基于機(jī)尾斷面圖像和風(fēng)箱溫度的燒結(jié)質(zhì)量等級在線評測系統(tǒng)的研究.pdf

1、鋼鐵作為經(jīng)濟(jì)建設(shè)最重要的原材料之一，促使了冶金行業(yè)的迅猛發(fā)展。鐵礦石是高爐煉鐵中最重要的原料，而天然富鐵礦石已經(jīng)不能滿足人們對高爐原料的產(chǎn)量需求，自然界中含量豐富的貧礦石開始得到大量開采應(yīng)用，然而它卻不能被直接用來高爐煉鐵，而是需要經(jīng)過燒結(jié)后形成燒結(jié)礦以提高其品質(zhì)。因此，現(xiàn)階段燒結(jié)工藝是各大冶金工廠的必備技術(shù)。
　　 由于燒結(jié)工藝極其復(fù)雜，所以人們需要對燒結(jié)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)觀察監(jiān)測，以便及時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)。盡管化學(xué)檢測方法較為準(zhǔn)確，但

2、樣品在實(shí)驗(yàn)室中的檢測時(shí)間長達(dá)數(shù)個小時(shí)，它只能反映相當(dāng)長一段時(shí)間以前的燒結(jié)質(zhì)量，因此實(shí)時(shí)性很差。人工機(jī)尾斷面觀察法實(shí)時(shí)性較高，它是由看火工根據(jù)多年生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)通過觀察機(jī)尾斷面情況判斷燒結(jié)質(zhì)量，然而，此方法也有無法避免的缺陷，主要是會受到人為主觀因素的影響，如視覺誤差、經(jīng)驗(yàn)不統(tǒng)一等，因而對判斷結(jié)果較易產(chǎn)生波動。另外，此方法還難以做到長期實(shí)時(shí)觀測，對過欠燒的判斷缺乏連續(xù)性。但由于此種方法的高度直觀性，在業(yè)界仍然被廣泛采用。目前，對過欠燒判斷的主流

3、方法是根據(jù)風(fēng)箱溫度上升變化來預(yù)判，然而，它也僅僅是對燒結(jié)終點(diǎn)的預(yù)測，并沒有直接反映最終的燒結(jié)質(zhì)量，并缺乏直觀性。
　　 因此，將上述兩種方法有機(jī)結(jié)合可以克服它們各自的缺點(diǎn)，在保證了正確性的同時(shí)，又高度直觀便捷。此方法是將機(jī)尾斷面形態(tài)分析與風(fēng)箱溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)有機(jī)組合成燒結(jié)指標(biāo)，并與燒結(jié)質(zhì)量等級形成對應(yīng)函數(shù)關(guān)系，最后通過實(shí)時(shí)燒結(jié)指標(biāo)的輸入反演出實(shí)時(shí)燒結(jié)質(zhì)量的輸出。
　　 燒結(jié)是一個高度非線性、高耦合的過程，利用簡單的數(shù)學(xué)關(guān)系是

4、不可能將這個函數(shù)表達(dá)出來。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近領(lǐng)域得到較廣泛的應(yīng)用，而傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以在全局上找到最優(yōu)解，從而影響判斷精度。為此，在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷燒結(jié)質(zhì)量時(shí)，需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行必要的優(yōu)化，利用模擬退火算法可以獲取全局最優(yōu)解，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和魯棒性。
　　 在結(jié)合機(jī)尾斷面形態(tài)分析和風(fēng)箱溫度跟蹤的基礎(chǔ)上，依靠改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為判斷算法，實(shí)現(xiàn)了燒結(jié)質(zhì)量等級的在線評測。經(jīng)過在寶鋼不銹鋼事業(yè)部燒結(jié)生產(chǎn)線長時(shí)間的實(shí)際運(yùn)