專(zhuān)利名稱(chēng)：一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及鋼鐵冶金過(guò)程檢測(cè)與控制領(lǐng)域，尤其是涉及一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
隨著全球一體化進(jìn)程的不斷深入，鋼鐵需求日益增加。我國(guó)的鋼鐵產(chǎn)量更是增勢(shì) 迅猛，截止到2007年，粗鋼產(chǎn)量已經(jīng)達(dá)到4. 89億噸，占全球總產(chǎn)量的36. 4%，超過(guò)日本、美 國(guó)、俄羅斯、印度、韓國(guó)、德國(guó)、烏克蘭、巴西、等國(guó)的總和。但是我國(guó)鋼鐵質(zhì)量卻始終處于較 低水平，出口鋼材也是以低附加值的普通鋼材為主，而用于制造精密機(jī)械、儀表以及轎車(chē)的 高質(zhì)量鋼材卻基本依靠進(jìn)口。鋼鐵生產(chǎn)中的連鑄技術(shù)具有生產(chǎn)率和成材率高及節(jié)約能源的特點(diǎn)，同時(shí)可減少鑄 件中夾雜物的含量，提高鑄件質(zhì)量，是目前應(yīng)用最為廣泛的冶金技術(shù)之一。利用連鑄技術(shù)生 產(chǎn)鋼材的產(chǎn)量占總產(chǎn)量的比重稱(chēng)為連鑄比(Continuous Casting Ratio, CCR)。發(fā)達(dá)國(guó)家 的CCR—般在95%以上，有些國(guó)家如意大利已經(jīng)達(dá)到100% ；我國(guó)的CCR為94. 8%，高于世 界平均水平90. 5%。因此在這種形勢(shì)下，提高我國(guó)鋼鐵企業(yè)的連鑄生產(chǎn)工藝水平與競(jìng)爭(zhēng)能力 就顯得尤為迫切。在鋼鐵連鑄生產(chǎn)過(guò)程中，氧化劑和鋼水中的雜質(zhì)混合形成液體鋼渣，其比重較輕， 只有純鋼水比重的0. 4^0. 6倍，浮于鋼水上部。在鋼包澆注后期，鋼渣逐漸從鋼包流入中間 包，并在中間包內(nèi)逐步積累，影響鋼材品質(zhì)，嚴(yán)重時(shí)甚至使連鑄生產(chǎn)無(wú)法進(jìn)行。隨著現(xiàn)代工 業(yè)生產(chǎn)的不斷擴(kuò)大與發(fā)展，對(duì)鋼鐵品種和質(zhì)量的要求不斷提高，當(dāng)然對(duì)連鑄生產(chǎn)中鋼水純 凈度要求也就越來(lái)越高。連鑄下渣檢測(cè)技術(shù)(Slag Carry-over Detection Technology, SCDT)就是通過(guò)對(duì)鋼包澆注后期鋼水狀態(tài)的有效識(shí)別來(lái)控制鋼水純凈度，提高鑄件質(zhì)量與 鋼水收得率的重要手段之一。S⑶T作為鋼鐵連鑄生產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)，世界各國(guó)尤其是西方發(fā)達(dá)國(guó)家都給予了高度 重視。上世紀(jì)80年代末，德國(guó)成功的開(kāi)發(fā)出基于電磁感應(yīng)原理的S⑶T，成為目前世界上應(yīng) 用最為廣泛的SCDT。但電磁式SCDT在應(yīng)用過(guò)程中存在使用壽命短、不易安裝維護(hù)、使用成 本較高等缺點(diǎn)。針對(duì)以上問(wèn)題，一些其它檢測(cè)方法逐步被開(kāi)發(fā)應(yīng)用，如超聲波檢測(cè)法、紅外 檢測(cè)法、振動(dòng)檢測(cè)法等，其中振動(dòng)檢測(cè)法能夠有效的解決電磁檢測(cè)法存在的問(wèn)題。與電磁檢 測(cè)法相比，其在使用壽命、檢測(cè)準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性、系統(tǒng)維護(hù)等方面均具有優(yōu)勢(shì)。但是振動(dòng)檢測(cè) 法的技術(shù)要求很高，振動(dòng)傳感器的設(shè)計(jì)安裝、振動(dòng)信號(hào)干擾剔除與分離、鋼包卷渣過(guò)程動(dòng)態(tài) 識(shí)別等問(wèn)題具有很高的難度。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服在充滿(mǎn)諸多振動(dòng)干擾源的連鑄工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)特殊環(huán)境條件下，進(jìn)行鋼流沖擊 振動(dòng)信號(hào)的干擾剔除與分離、鋼包卷渣過(guò)程動(dòng)態(tài)識(shí)別技術(shù)具有高難度的問(wèn)題，本發(fā)明提供 一種能在連鑄工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)強(qiáng)噪聲環(huán)境下的鋼流沖擊振動(dòng)信號(hào)的干擾剔除與動(dòng)態(tài)模式識(shí)別的鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法。本發(fā)明的技術(shù)方案
