速变化产生不均匀的凝固壳;②凝固末期的凝固通道的不均匀强冷;③轧辊配列不合理而在凝固通道上产生异常压力阻止了钢水的填充。实践中发现随着浇铸量的增加,夹辊磨损、变形,中心裂纹从无到有,并随时间的推移逐渐增加;但一旦更换夹辊、校正对弧,中心裂纹又告消失;或变换拉坯速度,使凝固末端处于夹辊辊缝尺寸较为理想的区段,中心裂纹也逐渐降低或消失。6碳化物、氮化物最佳供给因子皮下裂纹常因连铸辊间产生鼓肚变形或在二冷段内及进入空冷段时由于铸坯回热及相变应力而产生。根本原因是在800℃附近,Nb、V、Al等碳化物、氮化物析出致使塑性下降而产生。对辊间鼓肚变形采取强冷、减少表面回热都可有效地减少皮下裂纹,结晶器长度加长会使表面回热的概率增高,采用合适的保护渣可减少或防止坯壳回热并减少铸坯内裂。7元素分布的不均匀性偏析是凝固过程中溶质元素在固、液相中再分配的结果,表现为铸坯中元素分布的不均匀性。可分为显微偏析和宏观偏析两种。连铸坯中的宏观偏析主要表现为中心偏析。连铸的中心偏析一旦形成,就无法在后续工序中被完全消除。对于高碳钢铸坯,中心偏析区还有V形偏析形成。1.4拉速、铸坯、结晶器区域内二冷强度。在铸板坯的主要形状缺陷是鼓肚。鼓肚是带液心的凝固壳在内部钢水静压力下鼓出的形状缺陷。板坯鼓肚会引起液相穴内富集溶质钢水产生流动,引起严重的中心偏析和内部裂纹,给铸坯质量带来严重的危害。拉速太慢或者由于某种原因铸坯在铸机中停留,鼓肚量增加;但拉速太快,液心终端超出最后一对夹持辊时,也会产生鼓肚缺陷。加大二冷强度,可以增加凝固壳厚度和高温强度。铸坯在结晶器内由于宽面收缩,窄面(至少是角部)向板坯中心移动,当结晶器窄面锥度过小时,窄面与结晶器壁接触不良,又加上板坯窄面侧金属静压力上升,可使结晶器窄面形成鼓肚。结晶器下部严重磨损、侧身铸坯导向支承不够、二冷区第一段冷却不够都可能引起窄面鼓肚。2检测判定判定连铸过程中,存在各种缺陷,导致铸坯质量不好,不符合后段工序生产需要,必须加以辨别,将不合格产品分拣出来。按照检测判定的手段不同,质量判定可分为几下几类。如图3所示。2.1高功率强化检测技术从实现机理上看,主要包括:涡流检测、光学检测、感应加热检测、电磁超声波测试法等。1)涡流检测。作为一种高精度的检测方法,采用了消除影响准确测量的振荡痕迹,可获得光滑的板坯表面。此系统使用一过跨小车,将装有火焰清理喷枪和涡流检测探头的扫描头移到待检测板坯区段,在板坯的长度方向进行扫描和检测。在扫描头移到待检测的板坯上时进行火焰清理,返回时进行检测。2)感应加热检测。利用高频感应加热法临时加热板坯表面。板坯表面是以板坯上所产生的涡流来加热的,如果表面没有缺陷,则其表面加热均匀;如果表面有缺陷,则有缺陷部位的电阻值增大,使板坯表面温度升高(热斑)。可用升高的温度检测出缺陷的深度。3)光学检测。光学法可细分为两类,一类是利用板坯表面发射的光线,一类是使用外部光源。对于前一类,板坯必须经过火焰清理,应用一种高分辨率CCD摄像机同时用数据处理系统确定每种缺陷的类型和危害性。这种方法已在神户钢铁公司加古川厂应用。对于第二类方法,可以用高功率水银电弧灯或扫描激光束作为外部光源来进行检测,这种方法在新日铁八幡厂应用,并已得到可观的经济效益。但是这种方法容易受到外部干扰,如振动痕迹和氧化铁皮的影响,并且检测不出没有宽度的裂纹(如发裂)。这些检测方法的主要优点是:不仅能检测表面缺陷,而且绝大多数还能检测内部微小缺陷。有些方法的检测精度较高,可检测到5×10-4mm3的微小内部缺陷。造价通常比较低廉。但是也存在着很多局限性,比如:只适用于某些产品质量要求不高的应用场合;检测原理的局限性使它只能对特定的被检物进行检测;检测机理多利用被检物体的物理性能,如磁性能或热性能。因此这些方法可检测出的缺陷定量描述参数和缺陷种类都十分有限,无法综合评估产品的表面质量状况。