基于電弧聲的電弧爐冶煉爐況判定方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-05-27 00:37
電弧爐是鋼鐵冶煉過程中的重要設(shè)備,無論在普通流程還是短流程中都起著重要的作用。對電弧爐的爐況判斷不僅是鋼鐵冶煉生產(chǎn)的需要,也是電極控制系統(tǒng)的依據(jù)。準(zhǔn)確的爐況判斷可以提高控制系統(tǒng)的自動化程度、縮短冶煉時(shí)間、減少能量消耗、提高生產(chǎn)率。傳統(tǒng)的爐況判斷大多依靠操作工的經(jīng)驗(yàn),這樣難免會造成比較大的判斷誤差,而有經(jīng)驗(yàn)的操作工根據(jù)電弧聲就可以判斷埋弧程度、電弧穩(wěn)定的程度。因此依據(jù)電弧聲來判斷電弧爐爐況具有一定的實(shí)際意義。本文在查閱大量國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,概述了電弧爐煉鋼工藝以及聲音識別的主要過程,分析了電弧聲的產(chǎn)生機(jī)理。為提取能反映電弧爐冶煉爐況的電弧聲特征,對電弧聲進(jìn)行了時(shí)域分析、頻域分析及小波包能量分析,在此基礎(chǔ)上找到了三種特征指標(biāo):電弧聲方差、電弧聲諧頻基頻比、電弧聲小波包能量,并給出了各爐況的特征指標(biāo)閾值。通過進(jìn)一步對三種方法進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)基于這三種特征的爐況判斷方法在進(jìn)行爐況判斷時(shí)均具有一定的局限性,單獨(dú)采用其中任何一種方法都很難達(dá)到理想的判斷精度,為此本文提出了多特征融合的爐況判斷方法。因?yàn)槿N電弧聲特征指標(biāo)的閾值均具有一定的不確定性,并且對爐況判斷的影響程度也不同,針對這種特點(diǎn),本...
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景及意義
1.2 電弧爐冶煉過程及爐況判斷方法
1.2.1 電弧爐的分類
1.2.2 電弧爐的冶煉過程
1.2.3 爐況判斷方法
1.3 聲音識別技術(shù)概述
1.3.1 聲音識別技術(shù)簡介
1.3.2 聲音識別技術(shù)的主要過程
1.3.3 聲音識別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 電弧聲及電弧聲的采集與處理
2.1 電弧聲概述
2.1.1 聲音的產(chǎn)生與傳播
2.1.2 電弧的基本特性
2.1.3 電弧聲的產(chǎn)生機(jī)理
2.1.4 冶煉過程與電弧聲的關(guān)系
2.2 電弧聲的采集與處理
2.2.1 電弧聲的采集
2.2.2 電弧聲的處理
2.3 本章小結(jié)
第3章 面向爐況的電弧聲特征提取
3.1 時(shí)域特征提取
3.1.1 均值指標(biāo)分析
3.1.2 方差指標(biāo)分析
3.2 頻域特征提取
3.2.1 傅里葉譜分析
3.2.2 功率譜分析
3.3 小波包能量特征提取
3.3.1 小波分析基礎(chǔ)
3.3.2 小波包能量分析
3.4 三種爐況判斷方法對比
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多特征融合的爐況判斷
4.1 多特征融合的模糊化單元
4.1.1 隸屬度函數(shù)的建立
4.1.2 權(quán)值矩陣的確定
4.2 多特征融合的模糊邏輯推理單元
4.2.1 模糊規(guī)則庫的建立
4.2.2 模糊合成運(yùn)算
4.3 多特征融合的反模糊化單元
4.4 基于多特征融合的爐況判斷結(jié)果驗(yàn)證
4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號:3823568
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題背景及意義
1.2 電弧爐冶煉過程及爐況判斷方法
1.2.1 電弧爐的分類
1.2.2 電弧爐的冶煉過程
1.2.3 爐況判斷方法
1.3 聲音識別技術(shù)概述
1.3.1 聲音識別技術(shù)簡介
1.3.2 聲音識別技術(shù)的主要過程
1.3.3 聲音識別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 電弧聲及電弧聲的采集與處理
2.1 電弧聲概述
2.1.1 聲音的產(chǎn)生與傳播
2.1.2 電弧的基本特性
2.1.3 電弧聲的產(chǎn)生機(jī)理
2.1.4 冶煉過程與電弧聲的關(guān)系
2.2 電弧聲的采集與處理
2.2.1 電弧聲的采集
2.2.2 電弧聲的處理
2.3 本章小結(jié)
第3章 面向爐況的電弧聲特征提取
3.1 時(shí)域特征提取
3.1.1 均值指標(biāo)分析
3.1.2 方差指標(biāo)分析
3.2 頻域特征提取
3.2.1 傅里葉譜分析
3.2.2 功率譜分析
3.3 小波包能量特征提取
3.3.1 小波分析基礎(chǔ)
3.3.2 小波包能量分析
3.4 三種爐況判斷方法對比
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于多特征融合的爐況判斷
4.1 多特征融合的模糊化單元
4.1.1 隸屬度函數(shù)的建立
4.1.2 權(quán)值矩陣的確定
4.2 多特征融合的模糊邏輯推理單元
4.2.1 模糊規(guī)則庫的建立
4.2.2 模糊合成運(yùn)算
4.3 多特征融合的反模糊化單元
4.4 基于多特征融合的爐況判斷結(jié)果驗(yàn)證
4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號:3823568
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