基于神经网络的连铸板坯质量在线诊断系统

为了在线准确诊断连铸板坯质量和分析引起质量事件的原因,利用Delphi和SQL Server开发了连铸板坯质量在线诊断系统。系统建立了生产异常事件诊断模型和神经网络诊断模型,对系统跟踪采集的质量数据进行计算,根据计算结果对连铸板坯质量做出评价,并指出影响其质量的关键因素,便于指导生产。生产异常事件诊断模型着重于对生产异常事件的识别以及由此引起的铸坯缺陷类型的初步诊断,而神经网络诊断模型着重于对每一类缺陷和生产异常事件发生可能性的计算。结合连铸现场数据,诊断测试了连铸过程中的粘结事件,确定了引起每次粘结的关键因素,验证了系统能有效运行。