CN112560350B - 一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法及系统 - Google Patents

一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法及系统,包括,基于最小二乘支持向量机构建输入向量;预处理采集的样本数据,划分数据集,对所述输入向量进行模型参数确认;利用时间序列策略构建控制模型,结合所述最小二乘支持向量机和所述数据集进行训练;设定训练精度阈值,若满足所述阈值,则输出训练完成的所述控制模型,输入测试集进行测试,得到预测值。本发明有效减少铸机突发紧急事故或跳电、停电事故时带来的各种风险与损失,快速恢复设备运行,提高生产效能,提高铸机作业率,保护好铸机设备状况,规范事故应急处理流程,提高事故应急处理能力,规避突发事故造成的后果与风险,每年给企业创造较大经济效益。

Description

一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法及系统
技术领域
本发明涉及多流方坯连铸生产防突发事故扩大化、设备及人身安全的技术领域,尤其涉及一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法及系统。
背景技术
连铸是钢铁生产中将液态高温钢水转变成固态高温铸坯的重要工序,连铸生产过程涉及的高温液态钢水在事故状态时难以控制,往往容易造成人员及设备的损害。
目前,方坯连铸机生产过程遇突发紧急事故(跳电、停电)事故时,需要利用现有2台液压设备配合使用盲板和人工进行截流处理。在此处理过程当中由于高温与危险,人员往往难以靠近浇铸区域处理事故,截停所有钢水铸流成攻率低,进而导致中间包浇注钢水失控,严重时容易造成人员伤害和设备损坏。目前设备系统存在如下风险:1、连铸机生产过程遇突发紧急事故或跳电、停电事故时,人员从中间包上部或下部使用堵锥截流,成功率低,存在人员受伤害风险;2、突发紧急事故时,使用在线液压系统设备和盲板进行停流操作,由于设备只有2台,需逐个流次取出油缸后再挂好油缸启动设备打出油缸利用盲板堵停铸流,所需时间长,往往只能堵停1到2个流,而其它流的得不到及时堵停,导致高温钢水溢流损坏设备;3、若是停电、跳电状态时,液压站停电,压力失效,电磁阀失电无动作,液压系统瘫痪,设备均不能动作,导致盲板堵停铸流操作无法进行,造成大面积钢水溢流,损坏铸机大量设备,铸机恢复时间长,给企业带来巨大损失(如:某厂某车间因停电事故造成严重设备损坏,停产7天处理事故,事故损失约1000万元)。
因此要在发生突发事故状态时,保证方坯连铸生产操作人员、设备安全,达到快速截停高温溢流钢水的目的,急需改进现有事故处理模式,改造现有设备,减少或杜绝突发事故(停电、跳电)事故时带来的风险,满足安全生产要求。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题,提出了本发明。
因此,本发明提供了一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法及系统,能够解决现有技术不能及时控制连铸机铸流过程中造成人身或设备安全的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:包括,基于最小二乘支持向量机构建输入向量;预处理采集的样本数据,划分数据集,对所述输入向量进行模型参数确认;利用时间序列策略构建控制模型,结合所述最小二乘支持向量机和所述数据集进行训练;设定训练精度阈值,若满足所述阈值,则输出训练完成的所述控制模型,输入测试集进行测试,得到预测值。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的一种优选方案,其中:所述控制模型基于所述时间序列策略得到目标函数,包括,
Figure BDA0002850321140000021
其中,tn为Lagrange乘子向量中任选的一个正分量,J(xd,xn)为核函数矩阵,xd为第d个输入向量,xn为不为零Lagrange乘子向量tn对应的多流方坯铸机输入向量,d=1,2,....,m,n=1,2,....,m,m为多流方坯铸机样本容量,b为溢流控制偏移值。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的一种优选方案,其中:进行所述模型参数确认包括,选取所述最小二乘支持向量机的径向基函数为目标矩阵,如下,
Figure BDA0002850321140000022
其中,x={x1;x2;…;x14}:多流方坯铸机溢流特性向量组成的状态特性矩阵,y:多流方坯铸机安全状态特性向量,σ:核宽度,反应了分布、范围特性。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的一种优选方案,其中:所述训练包括,初始化惩罚参数C和所述σ,利用所述数据集对所述目标函数进行训练和测试;设定精度要求,若所述目标函数精度未达到要求,则根据误差对所述C和所述σ进行赋值优化,直到测试数据精度达到所述精度要求;设定阈值并输出训练完成的所述目标函数,将其作为所述控制模型。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的一种优选方案,其中:所述时间序列策略是一组一维的观测值,结合所述最小二乘支持向量机时需进行相空间重构,则构建所述输入向量包括,
