基于K-means算法的连铸漏钢预报方法研究

• 作者: 代英男 吴永杰 左水利 师波
• 来源期刊: 重型机械
• 学科: 工学
• 关键词: 连铸 漏钢预报 数据聚类 K-means算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 1187字
• 语种: 中文

摘要

漏钢现象是连铸过程主要操作故障之一,影响连铸生产效率及其设备寿命,漏钢预报一直是连铸研究领域的热门研究课题.本文针对当前连铸漏钢预报系统误报率高和预报准确率低的问题,提出了一种基于K-means算法连铸漏钢预报方法.分析了漏钢预报系统的架构及其连接方式;采用K-means算法对热电偶采取的结晶器坯壳温度数据进行降噪和聚类处理;对某钢厂板坯220 mm×1600 mm连铸机浇铸过程采集到的数据进行测试,测试结果表明,利用K-means算法对正常浇铸数据、温度上升数据和漏钢时刻数据可以正确区分,从而证明了提出连铸漏钢预报方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师波		3	1	1.0	1.0
2	吴永杰		8	8	1.0	2.0
3	左水利		4	8	2.0	2.0
4	代英男		7	0	0.0	0.0