化渣噪聲監(jiān)視技術(shù)的研究.pdf

1、采用轉(zhuǎn)爐的方式是現(xiàn)在主流的煉鋼手段，在轉(zhuǎn)爐煉鋼過程中，化渣是其中的一個關(guān)鍵過程。自動煉鋼要求利用計算機技術(shù)對化渣狀態(tài)準確、及時判定，作為控制系統(tǒng)實時調(diào)控的依據(jù)，使得煉鋼過程平穩(wěn)進行，避免出現(xiàn)噴濺和返干等問題，從而提高煉鋼效率、質(zhì)量，避免鐵水損失，同時可以進一步實現(xiàn)降罩除塵和爐氣回收工作，具有非常大的必要性。 現(xiàn)在除超大型轉(zhuǎn)爐外，普遍采用由熟練工人根據(jù)經(jīng)驗來判斷化渣進程和狀態(tài)的方式，這成為轉(zhuǎn)爐煉鋼自動化的關(guān)鍵障礙之一。為了克服這個

2、問題，已經(jīng)有人采用了多種手段進行檢測，其中基于分析化渣噪聲的方式相對較好，但是存在不準確、不穩(wěn)定和滯后等問題，致使不能真正實用。因此找到一種能夠準確反映化渣狀態(tài)的方法具有重要意義，將會取得良好的經(jīng)濟效益和社會效益。 本文分析了原有音平控渣技術(shù)的原理與工作情況，并指出了其合理性及存在問題，著重分析了其問題產(chǎn)生的原因，進行了新的噪聲采集系統(tǒng)設(shè)計，確定了新的化渣噪聲信號處理方法。 本課題的理論分析提出轉(zhuǎn)爐化渣噪聲是由隨機沖擊、

3、濾波、諧振和激勵產(chǎn)生的，其產(chǎn)生機理歸納為多個隨機過程的綜合疊加。進而基于MATLAB，采用信號處理方法，對噪聲功率譜進行分析，對不同的隨機過程進行解耦合，把不同的過程與化渣過程進行比對，確定了化渣噪聲的多個特征頻帶及其特征曲線，生成了反映化渣過程的組合特征函數(shù)。為了消除隨機過程導(dǎo)致的不穩(wěn)定性，進一步設(shè)計了濾波器。同時，還做了保證算法實時性的一些設(shè)計，使特征曲線能更準確、更及時地反映出化渣狀態(tài)。 在化渣噪聲特征曲線生成的同時，為了

4、自動識別化渣狀態(tài)，初步進行了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動識別機制的研究，提出了采用掩碼技術(shù)以及滑動窗口技術(shù)提取化渣噪聲信號特征，并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噪聲信號特征進行識別的方法，進行了樣本訓(xùn)練與測試實驗，效果良好。 根據(jù)噪聲特征曲線和化渣狀態(tài)識別，指導(dǎo)化渣過程，實現(xiàn)了平穩(wěn)煉鋼，基本避免了噴濺和返干的發(fā)生。 在此基礎(chǔ)上，計劃繼續(xù)進行提高化渣狀態(tài)識別率的研究，以及監(jiān)視系統(tǒng)和控制系統(tǒng)聯(lián)動的研究，為最終實現(xiàn)自動化煉鋼做進一步的關(guān)鍵理論和技