| Обзор
Система предупреждения о разливке стали из кристаллизатора модели BPS-K600, разработанная компанией Ухань Чжунфэйянг Мониторинг и Контроль Инжиниринг Ко., Лтд., использует искусственную нейронную сеть в сочетании с традиционными технологиями искусственного интеллекта и обработки информации. Она преодолевает недостатки традиционных прогнозирующих моделей на основе логики и обладает функциями адаптации, самоорганизации и реального обучения.
Данная система предупреждения о разливке имеет оптимизированную архитектуру промышленной сети. В соответствии с распределением и законом изменения температурного поля кристаллизатора на месте эксплуатации она в реальном времени отслеживает и реагирует на процесс разливки стали, способна самостоятельно обучаться и принимать решения, предоставляет операторам на месте информацию о предупреждении, эффективно предотвращает происшествия с разливкой стали, значительно снижает затраты и повышает коэффициент безопасности непрерывной разливки.
Система применима к всевозможным типам непрерывных разливочных станков: квадратным, круглым, прямоугольным, плиточным и другим.
Компоновочные части
Термопары: Разработаны с учетом фактических условий установки на кристаллизаторе, водяном баке, болтах и раме кристаллизатора.
Передняя система сбора данных: Состоит из много-модульной цепи сбора, промышленного интерфейса Ethernet и высокоскоростного встроенного обработчика.
Рабочая платформа: Осуществляет реальное отображение состояния температурного поля кристаллизатора, онлайн-анализ и прогнозирование разливки стали из кристаллизатора.
Сервер: Осуществляет обмен и управление хранением данных, работу системы отчетов и печати, а также имеет функции анализа данных и самообучения.
Основные технические параметры
Сбор данных: Частота сбора данных с термопар типов K/T достигает 10 Гц.
Точность измерения температуры: ±0,25 °C
Поддерживаемые протоколы связи: Промышленный Ethernet (TCP/IP), PROFIB |
Why We Wire HVAC Systems In Reverse: The Climate Control Lesson We Understood at Age A Teenager 
РЕКЛАМА:
