一种基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法与流程

本发明属于冶金连铸生产工艺控制领域，更具体地说，涉及一种基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法。

背景技术：

现代化高效连铸技术的快速发展，不仅要求高品质连铸坯，而且要求高拉速，粘结漏钢一直是制约高拉速连铸的一个重要难题，解决粘结漏钢对保证连铸生产顺行和生产高质量铸坯具有重要意义，目前除了改善诱发坯壳粘结的工艺条件外，其主要手段是开发高预报准确率、低误报率、响应快的结晶器漏钢预报系统。国内外常用的结晶器漏钢预报系统主要是在结晶器铜板内埋设一定数量热电偶测量铜板温度变化，基于粘结v型撕裂口传播时热电偶温度表现的“时滞性”和“温度倒置”等时空变化特征，采用逻辑判断算法或智能算法来识别这些特征，实现粘结漏钢的预报。其中，智能算法虽然在解决实际的非线性问题具有较好的性能，但考虑到逻辑判断算法实现简单、可操作性强、实时性高、可靠性高、易维护等优点，已被广泛实际应用于各大钢厂漏钢预报系统。

关于漏钢预报的各种逻辑判断算法，由于热电偶布置和逻辑规则设计的不同，导致算法性能和报警时间有很大差异，特别是在实际应用时，由于热电偶故障或坯壳生长不均匀等导致的热电偶温度波动，容易引起粘结报警不及时、粘结误报警。一旦粘结报警不及时，则无法通过降拉速措施使粘结修复从而避免漏钢；而每一次误报警会导致铸机突然降速或停机，严重影响铸坯质量和铸机的高效化生产，和漏钢事故一样都会造成巨大的经济损失。所以在设计粘结的逻辑判断算法时，不仅要及时报出粘结行为，考虑报警时效性，缩短报警响应时间，为后续粘结漏钢的修复创造有利条件，同时又必须尽可能的减少误报警。

专利文件cn101332499a公开了一种板坯连铸漏钢预报控制方法，该预报控制方法是基于结晶器热电偶温度变化，通过逻辑判断算法实现粘结漏钢判定的。该预报控制方法是利用温度幅度检查和持续时间判断单个热电偶粘结时典型温度波形，并通过相邻热电偶温度异常变化的时滞性考虑了粘结的纵向和横向传播行为，最终确定每支热电偶的漏钢几率，当出现某支热电偶的漏钢几率达到95％时，降低拉速停止浇注。该预报控制方法虽然一定程度提高了漏钢预报的准确性，降低了误报警次数，但是，该预报控制方法没有考虑到粘结报警响应时间和时效性，特别是在采用温度幅度检查时，对单个热电偶粘结温度波形的识别报警时间较晚，导致不一定能够及时报出粘结行为，如果较晚的报警，即使直接停机也无法保证粘结裂口的修复而不漏钢，如果较早的报警，保持较低的坯壳愈合拉速就能使粘结裂口修复，而并不需要停机、停止浇注，而增加不必要的操作时间、降低生产效率和增加设备损耗。

专利文件cn102825234a公开了一种粘结漏钢的判定报警方法，该判定报警方法是基于多排热电偶温度在空间变化的时滞性和温度曲线交叉(即温度倒置)特征，是针对粘结时的典型温度变化波形模式或理论温度变化波形模式而设计的，而在实际生产过程中，并非所有粘结温度变化波形模式都会表现出“温度倒置”现象，并且实际生产时由于钢水液面波动、保护渣性能、钢水流动、热电偶故障等因素的影响，经常会出现结晶器铜板上下热电偶的温度倒置，或者在非稳态浇铸、热电偶故障等非粘结情况下，也经常会有较大的热电偶温度波动，这样也极易产生温度倒置现象，所以该方法的设计无疑增加了误报和漏报的几率。

综合对目前国内外漏钢预报系统和逻辑判断预报方法调研发现，主要存在如下问题：(1)热电偶本身故障造成所测温度异常变化，影响漏钢预报算法和系统的判断。比如：由于热电偶本身质量问题，性能不稳定或热电偶失去热电特性，温度曲线波动过大；热电偶装配方式错误或者密封不好，致使油污或冷却水进入后测量温度与实际温度偏差大，使温度曲线呈波动状；在热电偶信号传输过程中发生失真现象，使温度曲线波动。(2)开浇、中间包更换、终浇等非稳态浇铸情况下，对热电偶温度影响较大，也会增加算法的误报警；理论上只要区别开各种非稳态条件下和粘结过程的热电偶温度波形就能减少误报，但实际过程，有时非稳态条件下热电偶温度变化非常接近粘结过程温度波形，这就增加了漏钢预报模型设计的难度。(3)逻辑判断算法的一些重要参数依赖于具体的工艺和设备条件，随着设备损耗、材料更换、钢种和保护渣等浇铸条件变化，算法越来越不准确。(4)尽管粘结时单个热电偶温度随时间变化特征、空间多排多列热电偶温度变化的“时滞性”和“温度倒置”特征已成共识，是漏钢预报逻辑算法设计的依据，虽然根据这些特征设计的逻辑判断算法各有不同，但对预报准确性和报警时间的综合考虑均有不足。

