連鑄結晶器漏鋼預報系統，是通過對結晶器銅板溫度實時在線監測，獲得銅板溫場變化全息參數及對溫度變化進行分析、計算并實現對漏鋼狀態的在線預報。操作人員就可以根據這些實際參數的變化來制定結晶器的冷卻策略和在漏鋼狀態下的拉速控制，確保結晶器在安全可靠的范圍內高效的工作。

武漢中飛揚測控工程有限公司開發的BPS-K600連鑄結晶器漏鋼預報系統，能夠實時的對結晶溫度場的全過程進行監測，并對檢測參數在線分析、處理、顯示，漏鋼報警等功能，自動或手動控制拉速以實現坯殼生長確保鑄坯過程安全。

武漢中飛揚測控工程有限公司獨立研發的BPS-K600漏鋼預報系統采用了神經網絡，并與現代人工智能和信息技術相結合，克服了基于傳統的邏輯預報模型的缺陷，具有自適應、自組織和自學習功能。

基于BP神經網絡的漏鋼預報算法，能夠準確有效實現鋼廠連鑄結晶器的多種漏鋼預報，根據熱電偶的設1計和排列不同，或增加摩擦力等輔助測量，BPS-K600連鑄結晶器漏鋼預報能實現粘連、卷渣、縱裂、角裂漏鋼等多種類型的漏鋼預報和結晶器內溫度場的感知、指示等功能。

BPS-K600漏鋼預報系統具有工業網絡優化架構，根據現場結晶器溫度場的分布規律，實時響應、跟蹤，能自我學習、自我判斷，為現場操作提供預警信息，有效預防漏鋼事故的發生，極大降低生產成本和提高連鑄安全系數。