基于小波包分析的aod爐爐口音頻信號預報噴濺的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于小波包分析的AOD爐音頻信號預報噴濺的方法，該方法利用小波包變換法分析了噴濺前AOD爐爐口音頻信號的時頻特性，確定了噴濺特征信號的特征頻段，以及可以作為預報噴濺的特征向量，并且利用小波重構法有效的濾除了各種現(xiàn)場干擾。該方法提取出的特征信號不僅間接表征了爐內(nèi)的渣層厚度的大小，而且反映了與噴濺直接相關的特征信息。本發(fā)明實現(xiàn)的步驟如下：數(shù)據(jù)采集及濾波；特征向量的提??；噴濺可能性預報，該方法大大降低了現(xiàn)有音平檢測技術的誤報率，提高了預報精度，從而為噴濺抑制裕留了寶貴時間。
【專利說明】基于小波包分析的AOD爐爐口音頻信號預報噴濺的方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種用AOD爐精煉中低碳鉻鐵合金的生產(chǎn)工藝過程，特別涉及一種基于小波包分析的AOD爐爐口音頻信號預報噴濺的方法。
【背景技術】
[0002]噴濺在轉爐、AOD爐及電爐生產(chǎn)過程中時有發(fā)生，據(jù)有關文獻統(tǒng)計噴濺事故占冶金行業(yè)事故的60.7%，噴濺發(fā)生率在11.6%-20%之間，而鐵合金生產(chǎn)由于比煉鋼溫度高、爐容比小和原料中含大量雜質等原因，其噴濺發(fā)生率更高，因而有效抑制噴濺發(fā)生，既是穩(wěn)定氬氧精煉鐵合金工藝的必然，也是保證設備和人身安全的需要。
[0003]在AOD爐冶煉過程中，噴濺產(chǎn)生的內(nèi)在原因是直接供氧或間接供氧量過大，瞬時產(chǎn)生大量的CO氣體，而外在原因是由于Cr2O3或FeO含量較高，渣液張力較小、渣液泡沫化程度較高和渣層較厚，致使CO逸出困難。噴濺發(fā)生的主要特征有:1.爐渣中Cr2O3或FeO含量積累過高；2.爐渣泡沫化程度較高，渣層液面升高；3.爐內(nèi)反應劇烈沸騰，伴隨振動和音頻噪聲。有經(jīng)驗的工人常常根據(jù)吹煉噪聲來判斷冶煉狀況，因此冶煉噪聲可以反映爐內(nèi)冶煉狀態(tài)并且可以間接預報噴濺。
[0004]吹煉過程中與爐渣厚度有關的噪音主要是超音速氧氣流股的動力學噪音和該流股沖擊熔池時發(fā)出的噪音。正常冶煉時，聲源點(氧槍頭)淹沒在AOD爐內(nèi)，噪音主要經(jīng)爐膛內(nèi)壁的反復反射、吸收后傳至取聲點。由于泡沫渣的吸聲作用，渣層越厚，其聲音強度值越低。實際上，不同的噸位、氧槍噴頭、設備及供氧條件其吹煉噪音的特征頻帶各不相同，因此適宜的特征頻帶選擇是噴 濺特征信號提取以及排除環(huán)境干擾的關鍵因素。當槍位不變時，檢測到的吹煉噪音強度就反映了泡沫渣的厚度，并且隨著渣層厚度的改變，必然改變爐內(nèi)聲音信號的反射路程，從而造成音頻信號的頻率變化。近年來，音頻預報技術在國內(nèi)得到廣泛研究與發(fā)展，因為其資金投入小、安裝簡易、實時在線等優(yōu)勢必將使其擁有廣闊的應用空間，以下是具體的應用實例:
[0005]文獻(張大勇，張彩軍，徐志榮，音頻化渣技術在150t復吹轉爐上的開發(fā)與應用，《中國冶金》，2007年)解釋音頻化渣的基本原理，是在轉爐爐口附近選擇合適的能夠獲取特征頻帶的取聲點，通過隔音、定向、濾波等處理后，可在計算機屏幕上顯示該噪聲強度隨吹煉時間的變化曲線，即音頻走向。通過音頻走向可以在線的了解爐內(nèi)泡沫渣的厚度及其變化趨勢，從而為操作人員提供轉爐化渣狀況的信息，以便采取措施及時避免可能發(fā)生的噴濺和返干。但是由于該方法不確定噴濺信號的頻段，檢測頻帶完全依靠工人經(jīng)驗，忽略了噸位、氧槍噴頭等對特征頻帶范圍的影響，造成大量干擾信號的干擾使預報精度較低。