X(k)=[x(k),x(k-τ),…,x(k-(D-1)τ)]
其中,D是相空间重构的嵌入维数,τ是相空间重构的延迟时间,X(k)是输入输出向量对。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的一种优选方案,其中:所述预处理包括缺失值处理,差异化处理和归一化处理。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的一种优选方案,其中:所述数据集包括训练集、实验集和测试集。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的一种优选方案,其中:包括,液压模块,用于满足事故状态时的一键式独立操作,其包括液压站引出油管、液压缸和盲板;蓄能模块设置于所述液压缸的控制总管路上,当液压站停电或跳电时,主液压站压力失效后,所述蓄能模块用于应急动力源保障油缸控制动作的压力需求,即用于断电事故状态下的应急使用;PLC集成控制模块布置于所述液压模块与所述蓄能模块之间,其用于控制应急关闭端另接UPS电池电源备用,当生产电源停电时,所述PLC集成控制模块能够利用所述UPS电池电量控制电磁阀动作,消除停电、跳电时带来的液压应急设备失效无动作的隐患。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的一种优选方案,其中:包括,所述液压站引出油管跟随中间包车移动,为所述液压缸提供动力,各铸流均独立安装液压油缸设备并可独立操作,且所述液压缸配合所述盲板使用。
作为本发明所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的一种优选方案,其中:还包括,所述液压模块还设置有一键式按钮,能够同时控制各个流次液压缸设备,事故状态下按下所述一键式按钮,各铸流油缸同时打出所述盲板,实现全部截停铸流钢水。
本发明的有益效果:本发明通过控制模型在连铸方坯生产发生紧急事故或跳电、停电事故时能使用一键按钮操作,快速打出各流次油缸和盲板,堵停各流次铸流溢出钢水,杜绝钢水非正常溢流,预防事故扩大,有效保护人身与设备安全;同时,有效解决了各铸流液压设备共用、操作繁琐、事故状态时操作安全风险大的问题,降低职工劳动强度,使事故预防与防范满足安全生产要求;另一方面,本发明有效减少铸机突发紧急事故或跳电、停电事故时带来的各种风险与损失,快速恢复设备运行,提高生产效能,提高铸机作业率,保护好铸机设备状况,规范事故应急处理流程,提高事故应急处理能力,规避突发事故造成的后果与风险,每年给企业创造较大经济效益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
图1为本发明第一个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的流程示意图;
图2为本发明第一个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法的实验对比曲线示意图;
图3为本发明第二个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的模块结构分布示意图;
图4为本发明第二个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的整体控制框架示意图;
图5为本发明第二个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的初始液压控制框架示意图;
图6为本发明第二个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的增加蓄能模块的液压控制框架示意图;
图7为本发明第二个实施例所述的多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统的增加一键式开关控制框架示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明,显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述,在详述本发明实施例时,为便于说明,表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大,而且所述示意图只是示例,其在此不应限制本发明保护的范围。此外,在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中,需要说明的是,术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定,术语“安装、相连、连接”应做广义理解,例如:可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接;同样可以是机械连接、电连接或直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1和图2,为本发明的第一个实施例,提供了一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法,其特征在于:包括,
S1:基于最小二乘支持向量机构建输入向量。其中需要说明的是:
时间序列策略是一组一维的观测值,结合最小二乘支持向量机时需进行相空间重构,则构建输入向量包括,
X(k)=[x(k),x(k-τ),…,x(k-(D-1)τ)]
其中,D是相空间重构的嵌入维数,τ是相空间重构的延迟时间,X(k)是输入输出向量对。
S2:预处理采集的样本数据,划分数据集,对输入向量进行模型参数确认。本步骤需要说明的是:
预处理包括缺失值处理,差异化处理和归一化处理;
数据集包括训练集、实验集和测试集;
进一步的,进行模型参数确认包括:
选取最小二乘支持向量机的径向基函数为目标矩阵,如下,
Figure BDA0002850321140000061
其中,x={x1;x2;…;x14}:多流方坯铸机溢流特性向量组成的状态特性矩阵,y:多流方坯铸机安全状态特性向量,σ:核宽度,反应了分布、范围特性。
S3:利用时间序列策略构建控制模型,结合最小二乘支持向量机和数据集进行训练。其中还需要说明的是,控制模型基于时间序列策略得到目标函数,包括,
Figure BDA0002850321140000062
其中,tn为Lagrange乘子向量中任选的一个正分量,J(xd,xn)为核函数矩阵,xd为第d个输入向量,xn为不为零Lagrange乘子向量tn对应的多流方坯铸机输入向量,d=1,2,....,m,n=1,2,....,m,m为多流方坯铸机样本容量,b为溢流控制偏移值。
具体的,训练包括:
初始化惩罚参数C和σ,利用数据集对目标函数进行训练和测试;
设定精度要求,若目标函数精度未达到要求,则根据误差对C和σ进行赋值优化,直到测试数据精度达到精度要求;
设定阈值并输出训练完成的目标函数,将其作为控制模型。
S4:设定训练精度阈值,若满足阈值,则输出训练完成的控制模型,输入测试集进行测试,得到预测值。
不难理解的是,目前国内、国外同等铸坯规格的方坯连铸机均普遍采用弧形连铸机,根据产品方案中所浇钢种,为保证铸坯质量,机型采用弧形两点渐进矫直型连铸机;而弧形半径是连铸机的重要参数,弧形半径大小主要取决于浇铸钢种铸坯断面尺寸,同时考虑铸机在高拉速下带液芯矫直,为保证铸坯经矫直区时表面和固液两相区变相率不超过允许的范围值;而本发明方法通过对重要参数的计算,获得预控制所需的弧形半径以保证浇铸的质量和安全。
为了更好的对本发明方法中采用的技术效果加以验证说明,本实施例选择传统的人为观察控制方法与本发明方法进行对比测试,以科学论证的手段对比试验结果,验证本发明方法所具有的真实效果。
传统的人为观察方法无法排除跳电、停电及人为操作失误带来的影响,为验证本发明方法相对于传统方法具有较高的安全防范性、实时性、预测准确性,本实施例中将采用传统方法与本发明方法分别对仿真连铸机的浇铸过程进行实时测量对比。
测试环境:将仿真连铸机运行在仿真平台模拟运行并模拟浇钢场景,采用历史浇钢种数据作为测试样本,分别利用传统方法的人工观察进行控制测试并获得测试结果数据,采用本发明方法,则导入控制模型程序进行自动化模拟仿真测试,利用MATLB软件输出实验结果并得到仿真数据,每种方法各测试100组数据,计算获得每组数据的误差,与仿真模拟输入的预测值进行误差对比计算。
参照图2,实线为本发明方法输出的曲线,虚线为传统方法输出的曲线,根据图2的示意,能够直观的看出,实线与虚线随着时间的增加,呈现不同的走势,实线相较于虚线,在前期一直呈稳定的上升趋势,虽然后期有所下滑,但是波动不大,且一直在虚线的上方,并保持一定的距离,而虚线则呈现较大的波动趋势,不稳定,由此,实线的效率一直大于虚线,即验证了本发明方法所具有的真实效果。
实施例2
参照图3~图7,为本发明的第二个实施例,该实施例不同于第一个实施例的是,提供了一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制系统,包括:
参照图4、图5和图7,液压模块100,用于满足事故状态时的一键式独立操作,其包括液压站引出油管101、液压缸102和盲板103,液压站引出油管101跟随中间包车移动,为液压缸102提供动力,各铸流均独立安装液压油缸设备并可独立操作,且液压缸102配合盲板103使用;液压模块100还设置有一键式按钮,能够同时控制各个流次液压缸设备,事故状态下按下一键式按钮,各铸流油缸同时打出盲板103,实现全部截停铸流钢水。
参照图6,蓄能模块200设置于液压缸102的控制总管路上,当液压站停电或跳电时,主液压站压力失效后,蓄能模块200用于应急动力源保障油缸控制动作的压力需求,即用于断电事故状态下的应急使用。
参照图4,PLC集成控制模块300布置于液压模块100与蓄能模块200之间,其用于控制应急关闭端另接UPS电池电源备用,当生产电源停电时,PLC集成控制模块300能够利用UPS电池电量控制电磁阀动作,消除停电、跳电时带来的液压应急设备失效无动作的隐患。
优选的,将训练好的控制模型导入PLC集成控制模块300内,通过C+语言进行编程,调试液压模块100与蓄能模块200的配合,时间序列策略在控制模块300内进行设定,与目标矩阵进行配合,对作业过程中的液压模块100的实时状态进行预测,若超出设定安全阈值,则通过编程的模型程序进行控制,结合一键式开关操作,有效的规避不安全现象的发生。
本发明通过控制模型在连铸方坯生产发生紧急事故或跳电、停电事故时能使用一键按钮操作,快速打出各流次油缸和盲板,堵停各流次铸流溢出钢水,杜绝钢水非正常溢流,预防事故扩大,有效保护人身与设备安全;同时,有效解决了各铸流液压设备共用、操作繁琐、事故状态时操作安全风险大的问题,降低职工劳动强度,使事故预防与防范满足安全生产要求。
应当认识到,本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现,其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而,若需要,该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下,该语言可以是编译或解释的语言。此外,为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外,可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作,除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行,并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如,可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步,所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现,包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现,无论是可移动的还是集成至计算平台,如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等,使得其可由可编程计算机读取,当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外,机器可读代码,或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时,本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时,本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能,从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中,转换的数据表示物理和有形的对象,包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
如在本申请所使用的,术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体,该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如,组件可以是,但不限于是:在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例,在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中,并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外,这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如,来自一个组件的数据,该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号,以本地和/或远程过程的方式进行通信。
应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种多流方坯铸机防突发事故扩大化控制方法,其特征在于:包括,
基于最小二乘支持向量机构建输入向量;
预处理采集的样本数据,划分数据集,对所述输入向量进行模型参数确认;
利用时间序列策略构建控制模型,结合所述最小二乘支持向量机和所述数据集进行训练;
设定训练精度阈值,若满足所述阈值,则输出训练完成的所述控制模型,输入测试集进行测试,得到预测值;
所述控制模型基于所述时间序列策略得到目标函数,包括,
Figure FDA0003597535250000011
其中,tn为Lagrange乘子向量中任选的一个正分量,J(xd,xn)为核函数矩阵,xd为第d个输入向量,xn为不为零Lagrange乘子向量tn对应的多流方坯铸机输入向量,d=1,2,....,m,n=1,2,....,m,m为多流方坯铸机样本容量,b为溢流控制偏移值;
进行所述模型参数确认包括,
选取所述最小二乘支持向量机的径向基函数为目标矩阵,如下,
Figure FDA0003597535250000012
其中,x={x1;x2;…;x14}:多流方坯铸机溢流特性向量组成的状态特性矩阵,y:多流方坯铸机安全状态特性向量,σ:核宽度,反应了分布、范围特性;
所述训练包括,
初始化惩罚参数C和所述σ,利用所述数据集对所述目标函数进行训练和测试;
设定精度要求,若所述目标函数精度未达到要求,则根据误差对所述C和所述σ进行赋值优化,直到测试数据精度达到所述精度要求;
设定阈值并输出训练完成的所述目标函数,将其作为所述控制模型;
所述时间序列策略是一组一维的观测值,结合所述最小二乘支持向量机时需进行相空间重构,则构建所述输入向量包括,
X(k)=[x(k),x(k-τ),…,x(k-(D-1)τ)]
其中,D是相空间重构的嵌入维数,τ是相空间重构的延迟时间,X(k)是输入输出向量对;
所述预处理包括缺失值处理,差异化处理和归一化处理;
所述数据集包括训练集、实验集和测试集;
液压模块(100),用于满足事故状态时的一键式独立操作,其包括液压站引出油管(101)、液压缸(102)和盲板(103),液压站引出油管(101)跟随中间包车移动,为液压缸(102)提供动力,各铸流均独立安装液压缸(102)并可独立操作,且液压缸(102)配合盲板(103)使用;液压模块(100)还设置有一键式按钮,能够同时控制各个流次液压缸(102),事故状态下按下一键式按钮,各铸流液压缸(102)同时打出盲板(103),实现全部截停铸流钢水;
蓄能模块(200)设置于液压缸(102)的控制总管路上,用于断电事故状态下的应急使用;
PLC集成控制模块(300)布置于液压模块(100)与蓄能模块(200)之间,其用于控制应急关闭端另接UPS电池电源备用。
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CN (1) CN112560350B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102456109A (zh) * 2011-08-01 2012-05-16 中国人民解放军国防科学技术大学 一种用于木马事件预测的最小二乘支持向量机的训练方法及预测方法
CN102663412A (zh) * 2012-02-27 2012-09-12 浙江大学 基于最小二乘支持向量机的电力设备载流故障趋势预测方法
CN103309235A (zh) * 2012-03-15 2013-09-18 华北计算机系统工程研究所 一种工控系统主动防危的方法
CN109871977A (zh) * 2018-12-25 2019-06-11 广东电网有限责任公司 基于离散小波变换和优化最小支持向量机的负荷预测方法
CN111461208A (zh) * 2020-03-31 2020-07-28 贵州电网有限责任公司 一种适用于分布式供能系统的发展规模预测方法及系统

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102004058356A1 (de) * 2004-12-03 2006-06-14 Sms Demag Ag Steuer- und/oder Regeleinrichtung für einen eine Stranggießkokille tragenden Hubtisch einer Stranggießvorrichtung für flüssige Metalle, insbesondere für flüssigen Stahlwerkstoff
CN101177629A (zh) * 2007-08-31 2008-05-14 烟台鲁宝钢管有限责任公司 一种防止煤气炉热备过程中发生事故的操作控制方法
CN201136053Y (zh) * 2007-12-18 2008-10-22 广州珠江钢铁有限责任公司 一种中包事故闸板气液控制系统
CN101702273B (zh) * 2009-11-10 2011-08-17 成都盛特石油装备模拟技术开发有限公司 便携式钻井模拟系统
US20140190701A1 (en) * 2009-12-02 2014-07-10 Stena Drilling Ltd. Apparatus and method for subsea well drilling and control
CN102974783B (zh) * 2012-12-05 2014-11-05 圣力(福州)重工有限公司 小方坯中间包自动化浇铸的连铸机及自动化浇铸工艺
CN204692215U (zh) * 2015-06-19 2015-10-07 广东鸿特精密技术(台山)有限公司 一种防液压油污染的独立供油的压铸设备液压系统
CN106216622A (zh) * 2016-08-29 2016-12-14 山东钢铁股份有限公司 一种钢水连铸过程中快速更换中间包的方法
CN110594210B (zh) * 2019-09-24 2021-08-24 中冶南方连铸技术工程有限责任公司 基于位置及压力双控模式的拉矫机压下辊液压控制系统
CN110594241A (zh) * 2019-09-25 2019-12-20 宣化钢铁集团有限责任公司 一种连铸机钢包回转液压系统的保压装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102456109A (zh) * 2011-08-01 2012-05-16 中国人民解放军国防科学技术大学 一种用于木马事件预测的最小二乘支持向量机的训练方法及预测方法
CN102663412A (zh) * 2012-02-27 2012-09-12 浙江大学 基于最小二乘支持向量机的电力设备载流故障趋势预测方法
CN103309235A (zh) * 2012-03-15 2013-09-18 华北计算机系统工程研究所 一种工控系统主动防危的方法
CN109871977A (zh) * 2018-12-25 2019-06-11 广东电网有限责任公司 基于离散小波变换和优化最小支持向量机的负荷预测方法
CN111461208A (zh) * 2020-03-31 2020-07-28 贵州电网有限责任公司 一种适用于分布式供能系统的发展规模预测方法及系统

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