一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法，其特征在于其步驟過(guò)程如下
首先，對(duì)鋼包澆注過(guò)程中的鋼流沖擊振動(dòng)信號(hào)時(shí)間序列進(jìn)行階段定義，包括未有鋼渣 混入鋼流的初始階段，鋼水、鋼渣與空氣混合成鋼流的過(guò)渡階段，以鋼渣為主的鋼流的完結(jié) 階段；
然后，處理現(xiàn)場(chǎng)干擾信號(hào)，確定鋼包卷渣過(guò)程特征參數(shù)，包括最大值、最小值、平均值、 均方根、標(biāo)準(zhǔn)差、峰峰值、偏度、峭度、頻率重心、均方頻率、頻率方差和烈度；
再者，基于動(dòng)態(tài)模式識(shí)別方法，建立面向鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)輸入層以卷渣過(guò)程特征參數(shù)作為輸入信號(hào)，其過(guò)程輸出層是需要 識(shí)別的三個(gè)階段定義；所述輸入層的輸入信號(hào)在中間隱含層經(jīng)過(guò)作用函數(shù)運(yùn)算后得到輸出 值；
其中，所述 的作用 函數(shù)是
權(quán)利要求
一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法，其特征在于其步驟過(guò)程如下首先，對(duì)鋼包澆注過(guò)程中的鋼流沖擊振動(dòng)信號(hào)時(shí)間序列進(jìn)行階段定義，包括未有鋼渣混入鋼流的初始階段，鋼水、鋼渣與空氣混合成鋼流的過(guò)渡階段，以鋼渣為主的鋼流的完結(jié)階段；然后，處理現(xiàn)場(chǎng)干擾信號(hào)，確定鋼包卷渣過(guò)程特征參數(shù)，包括最大值、最小值、平均值、均方根、標(biāo)準(zhǔn)差、峰峰值、偏度、峭度、頻率重心、均方頻率、頻率方差和烈度；再者，基于動(dòng)態(tài)模式識(shí)別方法，建立面向鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)輸入層以卷渣過(guò)程特征參數(shù)作為輸入信號(hào)，其過(guò)程輸出層是需要識(shí)別的三個(gè)階段定義；所述輸入層的輸入信號(hào)在中間隱含層經(jīng)過(guò)作用函數(shù)運(yùn)算后得到輸出值；其中，所述的作用函數(shù)是； (1)然后利用快速模擬退火組合優(yōu)化算法把網(wǎng)絡(luò)中所有權(quán)重的集合看成是一個(gè)解向量，然后構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)；(2)式(2)中，為訓(xùn)練樣本數(shù)，為輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，為第神經(jīng)元關(guān)于第個(gè)樣本的期望輸出，為第神經(jīng)元關(guān)于第個(gè)樣本的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)輸出；最后，通過(guò)修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來(lái)得到式(2)的目標(biāo)函數(shù)的最小值，取得鋼包卷渣過(guò)程中各個(gè)階段定義的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)。2010102801947100001dest_path_image001.jpg,2010102801947100001dest_path_image002.jpg,2010102801947100001dest_path_image003.jpg,dest_path_image004.jpg,dest_path_image005.jpg,471063dest_path_image004.jpg,823547dest_path_image003.jpg,dest_path_image006.jpg,139997dest_path_image004.jpg,640248dest_path_image003.jpg
