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期刊信息/Journal information
冶金自动化
冶金自动化

沈黎颖

双月刊

1000-7059

mia@yjzdh.com

010-63815269 63848128

100071

北京西四环南路72号

冶金自动化/Journal Metallurgical Industry Automation北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    钢铁行业2022年1-12月运行情况

    中华人民共和国国家发展和改革委员会网站
    54页
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    基于机理和数据融合的热轧终轧温度集成建模

    宋君武文腾王奎越孙杰...
    55-62页
    查看更多>>摘要：在板带热轧过程中,终轧温度的精准预测是产品三维尺寸和产品性能控制的关键.为了提升终轧温度的预测精度,提出了一种数据机理融合的预测建模方法.该方法在混合特征选择基础上,融合机理模型结果以改进数据集,并引入哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization,HHO)优化预测模型,实现了终轧温度的高精度预测.计算结果表明,优化后的融合模型的平均绝对误差EMA(mean absolute error,MAE)、均方误差EMS(mean square error,MSE)和R2分别达到4.136 8、31.97和0.932 2,预测偏差在15℃以内的数据占比由94.33％提升至98.25％,能够实现高精度的热轧终轧温度预测.

    热连轧终轧温度融合模型集成建模哈里斯鹰优化算法

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    改进多目标差分进化算法求解考虑供需平衡的热轧合同计划问题

    赵伟谭清月赵国栋张田...
    63-70页
    查看更多>>摘要：合理安排合同生产日期和满足后工序的合同需求可以保证合同生产的连续性,减少停机限产带来的资源浪费.针对一个计划周期内的合同排产问题,建立多目标优化模型,设计改进差分进化算法(three mutation strategies-multi-objective differential evolution,TMS-MODE),对不同个体采用自适应变异策略,从而兼顾算法的搜索深度和搜索广度.通过实际案例对模型和算法进行了验证,所提出的算法在中大规模问题上效果显著,其多样性、收敛性和均匀性都有较大优势,均优于目前常用的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting ge-netic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和基础的 MODE.

    热轧合同计划供需平衡多目标差分进化

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    我国首卷大转炉高比例DRI超低排放汽车用钢在唐钢下线

    河钢集团唐钢公司微信公众号
    70页
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    基于改进径向基神经网络的中厚板厚度预测

    郭庆福张飞邓波黄硕...
    71-78页
    查看更多>>摘要：针对中厚板轧制过程中厚度计模型预测轧机出口实时厚度精度不高的问题,提出一种麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化径向基(radial basis function,RBF)神经网络的中厚板厚度预测模型.通过SSA对RBF神经网络的参数进行优化,提高模型的预测精度.根据现场实际采集的数据,结合产线的工艺布局,对数据进行时空坐标转换后代入模型进行训练.通过多种规格中厚板厚度数据仿真验证,SSA-RBF模型预测精度可以控制在0.075 mm以内,预测效果好于反向传播(back-propagation,BP)神经网络和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN),模型预测精度可以满足实际轧制的精度要求.

    中厚板厚度预测麻雀搜索算法径向基神经网络时空坐标转换

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    唐钢举办庆祝建厂80周年智能制造论坛

    河钢集团唐钢公司微信公众号
    78页
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    高炉控料控硅操作模型研发及应用

    林安川邱贵宝刘晓兰蒋玉波...
    79-92页
    查看更多>>摘要：高炉生产过程涉及气、固、液多相复杂反应并受到原燃料条件、操作冶炼参数、高炉状态等相互关联的多种因素相互作用影响,难以对冶炼过程的稳定性及技术指标具有重要影响的两个操控目标料速、生铁硅含量进行精准控制.为了将影响其控制的众多因素之间的复杂关系进行全面量化并形成操作调剂的标准化、流程化,解决高炉三班倒生产普遍存在的由于操作者个体差异导致的判断及调剂标准不统一、操控精度不高等问题,基于炼铁理论,结合实践经验,辅以计算机信息化手段,创新性地设计研发了能够定量化、模块化精确控制冶炼过程中料速、生铁硅含量及渣铁成分并具有数据采集、量化评价及校核、优化等功能的控硅控料操作模型.操作模型的应用有效提升了高炉操作中"氧调控料、煤调控温"调剂方法的统一性和系统性,满足日常高炉生产对操作的即时性、流程化、方便性要求.应用于具体容积、原燃料条件高炉的实践表明,冶炼行程中每班经过0～3次调氧、0～3次调煤即可达到计划料速及铁水硅含量的操控目标值;日预控硅含量与实际硅含量偏差率仅0.006％,按料速计算,日理论产量与实际产量偏差率仅为0.133％.模型为改善炉况顺行程度、降低燃料比和冶炼成本奠定了基础.

    高炉料速氧调煤调控硅模块化控制及校核

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    连铸拉速控制系统的自适应容错控制

    戚洪基王志英陈明
    93-102页
    查看更多>>摘要：65Mn钢连铸过程中拉速的稳定控制对铸坯的质量和安全生产至关重要,目前的控制方案大都是通过分析总结过往的故障数据设计出新的控制策略,但无法对处于运行状态下的故障设备进行实时处理.本文提出的容错控制(fault-tolerant control,FTC)策略基于反步法和李雅普诺夫稳定性理论等,在传感器和执行器故障同时存在的情况下,可以实现实时处理系统中的故障,避免了故障导致的控制精度和产品质量下降的问题,进而提高了拉速系统在故障发生时的可靠性和准确性.在故障发生后,该方法仍能保证拉速系统保持半全局稳定,误差收敛到原点附近的一个小邻域,仿真算例验证了该控制策略的有效性.

    连铸容错控制65Mn反步法自适应控制

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    视觉感知+机理模型:中冶赛迪智能控制技术让钢铁生产更安全更高效

    中冶赛迪集团微信公众号
    102页
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    冷轧板形多变量模型预测控制

    张文雪齐东旭崔健
    103-114页
    查看更多>>摘要：冷轧板形是带钢冷轧过程中重要的质量指标之一,板形控制是冷轧过程中的核心技术.为了实现高精度、高效率的板形控制,提出了基于动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)算法的冷轧板形多变量模型预测控制的方法.为了充分验证预测模型调控效果,首先分别利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和主成分分析法(principal component analysis,PCA)计算获取两套板形调控功效系数并进行了准确性验证;然后建立了基于DMC算法的板形调控模型;最后模拟在一套轧机上输入以PLS计算获得的准确调控功效系数模拟模型匹配情况,并将两条板形偏差曲线导入到分别基于DMC算法、最优控制算法和遗传算法(genetic al-gorithm,GA)建立的预测模型中进行优化.同样,输入以PCA计算获得的不准确调控功效系数模拟模型失配情况,将两条偏差曲线导入到3个预测模型中进行优化.基于以上条件,得到基于DMC算法的预测模型在模型匹配时标准差分别为0.63 I和0.25 I,模型失配时标准差分别为2.20I和1.81I,调节时间约为100 ms.结果表明,无论在模型匹配还是失配情况下DMC算法对于冷轧板形均具有良好的调控效果.

    冷轧板形动态矩阵控制算法预测控制板形调控功效系数

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