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基于MIC和IPSO-RELM的带钢热镀锌板锌层厚度预测

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热加工工艺 2024年

作者：方军王兴东汪洋吴宗武丁健宝信软件武汉有限公司武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点试验室宝钢股份武汉钢铁有限公司

针对带钢热镀锌板锌层厚度偏差易受产线多变量强耦合和测厚仪滞后时间长等因素影响的问题，提出一种基于最大信息系数(MIC)以及改进的粒子群算法优化正则化极限学习机(IPSO-RELM)的带钢锌层厚度预测方法。首先，采集生产过程数据进行相... 详细信息

针对带钢热镀锌板锌层厚度偏差易受产线多变量强耦合和测厚仪滞后时间长等因素影响的问题，提出一种基于最大信息系数(MIC)以及改进的粒子群算法优化正则化极限学习机(IPSO-RELM)的带钢锌层厚度预测方法。首先，采集生产过程数据进行相关预处理；然后，利用MIC法对各参数变量进行重要性排序，确定影响锌层厚度的关键因素；最后，将筛选的变量作为输入项建立RELM预测模型，并通过IPSO算法优化模型的随机性参数，有效提高了模型的稳定性和预测精度。结果表明：所建立模型预测结果的拟合决定系数R2为94.66%，预测误差在-4～4 g/m2的样本点命中率达到96%，且模型的3项评价指标均优于其他对比算法，证明了所提方法预测精度高，可为带钢热镀锌板产品质量的提升奠定基础。

关键词：带钢热镀锌锌层厚度预测最大信息系数改进的粒子群算法正则化极限学习机

基于MES系统的热轧加热炉上料辊道高效运送板坯的方法

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武汉工程职业技术学院学报 2024年第2期36卷 28-31页

作者：朱芬宝信软件武汉有限公司湖北武汉430080

针对某钢铁企业热轧厂提升板坯加热炉上料辊道高效运送能力的需求,提出一种基于MES系统的优化方法,解决了辊道与天车的配合衔接问题,实现以辊代库,提升了辊道运载能力,提高了热装效率。

关键词：热轧辊道 MES系统以辊代库板炉装炉顺序板坯上料

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转炉低锰钢冶炼工艺实践

炼钢 2024年第3期40卷 15-19,38页

作者：肖邦志朱万军蒋兴平邓伟宝信软件(武汉)有限公司湖北武汉430080 宝钢股份中央研究院(青山) 湖北武汉430080 武汉钢铁有限公司炼钢厂湖北武汉430083

针对武汉钢铁有限公司现有铁水成分w(Mn)≥0.200%,且转炉冶炼低锰钢控制不稳定问题,基于脱锰热力学及动力学研究结果,确定了转炉吹炼前期低温、高(FeO)含量以及低碱度渣高效脱锰和吹炼中后期弱化底吹搅拌并降低停吹碳含量防止回锰的低... 详细信息

针对武汉钢铁有限公司现有铁水成分w(Mn)≥0.200%,且转炉冶炼低锰钢控制不稳定问题,基于脱锰热力学及动力学研究结果,确定了转炉吹炼前期低温、高(FeO)含量以及低碱度渣高效脱锰和吹炼中后期弱化底吹搅拌并降低停吹碳含量防止回锰的低锰冶炼控制思路。通过分析转炉低锰冶炼关键影响因素发现转炉双渣时机控制在吹炼进度25%前,且倒渣前温度应低于1400℃,适当降低吹炼中后期底吹流量,控制终点温度为1600~1630℃,终点w(O)≥0.07%等,有利于低锰钢的冶炼。现场通过工艺优化应用,实现了转炉终点w(Mn)≤0.04%、成品w(Mn)≤0.035%的稳定生产。

关键词：低锰钢锰氧化锰还原双渣

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基于异质堆叠集成学习的脱硫剂加入量预测

炼钢 2024年第3期40卷 1-7页

作者：吴经纬方一飞但斌斌容芷君都李平罗钟邱中冶南方工程技术有限公司湖北武汉430223 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 宝信软件(武汉)有限公司湖北武汉430080

KR搅拌法是铁水预脱硫的重要工艺之一,但在脱硫过程中脱硫剂的加入量主要依赖于人工经验控制,导致一次脱硫命中率较低,铸坯质量不稳定。为准确控制脱硫剂加入量,提高一次脱硫命中率,提出一种基于异质堆叠集成学习的脱硫剂加入量预测方... 详细信息

KR搅拌法是铁水预脱硫的重要工艺之一,但在脱硫过程中脱硫剂的加入量主要依赖于人工经验控制,导致一次脱硫命中率较低,铸坯质量不稳定。为准确控制脱硫剂加入量,提高一次脱硫命中率,提出一种基于异质堆叠集成学习的脱硫剂加入量预测方法。首先,进行数据清洗,采用LOF算法结合专家经验剔除异常值。其次,采用最大信息系数结合斯皮尔曼秩相关系数进行特征筛选。最后,引入堆叠集成算法,基于评价指标和误差相关性分析优选模型的不同基学习器,并采用Optuna算法为基学习器寻找最优参数组合,建立异质堆叠集成预测模型。以现场采集的脱硫数据作为样本进行实例分析,结果表明,模型的决定系数(R^(2))为91.6%,均方根误差(RMSE)为197.79,平均绝对误差(MAE)为117.14,平均绝对百分比误差(MAPE)为6.95%。