[0006]文獻(鄒韜等，關于轉爐煉鋼過程中噴濺現(xiàn)象的分析，《上海金屬》，2004年3月，Vol.26,N0.2)利用音平檢測技術對轉爐噴濺進行了研究，并認為爐內(nèi)吹煉噪聲強度間接反映了泡沫渣厚度，分析了氧槍平均槍位與音平強度最小值之間的關系，進而利用音平化渣圖像分析和指導造渣及槍位操作，來預防噴濺的發(fā)生。但是該技術只是時域內(nèi)分析，僅以音平強度作為特征值，不僅無法揭示信號內(nèi)部頻域特性，而且預報容錯性較低。況且，該方法在檢測到信號時噴濺已經(jīng)輕微發(fā)生，給后續(xù)壓噴帶來實效方面的困難，更不能從根本上控制噴濺發(fā)生。
[0007]文獻(王三忠，轉爐煉鋼噴濺的控制及預防措施，《河南冶金》，2009年8月，Vol.17，N0.4)深入分析了泡沫性噴濺、爆發(fā)性噴濺和金屬噴濺產(chǎn)生的原因及危害，指出了FeO含量對渣液張力的影響，進而提出了通過調整槍位控制渣中FeO含量來預防噴濺的措施。但由于渣中FeO含量無法在線測量，也無法確定FeO含量與槍位的關系，使該方法難以實際應用。
[0008]綜上可見，目前預防噴濺方面的研究主要集中在轉爐煉鋼生產(chǎn)過程中，目前尚無文獻和發(fā)明專利研究防止氬氧精煉鐵合金生產(chǎn)過程中發(fā)生噴濺的方法，盡管文獻提出依據(jù)FeO含量調節(jié)槍位的方法，由于目前沒有相關技術在線檢測爐渣中FeO含量(冶煉鉻鐵合金時，Cr2O3也無法在線測量)，使該方法現(xiàn)階段不能用于在線實時控制；而至于音平控渣分析方法其預報精度較低，原因之一是該技術的檢測頻帶完全依靠工人經(jīng)驗，忽略了噸位、氧槍噴頭等對特征頻帶范圍的影響，且不能濾除部分干擾信號，當添加輔料時常常引起誤報。再者，該技術只是時域內(nèi)分析，僅以音平強度作為特征值，不僅無法揭示信號內(nèi)部頻域特性，而且預報容錯性較低。況且，該方法在檢測到信號時噴濺已經(jīng)輕微發(fā)生，給后續(xù)壓噴帶來實效方面的困難，更不能從根本上控制噴濺發(fā)生。因而，有必要在轉爐煉鋼和氬氧精煉鐵合金生產(chǎn)過程中，尋找一種能夠間接表征噴濺即將發(fā)生的特征信號，而該信號又能夠實現(xiàn)在線檢測，進而利用該信號來實現(xiàn)自動控制，避免噴濺發(fā)生。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有音頻控渣技術的抗干擾性差、容錯性較低、預報性不強的問題，而提供一種基于小波包分析的AOD爐爐口音頻信號預報噴濺的方法，該方法通過對噴濺前信號的時頻域分析可準確提取出噴濺預報的特征信號。該方法可以在線提取出預報噴濺的特征信號，并通過一定算法完成噴濺預報，進而實現(xiàn)在線實時監(jiān)測，有效的避免噴濺發(fā)生。