随着20世纪60年代激光技术、CCD(ChargeCoupledDevice)技术的相继问世和随后的计算机技术的飞速发展,光机电一体化技术得到了广泛的应用。光机电一体化检测技术结合了光学仪器的非接触测量和灵敏度高、响应快等优点,以及计算机数据处理的快速和灵活等特性,可广泛应用于工业生产线对产品的在线测量、检测和定位等方面,在近30年来的发展历程中,经历了3种形式的发展:激光扫描器阶段、线阵CCD摄像头阶段和面阵CCD摄像头阶段。其中激光扫描器是机器视觉检测技术中比较早的一种技术,它通过点扫描的方式来扫描两维表面。因此,这一代的表面监测系统的扫描速度和分辨率非常低,并且光学和机械装置极不可靠。线阵CCD摄像头以及面阵CCD摄像头是随着CCD摄像技术的发展而产生的,目前这两种方法都还在不断地发展以及广泛的应用中。线阵CCD摄像头扫描二维表面目标时,是通过逐行的线扫描方式来获得整个表面图像的,只要采集频率与物体移动速度的关系是恒定的情况下,可以均匀地得到二维表面的图像,但它容易因为光照等条件的影响,导致相隔两行之间的图像差别太大,从而影响检测的精度。利用面阵CCD摄像头来扫描二维表面时,它可以得到分辨率较高且光照条件比较均匀的一整幅图像,但是由于它是以一定分辨率的一幅图像作为一次扫描的,因此每一幅图像之间的采集间隔必须计算准确,同时要有适当的方法来处理好每幅图像之间的重叠间隔,这样才可以保证既不会漏检,又不会重复检测。目前各种高性能CCD摄像机比较多,基本都可以达到使用者的要求。这样一套功能完善的表面质量在线检测系统可以分解为4个组成部分:图像采集系统、图像处理系统、模式识别系统和人机交互系。如图4所示。1)图像采集系统是整个检测系统的基础,通过不同的图像采集技术获得的图像效果有所区别,而后续的所有工作都是在这个基础上进行的。这个部分关键点是选择合适的图像采集模式以保证系统稳定有效的采集高质量的图像。2)图像处理系统与模式识别系统是整个检测系统核心部分,这两部分的好坏直接决定了整套系统的成败,直接体现在检测系统的检出率和漏检率指标上。3)人机交互系统是专为客户设计的,根据需求将一套完整的表面检测系统嵌于友好的操作界面,让客户快捷的获得他们所关心的信息。2.2结构的设计及结构虽然对于铸坯缺陷产生的专项研究工作不断取得进展,但是由于影响铸坯质量的因素十分复杂,不同生产设备和产品的缺陷产生原因有很大不同,必须依靠良好的质量判定系统来把握缺陷状况。铸坯质量判定(控制)系统的结构如图5所示。连铸坯质量判定模型是连铸坯质量判定的核心,目前有两种建模方法:①传统方式建模。即按照工艺规定界限进行建模,传统方式是基于物理模型和冶金函数的。所谓冶金函数就是利用收集到的过程参数(原因),来确定铸坯的质量缺陷及其严重程度,原因与缺陷之间的关系就是自变量与因变量的关系,这种关系就叫冶金函数。②人工智能方式建模。智能方式一般为使用基于操作者、科学家和其他相关人员的知识经验的专家系统,也有使用基于数据挖掘的方法,如模式识别或神经网络等。基于以上建模方法的不同将连铸坯质量判定系统分为两类:基于传统数学模型建模的连铸坯质量判定系统和基于人工智能技术建模的连铸坯质量判定系统。2.2.1工艺质量参数的上下限铸坯质量异常判定模型的关键和实质是按工艺要求和操作经验对工艺质量参数的上下限建立一系列的表格,并按此进行比较,判定质量是否异常,确定发生地点和处理方法。一般由5部分组成。1质量异常类型及其数据输入质量异常、种类及其数据输入是以代码形输入的,共有2种输入方式:①人工判定输入(通过悬挂式操作盘及CRT);②计算机自动输入。2铸坯质量的影响异常范围用从异常发生至结束的总铸造长度来表示。然而,一个异常事件对铸坯质量的影响往往超出这个事件发生至结束时对应的总铸造长度范围。因此,需要对这个异常事件发生时的影响范围进行补正。同样,有的异常事件结束后,还影响到事件结束后一段时间内所铸造的铸坯质量,所以,有前后补正。