【摘 要】
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该文介绍了连铸生产工艺流程和粘结性漏钢形成的机理,深入剖析了粘结性漏钢的本质特征.在此基础上,通过聚类有效性分析,合理的将连铸现场报警数据集分割成两类报警模式集,继
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该文介绍了连铸生产工艺流程和粘结性漏钢形成的机理,深入剖析了粘结性漏钢的本质特征.在此基础上,通过聚类有效性分析,合理的将连铸现场报警数据集分割成两类报警模式集,继而开发了基于模糊聚类技术的漏钢诊断预报模型.根据对仿真结果的研究分析,该文将模型c-均值(FCM)聚类算法与径向基函数(RBF)神经网络两者的优点结合起来,组成模糊RBF神经网络;同时,采用模糊逻辑技术,定义了速度衰减因子,并将其融入到模糊RBF神经网络中,使其成为漏钢诊断预报的一个重要因素.仿真结果表明,含速度衰减因子的模糊RBF神经网络预报模型既保证了报出率,又显著降低了误报率.最后,在Windows2000操作平台上,该文用Viusal Basic6.0来开发了基于模糊RBF神经网络技术的连铸漏钢预报仿真系统,实现了对现场工况的模拟,并且完成了该系统的测试及评估.
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