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法，其特征在于所述修改網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值來(lái)取得目標(biāo)函數(shù)最小值步驟如下①初始化，隨機(jī)產(chǎn)生一組初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值而，并設(shè)置初始溫度石>O、迭代次數(shù)=0、檢驗(yàn)精度f(wàn)，e是目標(biāo)函數(shù)的取值,令Xpi = /(S0)、/· = / (S0S^=Ssj ；②將網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,作為初始點(diǎn)S^CO,利用鮑威爾算法進(jìn)行優(yōu)化,快速搜素到某一個(gè)局部 極小點(diǎn)，得到一組新的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值^ ,令Si= ‘、/·=趣、β = J (Si)；③將網(wǎng)絡(luò)權(quán)值名作為迭代值Λ,設(shè)當(dāng)前解= ζ,令Γ = TI,進(jìn)行最佳保留模擬退火操 作；按照接受準(zhǔn)則，得到一組新的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值名+1 ;令:1+1，其下降實(shí)現(xiàn)方法為T(mén)i = ^^tt .(3)`1 1 + 1η(ι)，⑶④若經(jīng)過(guò)模擬退操作后所得的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值馬+Γ滿(mǎn)足精度要求或迭代次數(shù)，則算法結(jié)束；否貝1J，若/(名+1) </_，則令& =孓+1，轉(zhuǎn)入步驟②；若/(馬+1)2/織，則令5； = ,轉(zhuǎn)入步驟③。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法，其特征在于所述的現(xiàn)場(chǎng) 干擾信號(hào)的處理方法，是首先通過(guò)程序判斷濾波克服隨機(jī)脈沖干擾，然后利用滑動(dòng)平均濾 波有效抑制周期性干擾信號(hào)，最后進(jìn)行無(wú)限沖擊響應(yīng)濾波。
全文摘要
一種鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別方法，其步驟過(guò)程如下首先對(duì)鋼包澆注過(guò)程中的鋼流沖擊振動(dòng)信號(hào)時(shí)間序列進(jìn)行階段定義，然后處理現(xiàn)場(chǎng)干擾信號(hào)，確定鋼包卷渣過(guò)程特征參數(shù)；基于動(dòng)態(tài)模式識(shí)別方法，建立面向鋼包卷渣過(guò)程識(shí)別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后利用改進(jìn)的模擬退火-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼包卷渣過(guò)程中各個(gè)階段定義的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)的識(shí)別。本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)在連鑄工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)強(qiáng)噪聲環(huán)境下的鋼流沖擊振動(dòng)信號(hào)的干擾剔除與動(dòng)態(tài)模式識(shí)別，為振動(dòng)式鋼包下渣檢測(cè)系統(tǒng)的在線判斷提供可靠依據(jù)；為振動(dòng)式鋼包下渣系統(tǒng)識(shí)別的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性提供有力保證；提高了目標(biāo)參數(shù)的預(yù)測(cè)精度；保證了對(duì)鋼流沖擊振動(dòng)信號(hào)識(shí)別的實(shí)時(shí)性。
文檔編號(hào)B22D11/18GK101947645SQ20101028019
公開(kāi)日2011年1月19日 申請(qǐng)日期2010年9月14日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月14日
發(fā)明者計(jì)時(shí)鳴, 譚大鵬, 金明生 申請(qǐng)人:浙江工業(yè)大學(xué)