综上所述，如何克服现有技术中连铸漏钢预报方法及装置在预报准确性和报警及时性上存在的不足，是现有技术中亟需解决的技术难题。

技术实现要素：

1.发明要解决的技术问题

本发明的目的在于克服现有技术中连铸漏钢预报方法及装置在预报准确性和报警及时性上存在的不足，提供了一种基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法，实现了对粘结漏钢的及时准确预报，保证连铸生产顺行和提高铸坯质量。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法，包括以下步骤：

步骤一、从参数配置文件读取漏钢预报方法中各逻辑判断规则参数；

步骤二、结晶器铜板热电偶温度时间序列数据采集、存储和预处理；

步骤三、同时对结晶器铜板上所有热电偶分别进行温度上升检查；

步骤四、对步骤三中满足温度上升判断条件的热电偶进行温度上升速率检查；

步骤五：对温升异常热电偶tc(i，j)周围的3个热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j+1)和tc(i+1，j)进行温度变化延迟检查，并根据结果判断是否做出粘结轻报警；

步骤六：满足热电偶tc(i，j)温度持续下降检查或者tc(m，n)的周围热电偶温度变化延迟检查后，则进入步骤七；

步骤七：热电偶温度倒置检查；

步骤八：根据报警屏蔽条件，判断是否做出粘结漏钢重报警。

作为本发明更进一步的改进，步骤一中各逻辑判断规则参数包括数据预处理逻辑判断参数、热电偶温度上升检查逻辑判断参数、热电偶温度上升速率检查逻辑判断参数、热电偶温度变化延迟检查逻辑判断参数、热电偶温度下降检查逻辑判断参数、热电偶温度倒置检查逻辑判断参数、粘结漏钢轻报警和重报警逻辑判断参数。

作为本发明更进一步的改进，步骤二中，首先采集结晶器铜板内所有热电偶温度时序数据并按照热电偶预定的行和列排列方式存储编号，每秒采集一次热电偶的温度；

然后进行如下的数据过滤和平滑预处理：

a)热电偶温度小于50℃或大于200℃，不参与算法计算；

b)每秒温度波动大于20℃，以及每2秒温度波动大于38℃，不参与算法计算；

c)将热电偶当前时刻采集的温度数据与该热电偶前一秒采集的温度数据作比较，将温度变化超过20％的温度数据替换为前一秒采集的温度数据；

d)采用移动平均法对每个热电偶温度的时间序列数据进行平滑处理，上述移动平均法是用当前时刻前后一段间隔的温度数据计算平均值取代当前时刻温度值，设移动间隔为2k，k为正整数，则p时刻的移动平均值为：

式中，t(p-k)为p-k时刻的热电偶温度值。

作为本发明更进一步的改进，步骤三中热电偶温度上升检查如下：当热电偶正常工作时，取每4秒为一个温度上升检查循环周期，设第1秒的温度为a，第2秒的温度为b，第3秒温度为c，第4秒温度为d；在时间轴上每到一个时刻就核对前3秒和当前时刻是否满足温度上升判断条件：d>c>b>a；假如某时刻第i行j列热电偶tc(i，j)满足，则将该热电偶这个循环周期内第1秒的时刻标记为τ0(i，j)，如果不能满足，继续下一秒的温度上升检查；

其中：当某个温度上升检查周期满足上述温度上升判断条件，则核对下一个温度上升检查周期是否仍旧满足上述温度上升判断条件，仍然满足则维持之前的τ0(i，j)，如果不满足，继续下一秒的温度上升检查；

如果有4个以内的温度上升检查周期连续的不满足温度上升判断条件，随后一个温度上升检查周期又满足了温度上升判断条件，则仍然维持之前的τ0(i，j)；如果有5个或5个以上温度上升检查周期连续的不满足温度上升判断条件，则清除之前的τ0(i，j)，之后再满足温度上升判断条件时，则重新建立一个τ0(i，j)，后续的算法以新的τ0(i，j)为基准。

作为本发明更进一步的改进，步骤四中温度上升速率检查如下：当出现τ0(i，j)时，计算热电偶tc(i，j)温度上升速率u＝(d-a)/3的值，比较u与设定温度上升速率阀值uc的大小；如果u大于等于uc，则认为该热电偶tc(i，j)温度上升异常，同时将τ0(i，j)储存为该热电偶温度开始上升时刻t0(i，j)，该时刻默认是温度最先变化点，进入步骤五。

作为本发明更进一步的改进，步骤五中，在t0(i，j)之后的温度变化延迟时间阀值范围内，对tc(i，j)周围3个热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j+1)和tc(i+1，j)重复上述步骤三和步骤四的逻辑判断检查，均满足条件的热电偶tc(m，n)进行标记记数，并储存tc(m，n)的温度开始上升时刻t0(m，n)，标记记数数量超过2个时，发出粘结漏钢轻报警，再进入步骤六。