3异常处理组号质量异常项目的处理在计算机里是以代码形式,利用异常处理组号(由钢种决定)及异常处理代码变换表来进行的。内容包括是否要进行火焰清理、追加清理等。4比根对钢的性能测定,钢土的配合面对接缝部范围计算处理如下:①按炼钢计算机传来的前炉和后炉钢水目标成分的成分差来决定接缝部的钢种区分为同钢种保留还是报废,并决定接缝的表号;②按板坯厚度、宽度、有无铁板插入、中间包钢水质量和交接表号等,在接缝表中查出接缝部计算公式的系数;③按上述系数和中间包钢水质量,可以计算出接缝部的开始和结束位置。5以板坯为单位的信息区的处理由于质量异常的数据采集和处理是以炉次为单位进行的,而切割计算和精整都是以板坯为单位进行的,应把处理信息汇集到以板坯为单位的信息区中,需作如下处理:①把所收集的质量异常数据按优先次序,取出多个异常信息放入编集区,即把质量优先级高的、危害性大的放入编集区。②根据处置数据判定是否保留,对保留下来的板坯可在精整工序里按快速硫印结果判定是否要火焰清理还是需要人工清理或报废。③根据质量异常情况决定是否可热送或是火焰清理等。2.2.2模糊框架与质量预报由于连铸坯质量与各因素具有不确定性和非线性关系,许多成因仍在研究之中。传统数学建模方式从连铸生产机理出发所建立的预报模型,很难适应不同企业产品种类、原材料的变化,致使移植、维护变得非常困难。因此利用现代人工智能的成就来建立质量判定模型具有非常显著的优势。国内外成型的连铸坯质量异常判定系统大都是采用的专家系统,如曼内斯——德马克冶金公司的质量评估专家系统XQE、奥钢联(VAI)的计算机辅助质量控制系统CAQC(ComputerAssistantQualityControl)等。但专家知识来源于不断的研究和积累,一般不作公开。除此之外,在公开文献中出现的智能建模方法主要有模糊集、粗糙集以及神经网络等。杨炳儒、龙勇提出一种基于Fuzzy语言场和Fuzzy综合集成算法,建立对铸坯进行在线质量判定的模型,可以准确判定铸坯的表面、内部缺陷以及对铸坯质量进行综合评定,并成功地加以应用,具有很强的工业实用价值。专家系统本质上是一个知识处理系统,如何把专家知识总结出来并表示成现有计算机可接受和运用的形式,是开发专家系统的关键工作,也是研究各种推理机的先决条件,余龙山将模糊技术引入了连铸扳坯质量判定专家系统中,提出了模糊产生式规则与模糊框架相结合的综合模糊知识表达方式描述专家系统中的不确定性知识。并提出了综台MYCIN系统确定性理论和Zadeh的可能性及模糊逻辑模型的基于确定性因子CF传播的模糊推理模型进行知识处理。林雪提出了一种完全脱离冶金原理的质量预报方法:数据挖掘。数据挖掘的方法很多,文中采用了其中的聚类分析,通过对历史数据进行分类,形成一定的“规则”,进而对未来数据进行预报。在进行聚类分析时,文中采用的属于计算智能范畴的遗传算法和模糊聚类相结合的技术,消除初始聚类中心容易导致的局部极值,具有全局收敛的特性。曹龙汉、孙颖楷等将SOFM自组织神经网络以及粗糙集理论应用于连铸板坯质量诊断及预报系统,以信息系统属性值表KRS为主要工具,去除了板坯缺陷成因内在的冗余性,得到一个具有属性个数最少的最小决策表。采用上述方法,用一批现场数据推导出连铸坯质量缺陷分类的最小决策表,并利用另一批现场数据样本进行验证,分类结果与实际样本的缺陷类型相吻合,表明粗糙集理论是一种较有成效的工具。许杰利用基于粗糙集合的数据库知识发现(KDD)方法,对板坯缺陷预报进行仿真。粗糙集理论可支持KDD的多个步骤,如数据处理、数据缩减、规则生成、数据依赖关系发现等。同时提出了基于自组织神经网络的数据离散方法、基于个别矩阵的属性约简算法及其改进算法、基于决策矩阵的值约简算法及其改进算法等。最后利用连铸板坯原始记录数据对所建立的知识发现方法进行了仿真试验。张邦礼等提出了一种基于神经网络的板坯缺陷诊断及预报算法。利用具有不同激励函数的分组方法提高网络性能,并利用随机梯度算法确保学习过程不会陷入局部极值。