本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器融合的AOD爐噴濺計量方法及預(yù)報技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在鋼鐵冶煉過程中,噴濺現(xiàn)象時有發(fā)生,其發(fā)生所造成的危害直接影響冶煉質(zhì)量和系統(tǒng)運行的可靠性和穩(wěn)定性。噴濺現(xiàn)象的產(chǎn)生還會造成爐體壽命的縮短,外噴嚴重時更危及人的生命和財產(chǎn)安全。因此,研究噴濺的預(yù)報、計量和檢測方法尤為重要�，F(xiàn)如今沒有一款能有效實時監(jiān)測冶煉過程中噴濺發(fā)生的儀器,因此本文以氬氧精煉鐵合金冶煉噴濺作為研究對象,針對實際運行的系統(tǒng),構(gòu)建了一個具有通用性的可擴展的監(jiān)控系統(tǒng),提出基于噴濺強度檢測技術(shù)的外噴預(yù)報方法,研發(fā)由內(nèi)噴發(fā)展到外噴的噴濺強度臨界閾值判定技術(shù),實現(xiàn)外噴的提前預(yù)報,為降低外噴發(fā)生率提供一種理想器具。 本文將聲音、振動、火焰圖像作為研究對象,通過分析聲音、振動、火焰圖像信息,建立了一個基于LabVIEW的監(jiān)測仿真系統(tǒng),能夠在線監(jiān)測且能表征噴濺發(fā)生。針對音頻信號、振動信號及研華數(shù)據(jù)采集卡利用labVIEW圖形界面編寫出可存儲讀寫數(shù)據(jù)的采集程序,完成噴濺特征信號檢測系統(tǒng)的硬件搭建。通過小波技術(shù)對噴濺時爐內(nèi)音頻信號和振動信號進行提取及濾波,得出有效的噴濺頻率段波形及數(shù)據(jù),然后利用多傳感器信息融合技術(shù),對爐內(nèi)音頻信號、振動信號進行融合處理,進而重構(gòu)噴濺信號,形成基于多傳感器信息融合的噴濺計量及檢測技術(shù)；根據(jù)融合功能的層次性和信息的流通方式及傳輸形式,把信息融合過程分為五級,即檢測、位置和目標(biāo)識別融合及態(tài)勢和威脅估計。將火焰圖像信號作為表征噴濺的特征信號,利用小波技術(shù)對火焰圖像融合處理,不同時期的融合圖像作噴濺的硬判斷。 根據(jù)仿真實驗分析驗證了AOD爐噴濺檢測系統(tǒng)的可行性,通過多傳感器信息融合技術(shù),實現(xiàn)噴濺能量等級信號的重構(gòu),完成噴濺能量等級計量及檢測技術(shù)研究。通過振動、音頻信號強度融合后信號能量強度曲線分析,把噴濺強度分為5個等級。分別為0-20階段作為反干階段,20-40強度階段作為正常冶煉階段,40-60階段作為小噴階段,60-80為中噴階段,而80左右為大噴預(yù)防階段以避免人身財產(chǎn)傷害,針對由內(nèi)噴發(fā)展到外噴的噴濺能量臨界菩值進行判定。完成了基于噴濺能量等級計量及檢測方法的外噴預(yù)報技術(shù)研究。通過多傳感器信息融合技術(shù)達到噴濺能量檢測誤差更低；預(yù)報外噴的成功率外噴的噴濺能量臨界閾值判定準(zhǔn)確率更高;從而更好地為噴濺抑制提供可靠保證。
【關(guān)鍵詞】：AOD爐 噴濺 小波 多傳感器融合 LabVIEW
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TF345
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 緒論6-12
• 1.1 課題研究來源及意義6-7
• 1.1.1 課題來源6
• 1.1.2 課題意義6-7
• 1.2 氬氧精煉噴濺成因分析7-8
• 1.3 抑制噴濺系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢8-10
• 1.4 論文主要內(nèi)容10-12
• 第二章 AOD爐檢測系統(tǒng)總體設(shè)計研究12-22
• 2.1 檢測系統(tǒng)設(shè)計12-14
• 2.1.1 方案提出12
• 2.1.2 硬件設(shè)計思想12-13
• 2.1.3 檢測系統(tǒng)設(shè)計13-14
• 2.2 檢測原理14-15
• 2.3 檢測系統(tǒng)的構(gòu)成和基本原理及硬件選型15-21
• 2.3.1 音頻信號15-16
• 2.3.2 振動信號檢測系統(tǒng)16-18
• 2.3.3 火焰圖像采集系統(tǒng)18-19
• 2.3.4 信號調(diào)理模塊19-20
• 2.3.5 研華數(shù)據(jù)采集卡(PCI-1716)20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 多傳感器信息融合技術(shù)及小波理論研究22-31
• 3.1 多傳感器信息融合技術(shù)22-25
• 3.1.1 多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理及優(yōu)勢22-24
• 3.1.2 多傳感器融合模型結(jié)構(gòu)24-25
• 3.2 小波包分析及應(yīng)用25-30
• 3.2.1 小波包分析理論基礎(chǔ)25-28
• 3.2.2 小波分解重構(gòu)28-29
• 3.2.3 小波去噪的基本原理29-30
• 3.3 本章小結(jié)30-31
• 第四章 信號的檢測與處理31-40
• 4.1 噴濺特征信息獲取31-32
• 4.1.1 冶煉振動信號獲取31
• 4.1.2 冶煉音頻信號獲取31-32
• 4.1.3 冶煉火焰圖像獲取32
• 4.2 采集信號分析及小波包處理32-39
• 4.2.1 音頻強度曲線分析32-35
• 4.2.2 振動信號曲線分析35-37
• 4.2.3 火焰圖像分析37-39
• 4.3 本章小結(jié)39-40
• 第五章 多傳感器信息融合處理及軟件實現(xiàn)40-56
• 5.1 軟件設(shè)計主要功能40-41
• 5.1.1 功能模塊劃分40-41
• 5.1.2 該系統(tǒng)實用性分析41
• 5.2 基于LABVIEW的仿真系統(tǒng)工作界面設(shè)計41-42
• 5.3 系統(tǒng)軟件平臺42-44
• 5.4 采集信息融合處理44-46
• 5.4.1 方案提出44-45
• 5.4.2 系統(tǒng)構(gòu)成45-46
• 5.5 加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法46-53
• 5.5.1 加權(quán)數(shù)據(jù)融合的估計模型47
• 5.5.2 加權(quán)融合原理47-50
• 5.5.3 冶煉特征數(shù)據(jù)抽樣50-51
• 5.5.4 仿真實驗及結(jié)果分析51-53
• 5.6 小波圖像融合處理火焰圖像信息53-55
• 5.7 本章小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-63
• 作者簡介63
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果63-64

【參考文獻】

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本文編號：340563