[0010]由于氬氧精煉鐵合金過程中鐵水S1、P含量較高，渣中Si02、P205含量也高，渣量較大，隨著熔渣中Cr2O3含量升高，熔渣過分發(fā)泡，渣層因膨脹增厚，其表面張力降低，阻礙著CO氣體從爐內(nèi)鐵水中經(jīng)渣層通暢排出。且由于O2與C反映產(chǎn)生的大量熱量無法及時排除，爐內(nèi)發(fā)生劇烈的還原反應，使渣層進一步加厚阻礙能量急劇上升。當渣層較高接近爐口，憋在渣層下面的CO氣體積累到一定程度，就會產(chǎn)生一個較大的推力，迫使熔渣從爐口噴出，形成泡沫性噴濺，嚴重的話，熔渣會夾帶金屬液也隨之而出，形成爆發(fā)性噴濺。這也是泡沫性噴濺往往伴隨有爆發(fā)性噴濺的原因。顯然，渣量大和爐容比小時，比較容易產(chǎn)生噴濺，這也是氬氧精煉鐵合金比煉鋼更容易產(chǎn)生噴濺的原因。通過所述分析，可以得出:渣層過厚是發(fā)生泡沫性及爆炸性噴濺的主要原因，只要控制好渣層厚度，便可以有效的預防噴濺的發(fā)生。
[0011]吹煉過程中與爐渣厚度有關的噪音主要是超音速氧氣流股的動力學噪音和該流股沖擊熔池時發(fā)出的噪音。正常冶煉時，聲源點(氧槍頭)淹沒在AOD爐內(nèi)，噪音主要經(jīng)爐膛內(nèi)壁的反復反射、吸收后傳至取聲點。由于泡沫渣的吸聲作用，渣層越厚，其聲音強度值越低。實際上，不同的噸位、氧槍噴頭、設備及供氧條件其吹煉噪音的特征頻帶各不相同，因此適宜的特征頻帶選擇是噴濺特征信號提取以及排除環(huán)境干擾的關鍵因素。當槍位不變時，檢測到的吹煉噪音強度就反映了泡沫渣的厚度，并且隨著渣層厚度的改變，必然改變爐內(nèi)聲音信號的反射路程，從而造成音頻信號的頻率變化，因此通過對噴濺前信號的時頻域分析可準確提取出噴濺預報的特征信號。
[0012]本發(fā)明包括四個步驟:
[0013]1、確定噴濺預報特征向量
[0014]2、數(shù)據(jù)采集及濾波
[0015]3、特征向量的提取
[0016]4、噴濺可能性預報。
[0017]確定噴濺預報特征向量:采用dblO小波對噴濺發(fā)生前的特征信號進行4層小波包分解，結合快速傅里葉變換法及小波尺度譜進行時頻特征分析，并研究了其各頻帶內(nèi)分解信號的能量比例特點。結果表明，發(fā)生噴濺的爐次在發(fā)生噴濺前40s的音頻信號主頻值較正常信號有明顯降低，O~312Hz與312~625Hz頻段信號能量值比例變化顯著。冶煉現(xiàn)場工況沒有變化，由上述變化特性我們可以得知，噴濺前信號的頻域特性有明顯變化，該特性的頻域范圍是0-625HZ，因此確定該頻段為噴濺信號的特征頻段；根據(jù)大量實驗及資料查找，本發(fā)明選擇O~312Hz與312~625Hz頻段主頻值、能量值百分比、最大奇異值、標準方差共8個特征向量作為噴濺預報特征向量，該特征向量可以很好的表征噴濺前信號的時頻特性。最后選取向量[0.2 1.828 0.4743 0.1605 1.6538 0.5597 202.531 68.5371]作為噴濺預報特征值β。
[0018]數(shù)據(jù)采集及濾波:將定指向麥克指向AOD爐口采集實時冶煉信號，通過適宜的放大模塊和IOM采樣率的采集卡將信號采集到現(xiàn)場工作室的工控機里；現(xiàn)場會有大量干擾信號，例如工頻干擾，投料及工人敲擊的簇信號干擾等等，通過實驗證明，對O~625Hz信號進行重構得到的重構信號可以極好的濾除多種現(xiàn)場干擾。
[0019]特征向量的提取:采集的數(shù)據(jù)每10000個采樣點作為一個數(shù)據(jù)點，利用dblO小波將信號進行4層小波包分解，取第四層中的dbl、db2小波為特征信號。并提取所述的8個特征向量值；