关键词： KR搅拌法脱硫剂加入量特征筛选 Optuna 堆叠集成

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热轧极致能效解决方案

宝钢技术 2024年第1期 52-59页

作者：徐永军秦建超江琼上海宝信软件股份有限公司上海201900 宝山钢铁股份有限公司上海201900 宝信软件(武汉)有限公司湖北武汉430000

钢铁行业CO_(2)减排已成为热点问题,各钢铁企业探索在保证产量、产品质量的前提下降低产品能耗。基于热轧机理模型,以预测控制、工艺参数优化为主要技术路径,提出了热轧工序节能的系统解决方案,从基础设施、机组预测、产线优化、基地平... 详细信息

钢铁行业CO_(2)减排已成为热点问题,各钢铁企业探索在保证产量、产品质量的前提下降低产品能耗。基于热轧机理模型,以预测控制、工艺参数优化为主要技术路径,提出了热轧工序节能的系统解决方案,从基础设施、机组预测、产线优化、基地平衡等4个维度进行阐述,并通过工程实践验证。该方案具有普适性,可推广到其他间歇式生产工序。

关键词：一键绿色运转机组预测产线优化基地平衡预测控制工艺参数优化间歇式生产

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数字孪生多模态视觉推理的神经-符号系统

计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1571-1586页

作者：郑杭彬刘天元郑汉垚左戴悦鲍劲松王森东华大学机械工程学院上海201620 上海宝信软件股份有限公司上海201900

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系... 详细信息

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系统对物理世界变化的适应性,提出一种融合多模态信息和外部知识的增强推理机制,该机制能有效地整合来自传感器的实时数据和历史知识库中的信息,以支持更加准确和合理的决策制定。以退役锂电池拆解过程为案例验证表明,该方法不仅能够在多模态数据环境中实现高准确率的识别和分析,还能够基于推理机制生成合理且逻辑一致的操作建议,有效提升了拆解效率和安全性。

关键词：数字孪生多模态视觉推理神经符号系统锂电池拆解

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基于铁水搅拌的漩涡图像信息增强方法

炼钢 2024年第2期40卷 31-38页

作者：骆志承但斌斌陈刚容芷君罗钟邱都李平武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 湖北科技职业学院湖北武汉430074 宝信软件(武汉)有限公司湖北武汉430080

现有的铁水漩涡图像识别系统的性能很大程度上取决于图像的质量。然而由于钢渣、光线变化和脱硫剂雾气的干扰,摄像头系统在获取漩涡图像中的特征信息时面临一定的困难,导致图像存在大面积的低质量区域。基于此,提出了一种基于铁水特性... 详细信息

现有的铁水漩涡图像识别系统的性能很大程度上取决于图像的质量。然而由于钢渣、光线变化和脱硫剂雾气的干扰,摄像头系统在获取漩涡图像中的特征信息时面临一定的困难,导致图像存在大面积的低质量区域。基于此,提出了一种基于铁水特性和漩涡特性的二维图像漩涡信息识别及增强方法,并采用Gabor小波算法来改进提取漩涡图像的特征以及连接断裂纹线信息,通过特征处理单元对图像进行处理以减少伪特征的存在并通过涡径识别方法得出漩涡的量化参数。以生产现场采集的视频数据为对象进行试验,试验结果表明,该方法对比现有方法降低漩涡图像信息伪特征率43.4%,提升涡径识别准确率3.6百分点,实现对自由表面漩涡特征信息的增强并准确识别。

关键词：图像识别漩涡纹线 Gabor 涡径

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贴标机器人系统在钢卷包装线上的应用实践

山西冶金 2024年第3期47卷 187-188页

作者：刘文飞宝信软件(山西)有限公司山西太原030003

为了提高钢卷贴标作业的生产效率和可靠性,设计时将贴标机器人系统与钢卷包装线相结合,在常规贴标机的基础上增加多项改进功能,可进一步提高贴标机器人应对钢卷包装线特殊生产要求的能力。将贴标机器人系统与包装线系统进行了联锁,并开... 详细信息

为了提高钢卷贴标作业的生产效率和可靠性,设计时将贴标机器人系统与钢卷包装线相结合,在常规贴标机的基础上增加多项改进功能,可进一步提高贴标机器人应对钢卷包装线特殊生产要求的能力。将贴标机器人系统与包装线系统进行了联锁,并开发了贴标机器人系统与MES系统的通信接口,保证了生产顺行和设备安全。实践证明,该系统稳定可靠,适合在同类场合的应用和推广。

关键词：贴标机器人系统钢卷包装线 MES系统

基于生产间歇改进Elman的转炉煤气发生量预测

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系统仿真学报 2024年第5期36卷 1179-1188页

作者：费佳杰吴定会范俊岩汪晶江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 上海宝信软件股份有限公司上海201203

针对钢铁企业转炉煤气发生量间歇时长波动大,预测精度低的问题,基于生产间歇特征分类,提出基于混沌映射粒子群算法(CPSO)优化Elman神经网络的转炉煤气发生量预测模型(CPSO-Elman)。提取转炉煤气发生量时间序列中生产间歇特征,并根据间... 详细信息

针对钢铁企业转炉煤气发生量间歇时长波动大,预测精度低的问题,基于生产间歇特征分类,提出基于混沌映射粒子群算法(CPSO)优化Elman神经网络的转炉煤气发生量预测模型(CPSO-Elman)。提取转炉煤气发生量时间序列中生产间歇特征,并根据间歇时长进行分类;引入经混沌扰动改进的PSO算法优化ENN的初始权值和阈值,利用非线性更新的惯性权重以平衡全局搜索与局部搜索能力,并在粒子初始化中添加了混沌映射;构建CPSO-Elman转炉煤气发生量组合预测模型;在预测未来时间内间歇时长基础上,预测转炉煤气发生量。仿真结果表明:所提方法在预测精度上比未经过优化而预测的方法提高了5%左右。

关键词：转炉煤气发生量预测 PSO算法混沌扰动 Elman神经网络间歇分类

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