其在另一文献中讨论了应用基于误差反向传播的多层前馈网络,即所谓的BP网络,来进行缺陷的诊断研究。张静使用神经网络知识推理方法建立了板坯缺陷与影响因素的关系模型,实现板坯缺陷的快速预报。将带灾变算子的遗传算法与神经网络算法在一个程序流程中完美结合,建立GA/NN综合计算模型,应用于参数的优化问题,完成工艺参数的优化系统,从而对生产提供指导功能。SalahBouhouche利用神经网络建立了缺陷预测模型。模型的训练是利用生产缺陷数据库离线进行的,模型使用两种分别建立在正常加工过程和缺陷发生过程的输入信号。这种模型可以探测与表面质量关系很大的浇铸速度变化同步化的问题。模型数据的采集使用了实时系统Labview,并运行于WindowsNT操作系统,在线使用的结果良好。C.A.Santos等利用遗传算法和数据库来采集过程数据,通过建立的模型对连铸产品可能出现的缺陷进行预测。同时利用冶金学的知识建立数学物理模型来模拟连铸产品的凝固成型过程,通过与实际数据的对比,吻合性良好,因此可以对连铸的过程进行诊断和优化。A.S.Normanton等介绍了欧洲煤钢共同体(ECSC)建立连铸产品内部和外部质量预测模型时使用的建模方法有:统计多重回归、多元统计方法、局部最优矩阵、神经网络、模糊逻辑、神经模糊结合、分类器(统计、基于距离)、决策树等。CorusR,D&T,TeessideTechnologyCentre,UK建立了一个在线质量预测系统,其内、外部质量模型已经通过了历史数据的验证,并且已在Teesside板坯连铸机上试运行。基于以上的研究这种人工智能技术建模的连铸坯质量判定系统可以分为以下2种:1)利用数据分析的方式建模进行判定。其常用的方法如图6所示。2)基于冶金工艺模型进行判定。影响连铸坯质量的因素很多,通常人们依据研究的侧重点不同将连铸过程模拟分析分为2类,即结晶器内分析和二冷区分析。结晶器内流场、温度场和凝固耦合模拟的报道较多[58,59,60,61,62,63],研究也较为深入。如X.Huang等采用数值模拟法研究了板坯连铸结晶器内的速度分布、温度分布、热传递及其对凝固的影响,结果表明过热度和拉速是影响热流量最重要和最直接的因素。Aboutalebi等通过数学模型分析了连铸过程中钢液湍流流动、凝固和宏观偏析等情况,在模型中整个结晶器内的钢液被看作两相运动,即固相和液相。刘和平、仇圣桃等采用实测数据修正二冷换热系数,建立了描述板坯连铸全过程中的三维流体流动、传热和凝固的数学模型,探讨了有效导热模型中有效导热系数的取值、湍流模型的选取、两相区流动中多孔介质的渗透率取值等问题对模型预测精确性的影响。由于连铸机冶金长度较长,二冷区内的数值模拟主要应用于配水水量的优化和控制。二冷水动态控制方法大体可分为2种。①拉速串级配水控制。其原理是将离线计算的不同稳态拉速时各段水量近似成一次或二次曲线形式,控制器根据检测的拉速信号,据此对流量阀开度进行PID调节。对拉速突然变化时铸坯表面温度波动较大的现象,近来有研究将“坯龄”或虚拟拉速作为参数输入改善控制。②基于表面温度反馈的二冷水控制。由于铸坯表面喷水冷却条件复杂,铸坯表面温度很难准确测量,一般由计算机根据铸坯传热模型每隔一段时间计算一次铸坯表面温度,并与目标温度相比较,来决定各段水量。目前以应用神经网络、模糊控制和专家系统等智能技术,根据预测温度与目标温度的差值计算水量的研究较多。动态配水模型在中国大部分钢厂都已经得到实际应用,如宝钢、鞍钢、安钢、攀钢、武钢等。3系统应用介绍3.1漏钢mtm系统所谓MTM系统就是结晶器热监控系统,它的原理就是利用热电偶对结晶器的热状况进行监测,对采集的电信号运用专家知识进行分析,进而得出可能出现的质量问题,实现预报并提出操作建议。许多国家都开发了基于MTM系统的铸坯表面质量控制系统。英国BritishSteel钢厂的结晶器热监控系统。该系统开发于20世纪80年代,其主要功能是防止漏钢和改善铸坯质量。