作为本发明更进一步的改进，步骤六中，热电偶tc(i，j)温度持续下降检查如下：在t0(i，j)之后的30秒内，对热电偶tc(i，j)进行温度下降检查，取每4秒为一个温度下降检查周期，设第1秒温度为a'，第2秒温度为b'，第3秒温度为c'，第4秒温度为d'，如满足d'﹤c'﹤b'﹤a'，则判定热电偶tc(i，j)出现温度下降，如果持续满足3个温度下降检查周期，则认为热电偶tc(i，j)出现温度持续下降，直接进入步骤七；

tc(m，n)的周围热电偶温度变化延迟检查如下：在t0(m，n)之后的3～15秒内对所有tc(m，n)的周围三个热电偶tc(m，n-1)、tc(m，n+1)和tc(m-1，n)重复步骤三和步骤四的逻辑判断检查，其中排除对热电偶tc(i，j)的温度变化延迟检查，同样对满足条件的热电偶tc(x，y)进行标记记数，当标记记数数量大于等于3个时，将热电偶tc(i，j)标记为疑似粘结点，直接进入步骤七。

作为本发明更进一步的改进，步骤七中，在t0(i，j)之后的30s内，将tc(i，j)所在行三个热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j)和tc(i，j+1)与其对应所在列下两行热电偶进行温度倒置逻辑判断检查，具体为：

情况(1)：先比较t0(i，j)之前10s内，第i行某一个热电偶的平均温度是否高于同列下两行2个热电偶其中之一的平均温度；

如果高于，观察在t0(i，j)之后30s内，所述第i行某一个热电偶的时间-温度曲线与所述同列下两行2个热电偶其中之一的时间-温度曲线在图像上是否有交叉，如果有交叉则认为出现温度倒置，直接进入步骤八；

如果低于，则比较t0(i，j)之后30s内是否出现第i行某一个热电偶的温度先高于后又低于同列下两行2个热电偶其中之一，如果出现，则认为出现了温度倒置，直接进入步骤八；

情况(2)：当不满足情况(1)时，先比较t0(i，j)之前10s，某列第i+1行热电偶的平均温度是否高于该列第i+2行热电偶的平均温度；

如果高于，在t0(i，j)之后30s内，观察某列第i+1行热电偶的时间-温度曲线与该列第i+2行热电偶的时间-温度曲线在图像上是否有交叉，如果有交叉则认为出现温度倒置，直接进入步骤八；

如果低于，则比较t0(i，j)之后30s内是否出现某列第i+1行热电偶的温度先高于该列第i+2行热电偶之后又低于该列第i+2行热电偶，当出现所说的情况时，仍然认为出现了温度倒置，直接进入步骤八。

作为本发明更进一步的改进，步骤八中设置了以下的报警屏蔽条件，如果均不满足以下的报警屏蔽条件才做出粘结漏钢重报警：

①报警前120s内结晶器液位超出预设最小值和最大值范围，系统不报警；

②报警前120s内拉速低于预设不报警拉速时，系统不报警；

③报警前120s内拉速变化速率超过预设不报警拉速变化速率时，系统不报警；

④当浇铸长度小于预设不报警浇铸长度时，系统不报警；

⑤已经粘结漏钢重报警后60s内，系统不报警；

⑥故障热电偶数目超过设定的阀值时，系统不报警。

作为本发明更进一步的改进，步骤二中，k设置为2；步骤四中，温度上升速率阀值uc设置为0.15℃/s；步骤五中，t0(i，j)之后的温度变化延迟时间阀值范围设置为3～15秒；步骤八中，结晶器液位预设最小值、最大值分别为80mm、120mm；预设不报警拉速为0.5m/min；预设不报警拉速变化速率为0.006m/min；预设不报警浇铸长度为3.0m；故障热电偶数目设定的阀值为热电偶总数的1/3。

3.有益效果

采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下显著效果：

(1)本发明提出的基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法是以漏钢理论为基础，依托实际漏钢数据和生产实际来进行设计，包括：①各种逻辑规则的设计组合，利用实际粘结时各种温度变化特征，充分考虑平衡性，也就是当某一判断条件较为严格时，其他条件需要适当放宽，在提高预报准确率和降低误报率之间寻找平衡点，而且还考虑报警响应时间和时效性；②漏钢预报算法和系统关键参数的确定，首先通过漏钢数据对温度上升速率阀值、粘结v型裂口横向和纵向传播时间、v型撕裂线角度、数据过滤的判断参数、模型屏蔽条件参数等统计分析，然后结合漏钢预报系统运行结果进行不断优化，使系统综合性能达到最佳。

(2)本发明在保证粘结漏钢全部报出的前提下，为了减少误报警，从多方面进行了考虑，比如：①逻辑判断算法设计时，采取了数据过滤和平滑处理、温度上升检查、温度上升速率检查、两次温度变化延迟检查、温度下降检查和温度倒置检查；②对非稳态浇铸、热电偶故障数目较多等情况增加了报警屏蔽条件。

(3)本发明为了减小浇铸工艺和设备条件等的变化对漏钢预报算法和系统的影响，设计了系统参数自学习的功能，以适应实际复杂的生产规律变化，从而提高漏钢预报系统的自适应性和稳定性。

(4)本发明提出的基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法和系统，符合生产实际，报警响应速度快，可以在粘结v型撕裂口传播30s内发出报警，不漏报，预报准确率高，误报警次数大大降低，而且具有较好的自适应性和稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为实施例1中基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法的流程图；