[0020]噴濺可能性預報:通過實驗得出，特征向量值與噴濺前40s數(shù)據(jù)點的相識度都大于0.9923，而與正常信號特征向量的相似度都低于0.95，說明噴濺前與正常信號的特征向量有明顯的差異，且該特征向量值可以準確區(qū)分出噴濺前與正常信號。由此可以設置一個閾值0.95，求出冶煉時音頻信號特征向量與噴濺預報特征向量值的相似度，并與閾值比對，當其相似度接近或大于該閾值時進行報警警告，從而實現(xiàn)噴濺預報。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0021]圖1是本發(fā)明正常信號與噴濺前信號的小波包四層時頻分析圖。
[0022]圖2是本發(fā)明正常信號與噴濺前信號各個小波包能量值比例圖。
[0023]圖3是本發(fā)明正常和噴濺信號的不同功率譜圖。
[0024]圖4是本發(fā)明受工頻的信號及濾波后的信號。
[0025]圖5是本發(fā)明流程圖?！揪唧w實施方式】
[0026]請參閱圖1、圖2、圖3、圖4和圖5所示，本發(fā)明包括以下步驟:
[0027](—)、安裝定指向音頻采集器，并套有消音套管，避免爐口外信號的干擾，并使其麥克采集口對準AOD爐爐口，實時采集正常冶煉的爐口音頻信號。
[0028](二)、信號放大與濾波處理。將麥克采集的信號進行適當?shù)姆糯笈c衰減，使其音平值基本在電壓采集閾值之內(nèi)，并且在± IOV范圍內(nèi)始終占有較大比例；將每10000個采樣點作為一個數(shù)據(jù)點，利用dbio小波包分解算法將數(shù)據(jù)點進行四層小波包分解；根據(jù)所述的分析特征信號頻段，取第四層中的d41、d42小波為特征信號，并利用小波重構算法得到重構信號Dl，D2，完成濾波與特征信號采集；
[0029](三)、特征向量提取:根據(jù)信號所述的特征向量，分別提取信號D1，D2的主頻值、小波能量值百分比、最大奇異值、標準方差共8個特征值，設為向量α ；
[0030](四)、噴濺可能性判斷:利用相似度函數(shù)計算α與β的相似度值Θ。根據(jù)所述的研究，當Θ接近或大于0.95時，說明該信號與噴濺預報信號相似，因此進行噴濺預警否則為正常冶煉狀態(tài)；
[0031]所述步驟(二)中的小波包重構公式為:
[0032]
【權利要求】
1.一種基于小波包分析的AOD爐爐口音頻信號預報噴濺的方法，其包括以下步驟: (一)、安裝定指向音頻采集器，并套有消音套管，避免爐口外信號的干擾，并使其麥克采集口對準AOD爐爐口，實時采集正常冶煉的爐口音頻信號； (二)、信號放大與濾波處理。將麥克采集的信號進行適當?shù)姆糯笈c衰減，使其音平值基本在電壓采集閾值之內(nèi)，并且在± IOV范圍內(nèi)始終占有較大比例；將每10000個采樣點作為一個數(shù)據(jù)點，利用dbio小波包分解算法將數(shù)據(jù)點進行四層小波包分解；根據(jù)所述的分析特征信號頻段，取第四層中的d41、d42小波為特征信號，并利用小波重構算法得到重構信號Dl, D2，完成濾波與特征信號采集； (三)、特征向量提取:根據(jù)信號所述的特征向量，分別提取信號D1，D2的主頻值、小波能量值百分比、最大奇異值、標準方差共8個特征值，設為向量α ； (四)、噴濺可能性判斷:利用相似度函數(shù)計算α與β的相似度值Θ;根據(jù)所述的研究，當Θ接近或大于0.95時，說明該信號與噴濺預報信號相似，因此進行噴濺預警否則為正常冶煉狀態(tài)； 所述步驟(二)中的小波包重構公式為:
【文檔編號】C21C5/30GK103805734SQ201410063991
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年2月25日 優(yōu)先權日:2014年2月25日
【發(fā)明者】吳立斌, 李巖, 尤元 申請人:長春工業(yè)大學