该MTM系统首先在中厚板生产中得到运用。应用数据显示表明,发生漏钢时板坯的散热速率远低于相同状况下的正常散热速率。此外,系统运行时还发现,在漏钢发生之前塞棒常有快速开启的动作,表明氧化铝团块和被氧化铝污染的保护渣可能是导致传热速率下降和漏钢的原因。韩国浦项公司的MTM系统。该系统装有24根热电偶,T-型(康铜-铜)。利用电偶信号、拉速、液位和塞棒位等数据,达到拉坯条件优化的目的。钢种为对裂纹敏感的中碳钢和取向硅钢。研究不同钢种、不同保护渣条件下,纵裂形成和漏钢发生时的结晶器温度水平及温度波动规律,发现不均匀的坯壳长大行为。美国A-L公司Brackenridge厂的MTM系统。A-L公司是美国的主要特殊钢厂家,Brackenridge厂的MTM系统利用3排、共76根热电偶测定的结晶器铜板温度进行分析,除了可用于漏钢预报之外,还进行以下研究:1)坯壳撕裂与结晶器内传热的关系;2)铸坯表面裂纹和凹陷与结晶器内传热的关系;3)保护渣性能与结晶器内传热的关系。该系统已用于3个方面:1)对纵裂报警;2)选择适合不同钢种和不同拉坯条件的保护渣;3)对相关数据进行集中可视化显示。3.2模型试验的质量控制方法1983—1993年期间,位于林茨的奥钢联钢铁公司与奥钢联工业公司合作,共同开发并安装了连铸板坯质量自动控制系统(CAQC),其目的是为了在连铸后立即获得板坯是否适合热装以及表面免检的判断信息[75,76,77,78,79,80]。该系统由以下几部分组成:连铸板坯表面和内部质量特性基准值的技术要求,即各种表面和内部裂纹、夹杂物及偏析,以及必须注意最终产品的使用和技术要求:1)达到符合实际生产板坯热装的技术要求,以判定表的形式,找出每个工艺参数的规律;2)跟踪扇形段内与质量有关的工艺参数;3)以工艺参数为基础,借助冶金函数,经质量判定确定质量值;4)将基准值与质量特性预定值进行比较,在板坯切割前,同时将热送板坯与需进行其他处理的板坯分开。20世纪90年代末,奥钢联林茨厂又进一步改善其CAQC系统,并命名为VAI-Q板坯质量控制系统,奥钢联并入西门子后称为SIMETALCISVAIQ。VAIQ系统从板坯采集与质量有关的跟踪参数,利用冶金函数对每块板坯可能出现的缺陷进行预测,并决定板坯的处置方式。VAIQ系统包含3个模块。产品系统模块提供在线质量的监控;知识库模块为冶金专家维护管理产品和质量判定知识的工具,发现系统模块可对有关质量和生产参数方面的评估问题提供大量统计结果,对保存于知识库中的冶金知识不断积累起着推动作用。CAQC(VAIQ)系统在国内外应用的比较广泛,如安钢一炼轧,济钢三炼钢等。3.3在线xqe分析原德国德马克冶金公司的质量评估专家系统(XQE)是一个具有学习能力的质量评估专家系统,它主要由质量评估模型和数据管理部分组成[74,75,76,77,78,79,80,81]。质量评估模型通过处理过程数据来判断板坯上可能出现的缺陷及其强度;数据管理部分有利于知识的积累,可以帮助重新建立质量模型。该系统通过处理过程数据来寻求影响因素,在应用时把这些因素与实时数据结合起来预报缺陷的发生及其强度。在该系统中运用了模糊逻辑来表达专家知识,解决了回归分析中参数的细微变化导致函数值波动大的问题。XQE系统包括在线和离线2个部分。实时数据传输给在线XQE部分形成样本文件用于分析、调整或确定模型,并且可以利用离线部分所学习到的知识进行更新。在线XQE模型由经验预测模型和基本预测模型组成。由于经验预测文件有优先权,故优先输出经验判定结果。当不存在符合条件的经验预测文件时,则使用人工界定的基本预测文件进行判定,并输出基本判定结果。3.4在线质量报告系统英国由35家公司开发的COGSYS通用实时专家系统通过把一系列分级规则应用于过程数据,将连铸板坯按质量分级,而且分级过程是通过使用直接与连铸机分配控制系统(DCS)相连接的COGSYS进行的。