图2为实施例1中结晶器铜板上漏钢预报逻辑检查各步的热电偶示意图；

图3为实施例1中结晶器漏钢预报系统的结构示意图；

图4为实施例1中固定侧e列热电偶温度变化曲线；

图5为实施例1中固定侧f列热电偶温度变化曲线；

图6为实施例1中固定侧g列热电偶温度变化曲线；

图7为实施例1中固定侧h列热电偶温度变化曲线；

图8为实施例1中固定侧i列热电偶温度变化曲线。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。

实施例1

如图1所示，本实施例的基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法，包括以下步骤：

步骤一、从参数配置文件读取漏钢预报方法中各逻辑判断规则参数，包括数据预处理逻辑判断参数、热电偶温度上升检查逻辑判断参数、热电偶温度上升速率检查逻辑判断参数、热电偶温度变化延迟检查逻辑判断参数、热电偶温度下降检查逻辑判断参数、热电偶温度倒置检查逻辑判断参数、粘结漏钢轻报警和重报警逻辑判断参数。

步骤二、结晶器铜板热电偶温度时间序列数据采集、存储和预处理。

首先采集结晶器铜板内所有热电偶温度时序数据并按照热电偶预定的行和列排列方式存储编号，本实施例中，结晶器铜板内埋设的热电偶行号由上到下依次记为1、2、3、……，列号由左到右依次记为a、b、c、……，比如，3b表示第3行b列热电偶。

每秒采集一次热电偶的温度，然后进行如下的数据过滤和平滑预处理，以减小错误数据和数据波动对漏钢预报方法的影响，具体如下：

a)热电偶温度小于50℃或大于200℃，不参与算法计算。

b)每秒温度波动大于20℃，以及每2秒温度波动大于38℃，不参与算法计算。

c)将热电偶当前时刻采集的温度数据与该热电偶前一秒采集的温度数据作比较，将温度变化超过20％的温度数据替换为前一秒采集的温度数据。

d)采用移动平均法对每个热电偶温度的时间序列数据进行平滑处理，在保证不失去原热电偶温度变化特征的同时，减小热电偶温度数据波动对模型的影响。

这里的移动平均法是用当前时刻前后一段间隔的温度数据计算平均值取代当前时刻温度值，设移动间隔为2k，k为正整数，则p时刻的移动平均值为：

式中，t(p-k)为p-k时刻的热电偶温度值。本发明中k设置为2。

步骤三、同时对结晶器铜板上所有热电偶分别进行温度上升检查。所有的单个热电偶温度上升检查如下：

当热电偶正常工作时，取每4秒为一个温度上升检查循环周期，设第1秒的温度为a，第2秒的温度为b，第3秒温度为c，第4秒温度为d；在时间轴上每到一个时刻就核对前3秒和当前时刻是否满足温度上升判断条件：d>c>b>a；假如某时刻第i行j列热电偶tc(i，j)满足，则将该热电偶这个循环周期内第1秒的时刻标记为τ0(i，j)，如果不能满足，继续下一秒的温度上升检查。

当某个温度上升检查周期满足上述温度上升判断条件，则核对下一个温度上升检查周期是否仍旧满足上述温度上升判断条件，仍然满足则维持之前的τ0(i，j)，如果不满足，继续下一秒的温度上升检查。

(1)如果有4个以内的温度上升检查周期连续的不满足温度上升判断条件，随后一个温度上升检查周期又满足了温度上升判断条件，则仍然维持之前的τ0(i，j)；(2)如果有5个或5个以上温度上升检查周期连续的不满足温度上升判断条件，则清除之前的τ0(i，j)，之后再满足温度上升判断条件时，则重新建立一个τ0(i，j)，后续的算法以新的τ0(i，j)为基准。

步骤四、对步骤三中满足温度上升判断条件的热电偶进行温度上升速率检查。具体如下：

当出现τ0(i，j)时，计算热电偶tc(i，j)温度上升速率u＝(d-a)/3的值，比较u与设定温度上升速率阀值uc的大小。如果u大于等于uc，则认为该热电偶tc(i，j)温度上升异常，同时将τ0(i，j)储存为该热电偶温度开始上升时刻t0(i，j)，该时刻默认是温度最先变化点，进入步骤五。其中，本实施例中温度上升速率阀值uc设置为0.15℃/s。

步骤五：如图2所示，对温升异常热电偶tc(i，j)周围的3个热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j+1)和tc(i+1，j)进行温度变化延迟检查，并根据结果判断是否做出粘结轻报警。具体为：

在t0(i，j)之后的温度变化延迟时间阀值范围内(本实施例中设置为3～15秒内)，对tc(i，j)周围3个热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j+1)和tc(i+1，j)重复步骤三和步骤四的逻辑判断检查，均满足条件的热电偶tc(m，n)进行标记记数，并储存tc(m，n)的温度开始上升时刻t0(m，n)，标记记数数量超过2个时，发出粘结漏钢轻报警，进入步骤六。

