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CN109396375A_一种基于特征向量和层次聚类的结晶器漏钢预报方法有效

专利基本信息

申请号	CN201811507030.6	申请日	2018-12-11
公开（公告）号	CN109396375A	公开（公告）日	2019-03-01
申请公布号	CN109396375A	申请公布日	2019-03-01
分类号	B22D11/18;G06K9/62;G06K9/46	分类	铸造；粉末冶金
发明人	王旭东;段海洋;姚曼	申请（专利权）人	大连理工大学
代理机构	大连理工大学专利中心	代理人	李晓亮;潘迅
地址	116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
摘要	本发明属于钢铁冶金连铸检测技术领域，提供一种基于特征向量和层次聚类的结晶器漏钢预报方法。该预报方法分别提取黏结漏钢、正常工况历史数据以及在线实测数据的温度特征向量，建立特征向量样本集；对样本集进行归一化处理，并进行层次聚类；此后检查和判断在线提取的特征向量是否从属于漏钢类簇，进而识别和预报结晶器漏钢。本发明回避了报警阈值等参数繁琐的调试和修改环节，克服了以往漏钢预报方法的人为依赖性，具有良好的鲁棒性和迁移性；通过温度特征提取，不仅可准确识别黏结漏钢温度模式，避免漏报并显著降低了误报次数，还能够极大压缩数据计算量和运算时间，确保在线预报的实时性。