摘要：：纵裂纹是典型的铸坯表面缺陷，严重影响过程顺行和连铸坯质量。铸坯表面纵裂纹的识别和预测对于铸坯质量的提升具有重要意义。针对纵裂纹形成与扩展过程中，结晶器热电偶温度在时间序列上的动态演化和一维传播特征，捕获和提取了纵裂纹和正常工况下热电偶时序温度的典型变化趋势；运用动态时间弯曲（Ｄｙｎａｍｉｃ　ＴｉｍｅＷａｒｐｉｎｇ，ＤＴＷ）方法度量不同工况下时序温度的相似性和差异性，结合ｋ近邻（ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ　Ｎｅｉｇｈｂｏｒ，ｋＮＮ）分类算法，建立了针对连铸坯纵裂的在线识别和分类模型。结果表明，建立的模型对纵裂纹和正常工况样本具有较高的识别准确率。提出的基于温度时序特征动态时间弯曲及ｋＮＮ方法的纵裂预测模型，为铸坯纵裂的实时检测和准确预报提供了可靠途径。关键词：纵裂纹；一维传播；热电偶温度；动态时间弯曲；ｋ近邻分类；连铸 下载高清全文——基于动态时间弯曲和k近邻分类预测铸坯纵裂纹.pdf