步骤六：满足热电偶tc(i，j)温度持续下降检查或者tc(m，n)的周围热电偶温度变化延迟检查后，则进入步骤七；

(1)热电偶tc(i，j)温度持续下降检查如下：

在t0(i，j)之后的30秒内，对热电偶tc(i，j)进行温度下降检查，取每4秒为一个温度下降检查周期，设第1秒温度为a'，第2秒温度为b'，第3秒温度为c'，第4秒温度为d'，如满足d'﹤c'﹤b'﹤a'，则判定热电偶tc(i，j)出现温度下降，如果持续满足3个温度下降检查周期，则认为热电偶tc(i，j)出现温度持续下降，直接进入步骤七。

(2)如图2所示，tc(m，n)的周围热电偶温度变化延迟检查如下(其中，排除对热电偶tc(i，j)的温度变化延迟检查)：

在t0(m，n)之后的3～15秒内对所有tc(m，n)的周围三个热电偶tc(m，n-1)、tc(m，n+1)和tc(m-1，n)重复步骤三和步骤四的逻辑判断检查，同样对满足条件的热电偶tc(x，y)进行标记记数，当标记记数数量大于等于3个时，将热电偶tc(i，j)标记为疑似粘结点，直接进入步骤七。

步骤七：热电偶温度倒置检查。

在t0(i，j)之后的30s内，将tc(i，j)所在行三个热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j)和tc(i，j+1)与其对应所在列下两行热电偶进行温度倒置逻辑判断检查，即例如对于tc(i，j)，则将tc(i，j)与其对应所在列下两行热电偶tc(i+1，j)和tc(i+2，j)进行温度倒置逻辑判断检查；具体为：

情况(1)：先比较t0(i，j)之前10s内，第i行某一个热电偶(即热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j)和tc(i，j+1)中的任意一个)的平均温度是否高于同列下两行2个热电偶其中之一的平均温度。

如果高于，就再比较t0(i，j)之后30s内是否与之出现温度倒置，即在t0(i，j)之后30s内，所述第i行某一个热电偶的时间-温度曲线与所述同列下两行2个热电偶其中之一(此处的“其中之一”选取的是在t0(i，j)之前10s内,平均温度小于所述第i行某一个热电偶的那个)的时间-温度曲线在图像上是否有交叉，如果有交叉则认为出现温度倒置，直接进入步骤八；

如果低于，则比较t0(i，j)之后30s内是否出现第i行某一个热电偶(即热电偶tc(i，j-1)、tc(i，j)和tc(i，j+1)中的任意一个)的温度先高于后又低于同列下两行2个热电偶其中之一，即例如对于tc(i，j)，其t0(i，j)之后30s内的温度先高于后又低于同列下两行2个热电偶tc(i+1，j)和tc(i+2，j)其中之一，如果出现，则认为出现了温度倒置，直接进入步骤八。

情况(2)：当不满足情况(1)时，就比较某列第i+1行的热电偶与该列第i+2行的热电偶是否出现温度倒置，即先比较t0(i，j)之前10s，某列第i+1行热电偶的平均温度是否高于该列第i+2行热电偶的平均温度。

如果高于，就再比较t0(i，j)之后30s内是否与之出现温度倒置，即在t0(i，j)之后30s内，某列第i+1行热电偶的时间-温度曲线与该列第i+2行热电偶的时间-温度曲线在图像上是否有交叉，如果有交叉则认为出现温度倒置，直接进入步骤八；

如果低于，则比较t0(i，j)之后30s内是否出现某列第i+1行热电偶的温度先高于该列第i+2行热电偶之后又低于该列第i+2行热电偶，当出现所说的情况时，仍然认为出现了温度倒置，直接进入步骤八。

上述温度倒置逻辑检查中只要出现1个温度倒置，就直接进入步骤八准备发出粘结漏钢重报警。温度倒置从理论上来说是粘结撕裂口传播过程热电偶温度的重要变化特征，所以有很多漏钢预报算法将温度倒置出现与否，以及温度倒置的差值是否达到设定值作为判断粘结漏钢的必要条件，但是受到连铸实际复杂的条件影响，这种温度倒置现象并不是有规律的出现，本发明针对大量的实际漏钢数据分析发现，在粘结发生的30s内，某列其他行热电偶很难与第一行热电偶出现温度倒置，而且在实际的连铸生产中，会出现第一行热电偶的温度在粘结发生之前就低于该列其他行热电偶的现象。为了尽可能的降低这些干扰，并且减小温度倒置对于漏钢预报算法的依赖，本实施例的漏钢预报方法将温度倒置作为最后条件之一，并且条件非常宽松，这也是该方法不同于其他漏钢预报方法的地方。

步骤八：根据报警屏蔽条件，判断是否做出粘结漏钢重报警。

为了减少误报，设置了以下的报警屏蔽条件，如果均不满足以下的报警屏蔽条件才做出粘结漏钢重报警：

①报警前120s内结晶器液位超出预设最小值(本实施方式设置为80mm)和最大值(本实施方式设置为120mm)范围，系统不报警；

②报警前120s内拉速低于预设不报警拉速(本实施方式设置为0.5m/min)时，系统不报警；

③报警前120s内拉速变化速率超过预设不报警拉速变化速率(本实施方式设置为0.006m/min)时，系统不报警；

④开浇阶段判断：当浇铸长度小于预设不报警浇铸长度(本实施方式设置为3.0m)时，系统不报警；

⑤已经粘结漏钢重报警后60s内，系统不报警。

⑥故障热电偶数目超过设定的阀值(本实施方式设置为热电偶总数的1/3)时，系统不进行漏钢判断，不报警。

当发出粘结轻报警时，需要现场操作人员及时进行补渣、捞渣等操作，并观察漏钢预报系统操作界面上的结晶器热电偶温度变化曲线，当发出粘结重报警时，采取降拉速措施避免漏钢。

与上述方法相对应，本实施例还提供一种基于逻辑判断的结晶器漏钢预报系统，如图3所示，具体包括：

结晶器漏钢预报系统硬件组成部分包括：组合式板坯结晶器，共四块铜板，连铸机外弧固定侧两块宽面铜板，内弧活动侧两块窄面铜板，结晶器铜板厚度均为41mm，铜板表面包含1mm镀镍层厚度，铜板材质为cucrzr合金。该系统结晶器铜板内埋设高精度k型铠装热电偶，热电偶被安装定位以检测与钢液接触的铜板表面温度，测量精确度可达0.1℃，测量热电偶的形式采用测量点与补偿导线分布安装，热电偶采用弹簧预紧力压接和卡箍固定方式连接，外部还采用橡胶密封，防止热电偶渗水。宽面铜板上热电偶插入深度是20.5mm，窄面铜板上热电偶插入深度是20mm。结晶器热电偶温度测量及其准确稳定性是漏钢预报系统工作的前提和关键，尤其是高拉速连铸过程。

同时，该漏钢预报系统的热电偶布置方式是采用高密度热电偶布置，宽面铜板布置m行n1列，窄面铜板布置m行n2列，窄面和宽面每一行热电偶埋设高度相同，且第一行热电偶均布置在距弯月面50mm位置以下，以减小液面波动和渣圈等对第一行热电偶测温准确性和温度波动的影响。其中，m≥3，n1取小于(铸坯宽度/热电偶埋设列间距+1)的最大整数，n2取小于(铸坯厚度/热电偶埋设列间距+1)的最大整数。本发明关于热电偶埋设列与列、行与行的间距的设计，为了提高漏钢预报的准确率，并尽快的识别粘结行为进行报警，为此应使粘结的v型撕裂口在纵横向传播速度与热电偶埋设的列和行间距相匹配，也就是保证粘结v型裂口在横向和纵向传播一个测温间距的时间大约相等。而从大量的粘结漏钢坯壳和热电偶温度数据可知，粘结裂口横向传播明显比纵向传播快，所以热电偶埋设列间距必须比行间距大。本发明具体关于热电偶埋设列和行间距的设计必须满足如下条件：

式中，tx和ty为粘结撕裂口在横向和纵向传播一个热电偶间距所需时间；dx和dy分别为结晶器铜板热电偶埋设行和列间距；vx和vy分别为粘结撕裂口横向和纵向传播速度；β为粘结裂口的撕裂线与水平线的夹角，一般在20°～50°范围。

在本实施方式中，关于结晶器热电偶布置方式，第一行热电偶均布置在距弯月面70mm位置，同时依据漏钢坯壳测量和相关漏钢数据统计确定β平均约为35°，则为了保证粘结v型撕裂口在横向和纵向传播一个热电偶间距所需时间相等，热电偶行间距设计为126mm，列间距为180mm，两个宽面铜板分别布置5行12列，两个窄面铜板分别布置5行2列，共140根热电偶。

本发明提供的结晶器漏钢预报系统硬件组成部分还包括组合式结晶器及热电偶、漏钢预报系统计算机、plc、交换机、热电偶补偿电缆、声光报警器、继电器、远程站等。其中，漏钢预报系统计算机包括客户端和服务器计算机，客户端计算机用于漏钢数据的监控显示，不保存任何数据，而服务器计算机用于核心漏钢预报模型运算、漏钢预报模型和客户端漏钢预报系统图形界面之间进行信息和数据的交换，以及漏钢数据的压缩存储。plc一方面实时采集数据，传递给漏钢预报系统，另一方面逻辑判断算法向plc发出报警信号，plc发出降拉速执行指令，防止漏钢发生。

本发明提供的结晶器漏钢预报系统结构包括：

数据采集单元，用于获取热电偶温度实时数据和浇铸过程生产实时数据，由数据测量、数据传输和上位机三部分组成。数据测量部分主要由传感器和a/d转换电路等组成，作用是将传感器测量到的模拟信号转换为数字信号，如热电偶测量的温度等。数据传输部分采用现场总线技术，作用是将数据传输至远端上位机。上位机部分主要是软件数据接口的实现，考虑到本系统所获取数据既有来自于plc的数据，也有来自于连铸数据库的数据，所以有从oracle数据库和从plc两种获取数据方式。从oracle数据库获取，通过建立连铸二级数据库与漏钢预报系统数据库的dblinks连接，使用同义词访问；从plc获取数据，利用西门子先进的上位机组态软件wincc的opc通讯直接采集西门子s7-400plc，采集上来的数据直接存贮在安装wincc的工控机上，漏钢预报系统就可以直接读取。在数据采集过程中，为了消除现场环境对信号的干扰，采取补偿电缆和数字滤波等措施，减小噪音的影响。

