杨昌霖

(中国重型机械研究院股份公司，陕西 西安 710032)

0 前言

目前，我国钢铁行业正处于制造大国向制造强国转变的关键时期。连续铸钢作为炼钢和轧钢的中间环节，对产品质量的提升及生产流程的整体优化有重要影响[1]。

随着《中国制造 2025》的提出，产业结构升级调整的步伐正逐步加快，以电炉-精炼-连铸为代表的短流程炼钢技术可能将成为未来的发展趋势[2]。在网络化和信息化技术的推动下，钢铁企业对铸机拉速，铸坯质量及智能化水平提出了更高的要求。

智能化的核心是数据的分析与运用，关键是数学模型的适应性和可靠性。智能化控制系统的建立一方面是通过丰富的数学模型对采集到的数据进行分析处理，得到关于连铸设备和铸坯质量的信息，并在此基础上对工艺参数进行优化[3]。另一方面是在各个模型和模块之间建立一套有效的数据交换机制，实现数据的快速传输和实时反馈，以实现系统的自学习和自适应[4]。围绕高效连铸技术，对现有的工艺模型进行改进升级，开发一个集设计优化模拟于一体的智能控制系统对提升连铸机的工艺技术及装备水平至关重要。

国内外关于连铸智能化的研发主要是连铸动态二冷控制系统的研究与应用。基于人工智能技术的动态配水模型可以解决铸坯表面温度波动大的问题，但系统建模困难，模型的准确性受限于模型的训练次数。为了增强模型的适应性，本系统中的动态二冷水控制模型从传热原理入手，找到水量与板坯表面温度之间的近似关系，采用解析法直接计算二次冷却水量，提高了控制效率和控制精度。……