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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(guò)程中,化渣是其中的一個(gè)關(guān)鍵過(guò)程。自動(dòng)煉鋼要求利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)化渣狀態(tài)準(zhǔn)確、及時(shí)判定,作為控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)調(diào)控的依據(jù),使得煉鋼過(guò)程平穩(wěn)進(jìn)行,避免出現(xiàn)噴濺和返干等問(wèn)題,從而提高煉鋼效率、質(zhì)量,避免鐵水損失,同時(shí)可以進(jìn)一步實(shí)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(yàn)來(lái)判斷化渣進(jìn)程和狀態(tài)的方式,這成為轉(zhuǎn)爐煉鋼自動(dòng)化的關(guān)鍵障礙之一。為了克服這個(gè)
2、問(wèn)題,已經(jīng)有人采用了多種手段進(jìn)行檢測(cè),其中基于分析化渣噪聲的方式相對(duì)較好,但是存在不準(zhǔn)確、不穩(wěn)定和滯后等問(wèn)題,致使不能真正實(shí)用。因此找到一種能夠準(zhǔn)確反映化渣狀態(tài)的方法具有重要意義,將會(huì)取得良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)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(wèn)題,著重分析了其問(wèn)題產(chǎn)生的原因,進(jìn)行了新的噪聲采集系統(tǒng)設(shè)計(jì),確定了新的化渣噪聲信號(hào)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(jī)沖擊、
3、濾波、諧振和激勵(lì)產(chǎn)生的,其產(chǎn)生機(jī)理歸納為多個(gè)隨機(jī)過(guò)程的綜合疊加。進(jìn)而基于MATLAB,采用信號(hào)處理方法,對(duì)噪聲功率譜進(jìn)行分析,對(duì)不同的隨機(jī)過(guò)程進(jìn)行解耦合,把不同的過(guò)程與化渣過(guò)程進(jìn)行比對(duì),確定了化渣噪聲的多個(gè)特征頻帶及其特征曲線,生成了反映化渣過(guò)程的組合特征函數(shù)。為了消除隨機(jī)過(guò)程導(dǎo)致的不穩(wěn)定性,進(jìn)一步設(shè)計(jì)了濾波器。同時(shí),還做了保證算法實(shí)時(shí)性的一些設(shè)計(jì),使特征曲線能更準(zhǔn)確、更及時(shí)地反映出化渣狀態(tài)。 在化渣噪聲特征曲線生成的同時(shí),為了
4、自動(dòng)識(shí)別化渣狀態(tài),初步進(jìn)行了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)識(shí)別機(jī)制的研究,提出了采用掩碼技術(shù)以及滑動(dòng)窗口技術(shù)提取化渣噪聲信號(hào)特征,并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲信號(hào)特征進(jìn)行識(shí)別的方法,進(jìn)行了樣本訓(xùn)練與測(cè)試實(shí)驗(yàn),效果良好。 根據(jù)噪聲特征曲線和化渣狀態(tài)識(shí)別,指導(dǎo)化渣過(guò)程,實(shí)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(jì)劃繼續(xù)進(jìn)行提高化渣狀態(tài)識(shí)別率的研究,以及監(jiān)視系統(tǒng)和控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)的研究,為最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化煉鋼做進(jìn)一步的關(guān)鍵理論和技
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