漏钢数据自动压缩存储单元，用于将漏钢预报系统在实时运行过程中的所有数据，按照一定文件格式通过数据流的方式进行压缩，每一个浇铸周期结束自动保存一个文件，每一个浇铸周期开始就自动进行记录，系统运行一年下来的数据量经压缩后在50g左右，所以200g硬盘空间就可以保存4年数据不用清理。

基于逻辑判断的漏钢预报模型算法单元，根据接收到的热电偶温度、拉速和结晶器液位等浇铸过程实时数据，并读取系统参数配置文件中的各逻辑判断规则参数，然后运用模型算法进行粘结漏钢的轻报警和重报警判断。

漏钢预报系统自学习和离线分析单元，一方面可以用于历史炉次过程数据的重放，可查看历史热电偶温度、拉速和结晶器液位等，连铸工艺人员通过历史回放可对浇铸过程事故分析，找出事故原因，优化浇铸工艺参数。更重要的一方面是通过离线分析模块也可对核心的漏钢预报模型算法进行离线仿真，具体为改变逻辑判断规则参数，对漏钢数据进行回放，此时漏钢预报系统采用刚设定的参数运算，通过预报准确率、误报率、报警频率等性能指标比较就可以不断对漏钢预报模型在线参数进行学习优化。同时，对应漏钢预报系统在在线运行时，每次粘结漏钢重报警发出后，现场操作人员根据是否漏钢结果及时确认是否为正确报警，然后系统自动记录漏钢预报算法的正确报警次数、误报警次数、粘结漏钢报出率、预报准确率、误报率、误报频率等性能指标，并与设定的粘结漏钢报出率(本实施方式中取100％)、预报准确率(本实施方式中取85％)和误报警频率(本实施方式中取0.15％)重要性能指标阀值进行比较，一旦低于设定阀值，系统会发出参数自学习请求。本发明中粘结漏钢报出率＝正确报警次数/(漏报次数+正确报警次数)，预报准确率＝正确报警次数/(漏报次数+正确报警次数+误报警次数)，误报率＝误报警次数/(正确报警次数+误报警次数)，误报频率＝误报警次数/浇铸炉数。

漏钢预报系统报警和执行单元，通过声光报警器发出漏钢报警信号，轻报警为黄灯亮，重报警为红灯亮，如果为重报警，报警信息会上传到拉速控制的执行单元，通过向plc发出降低拉速或直接停机的指令。同时所有的报警信息都会传输到系统人机界面显示，并且这些报警信息也会保存到记录文件中，报警记录文件中保存漏钢预报系统发出的所有历史的报警时刻、报警类型、报警位置等详细信息，便于后续事故查找和统计分析。

漏钢预报系统参数配置单元，用来设置系统运行参数，包括各种逻辑判断规则参数、系统的用户名和密码等，以及系统通讯连接接口的相关参数，并将这些参数保存在参数配置文件中，在管理员权限可以修改参数，并自动更新到参数配置文件，漏钢预报系统运算时直接从配置文件调用参数。

本实施例中的板坯连铸机，连浇第3炉钢水，浇铸钢种为ss400，浇铸断面为1550×230mm²，工作拉速为1.2m/min，首先对采集到的结晶器热电偶温度数据经过数据过滤和平滑预处理，预处理后的典型列热电偶温度变化曲线如图4-图8所示，然后，根据这些温度时序数据进行粘结漏钢的逻辑判断检查。

(1)热电偶温度上升检查。

固定侧1g热电偶在05:03:53时刻开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝99.48℃，b＝99.68℃，c＝99.92℃，d＝100.24℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(1，g)＝05:03:53。

(2)热电偶温度上升速率检查

计算固定侧1g热电偶温度上升速率u＝(100.24-99.48)/3＝0.2533℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧1g热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(1，g)＝05:03:53。

(3)对05:03:53之后3～15s内固定侧1g热电偶周围的1f、1h和2g热电偶进行温度上升异常检查。

在05:04:04时刻固定侧1f热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝102.58℃，b＝102.76℃，c＝103.00℃，d＝103.26℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(1，f)＝05:04:04。而且，固定侧1f热电偶温度上升速率u＝(103.26-102.58)/3＝0.2267℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧1f热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(1，f)＝05:04:04。

在05:03:56时刻固定侧1h热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝94.58℃，b＝94.86℃，c＝95.66℃，d＝96.54℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(1，h)＝05:03:56。而且，固定侧1h热电偶温度上升速率u＝(96.54-94.58)/3＝0.6533℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧1h热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(1，h)＝05:03:56。

在05:04:05时刻固定侧2g热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝92.80℃，b＝93.02℃，c＝93.28℃，d＝93.58℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(2，g)＝05:04:05。而且，固定侧2g热电偶温度上升速率u＝(93.58-92.80)/3＝0.26℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧2g热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(2，g)＝05:04:05。