随着连铸过程的进行,COGSYS接收过程数据,自动地对每一段150mm板坯提供一次在线质量报告。实践证明,这个系统在铸坯发生缺陷之前即能预测出一定的质量缺陷,并给浇铸操作者提供较早的机会校正操作。美国钢铁协会的鉴定工厂产品质量专家系统(PWQES)亦被用作连铸坯质量评定,它是一个旨在改善工厂范围内的产品质量管理的实时质量专家系统。该系统是利用实时数据和专家知识来预测产品质量的。但一个钢厂专家的知识往往包括许多不确定性的因素,因此会造成产品质量预测的不确定性。在PWQES中,对这种不确定性采用了以模糊逻辑推理为基础的几种不同的处理方法。首先,他们为PWQES建立了一个规则集合模型,该模型包括产品的缺陷及其产生的原因以及钢厂专家的知识。每一个预测的规则都与一个确定的因素相对应。然后,构成一个人工神经网络并利用取自同一个工厂的实际生产过程的数据训练它。最后,采用最接近的邻近值分级法,将产品分为没有缺陷的合格品与有缺陷的不合格品。3.5质量问题诊断川诊断铸坯质量的专家系统有法国索拉克公司敦克尔克厂的板坯缺陷产生原因诊断“COCCINELLE”系统,加拿大的方坯质量问题诊断专家系统以及印度的大方坯质量问题诊断专家系统。加拿大的方坯质量问题诊断专家系统是基于骨架系统“COCCINELLE”开发的,涉及到方坯的表面裂纹和内部裂纹、脱方以及漏钢等质量问题的诊断川。该专家系统的知识库有种模式处理无中间裂纹存在的质量问题如角裂纹、横裂纹和凹陷、漏钢、脱方以及对角裂纹处理包括中间裂纹和其他类型缺陷的质量问题只处理中间裂纹。用热传输模型计算方坯的凝壳厚度分布及表面温度分布,以及用模糊逻辑来处理操作者所获取知识中不确定的事件是该专家系统的特点。经加拿大5个钢铁公司的生产试验表明,该专家系统可成功地诊断出方坯连铸过程中主要质量问题的产生原因。3.6中间产品或最终产品非直接检测的质量缺陷用于连铸连轧生产线的质量判定系统在对最终产品进行质量预测的同时,也能判定中间产品即板坯的质量,其中最具代表性的是德国西门子公司开发的在线质量信息系统(QualityInformationSystem)。与常规的质量检测系统一样,QIS可以监视中间产品直接检测出的某些质量特征,例如:钢水的化学成分和钢带的尺寸公差,但QIS的另一个重要的特点是它能推断和评估出中间产品或最终产品非直接检测的某些质量缺陷,这些质量缺陷是由工艺技术定义的。通过对产品生产过程数据的分析可以推断出这些质量缺陷,例如内部缺陷(夹杂物和缩孔)及表面缺陷(横向裂纹及纵向裂纹)等。QIS对质量的评估按以下5个部分进行:化学成分(C);工艺过程(P);几何尺寸(D);力学性能(M)和人工视察(I)。由于过程数据(P)比较复杂,所以将其分为几何结构(G)、内部质量(I)、表面质量(S),QIS将其称之为“GIS代码”。QIS结合对上述几个单独项目的质量评估结论,并根据某些评判规则,得出对产品的总体质量的评估结果。这些评估结果先作为对中间产品或最终产品质量状态的暂时结论。质量管理人员通过计算机屏幕的人机对话窗口跟踪所有的质量数据并决定机器的质量评估结果是否有效,只有在得到认可后,QIS才能对所有的中间产品和最终产品的质量数据和评估结果有效化和文件化。根据过程数据判定产品缺陷,属于推测性质,其准确程度与经验参数的选择有很大关系,需要长期的经验积累和不断地调整参数。操作员可以根据自己的经验和观察对QIS的质量判定进行干预。3.7连铸品质管理模型达涅利质量实时评估系统(QUART),该系统通过以下2个步骤运行。①连续对数据取样及质量评估:在浇铸过程中,所有相关的工艺变量可连续从一级PLC装置中取样并送到QUART中心进行处理。若需要的话,这些数据还可以压缩形式进行保存,供以后离线分析。QUART通过用于给定炉次的所有QUART评估规则,并且按照所存储的所有产品的质量评
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