由上可知，温度上升异常热电偶数量为3则发出粘结漏钢轻报警。

(4)固定侧1g热电偶温度持续下降检查或者固定侧1f、1h和2g热电偶的周围热电偶温度变化延迟检查。

1)固定侧1g热电偶温度持续下降检查：

从05:03:53时刻开始后的30秒内，设第1秒温度为a'，第2秒温度为b'，第3秒温度为c'，第4秒温度为d'，出现了a'＝102.24℃，b'＝102.20℃，c'＝102.12℃，d'＝101.98℃，满足d'﹤c'﹤b'﹤a'，且在05:04:12时刻已持续3个循环，则在05:04:12时刻判定固定侧1g热电偶温度出现持续下降，直接进入“(5)热电偶温度倒置逻辑检查”。

2)固定侧1f、1h和2g热电偶的周围热电偶温度变化延迟检查，包括：

其中，参考图2，虽然固定侧1f、1h和2g热电偶的周围热电偶理论上有9个，但排除固定侧1g热电偶，以及重复计数的固定侧2f、2h热电偶(即固定侧2f、2h热电偶分别只进行一次温度变化延迟检查)，实际进行温度变化延迟检查的热电偶只有5个，在图2中用十字形线条进行了填充标注)：

①对05:04:04之后3～15s内固定侧1f热电偶周围的1e和2f热电偶进行温度上升异常检查。

在05:04:11时刻固定侧1e热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝92.52℃，b＝92.68℃，c＝92.84℃，d＝93.02℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(1，e)＝05:04:11。而且，固定侧1e热电偶温度上升速率u＝(93.02-92.52)/3＝0.1667℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧1e热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(1，e)＝05:04:11。

在05:04:18时刻固定侧2f热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝91.66℃，b＝91.80℃，c＝91.96℃，d＝92.14℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(1，e)＝05:04:18。而且，固定侧2f热电偶温度上升速率u＝(92.14-91.66)/3＝0.16℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧2f热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(2，f)＝05:04:18。

②对05:03:56之后3～15s内固定侧1h热电偶周围的1i和2h热电偶进行温度上升异常检查。

在05:04:06时刻固定侧1i热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝99.62℃，b＝99.74℃，c＝99.94℃，d＝100.26℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(1，i)＝05:04:06。而且，固定侧1i热电偶温度上升速率u＝(100.26-99.62)/3＝0.2133℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧1i热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(1，i)＝05:04:06。

在05:04:04时刻固定侧2h热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝93.20℃，b＝93.32℃，c＝93.48℃，d＝93.68℃，满足d>c>b>a，则记录τ0(2，h)＝05:04:04。而且，固定侧2h热电偶温度上升速率u＝(93.68-93.20)/3＝0.16℃/s>0.15℃/s，则认为固定侧2h热电偶温度上升异常，同时记录该热电偶温度开始上升时刻t0(2，h)＝05:04:04。

③对05:04:05之后3～15s内固定侧2g热电偶周围的3g热电偶进行温度上升异常检查。

在05:04:05时刻固定侧3g热电偶开始上升，在这个温度上升检查循环内，a＝94.14℃，b＝94.28℃，c＝94.48℃，d＝94.70℃，满足d>c>b>a，而且，固定侧3g热电偶温度上升速率u＝(94.70-94.14)/3＝0.28℃/s>0.15℃/s，但是该热电偶温度开始上升时刻不在05:04:05之后3～15s内，所以固定侧3g热电偶不计入粘结温度异常热电偶内。

由此可得，固定侧1f、1h和2g热电偶的周围有4个热电偶满足温度变化延迟检查条件，数量超过3个，则将固定侧热电偶1g标记为疑似粘结点，进入“(5)热电偶温度倒置逻辑检查”。

需要说明的是，上述“1)固定侧1g热电偶温度持续下降检查”、“2)固定侧1f、1h和2g热电偶的周围热电偶温度变化延迟检查”只要满足其中任意一个则直接进入“(5)热电偶温度倒置逻辑检查”，本实施例中为了更清楚、全面的介绍整个漏钢预报方法，均作了说明。

(5)热电偶温度倒置逻辑检查

参考图7，在05:03:53时刻之前10s，固定侧2h热电偶平均温度(92.78℃)小于固定侧1h热电偶平均温度(94.37℃)。在05:03:53时刻之后30s内，05:04:13时刻固定侧2h热电偶与1h热电偶出现首次温度倒置，发出粘结重报警，用时20s，比实际漏钢时刻(05:04:40)提前了约27s。

为了进一步验证本发明的预报效果，利用现场采集的一个月的1569炉热电偶温度等浇铸过程数据，对本实施例提出的基于逻辑判断的结晶器漏钢预报方法及系统进行了测试，并与现场漏钢预报系统进行了对比。测试得到的结果如表1所示。

表1本发明与现场漏钢预报系统的比较

从表1测试结果可知，本实施例的漏钢预报系统各项评价指标都优于现场漏钢预报系统。现场漏钢预报系统，漏报一次粘结导致漏钢，误报次数达到20次，报警用时在50s以内，报警响应速度较慢，增加了后续降拉速修复漏钢的风险。本实施例的漏钢预报方法及系统无漏报，误报1次，误报次数大大降低，粘结漏钢报出率达到100％，预报准确率达到88.89％，误报率为11.11％，误报警频率仅为0.06％次/炉，而且所有粘结漏钢的报警用时都在30s以内，报警响应速度快，为后续降拉速修复漏钢提供了足够的时间。

以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。