基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)技術方案

本發(fā)明專利技術提供一種基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，包括：望遠光學系統(tǒng)，被配置用于實時采集煉鋼爐口的火焰圖像信息；光譜儀，被配置通過光纖接收來自所述火焰圖像信息，并獲取火焰圖像信息的火焰光譜信息；基于SVM的終點控制裝置，具有一運算單元和控制運算單元運行的中央控制單元，運算單元用于根據(jù)實時獲取的火焰光譜信息通過SVM碳含量動態(tài)預測模型進行碳含量的實時檢測；望遠光學系統(tǒng)包括共光軸的物鏡、目鏡及視場光欄，視場光欄配置在物鏡、目鏡所形成的光學成像通路中，用于調(diào)節(jié)爐口火焰探測的視場。本發(fā)明專利技術所提出的檢測系統(tǒng)，現(xiàn)場測試精度高，且不受外界環(huán)境因素的影響，抗干擾能力強。

On line real time dynamic detection system for carbon content in molten steel of converter steelmaking based on SVM

The invention provides a SVM of the carbon content of molten steel in converter steelmaking online real-time detection system, which is based on a telescope optical system configured for real-time acquisition of steelmaking furnace mouth flame image information; spectrometer is configured via optical fiber receiving from the flame image information, and obtain the flame spectral information of flame image information; SVM end point the control device based on a control unit with an arithmetic unit and control unit operation of the central operation unit according to the flame spectral information real-time real-time detection for the carbon content of the carbon content of SVM model by dynamic prediction; telescopic optical system including an objective lens, the eyepiece and field diaphragm optical axis, the optical imaging field diaphragm pathway the configuration formed in the lens, the eyepiece, used to adjust the flame detection field. The detection system of the present invention has the advantages of high precision, high efficiency and strong anti-interference ability.

【技術實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術的各個方面涉及轉爐煉鋼
，尤其是轉爐煉鋼過程中鋼水碳含量的實時監(jiān)測，具體而言涉及基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)。
技術介紹
現(xiàn)今世界上的主流煉鋼技術就是轉爐煉鋼，其產(chǎn)量占鋼鐵總產(chǎn)量的70％以上。而在轉爐煉鋼過程中最重要的一環(huán)就是末期的終點控制，直接關系到最后鋼水的質(zhì)量。自從轉爐煉鋼方法出現(xiàn)以來，轉爐煉鋼的終點控制主要經(jīng)歷了人工經(jīng)驗控制、靜態(tài)模型控制、動態(tài)模型控制和光信息控制四個發(fā)展階段。人工經(jīng)驗控制，即經(jīng)驗煉鋼，利用熱電偶測溫定碳和爐前取樣快速分析的手段，對正常吹煉條件下的轉爐終點進行人工經(jīng)驗判斷控制。碳氧反應速率是劃分三個階段的重要依據(jù)，而碳氧反應的劇烈程度及鋼水的溫度，都能夠被爐口火焰反映出來。煉鋼操作工人通過觀察爐口火焰、火花和供氧時間來綜合判斷煉鋼終點。然而，僅僅依靠操作工人的肉眼觀察，存在終點命中率低、工人勞動強度大等問題。靜態(tài)模型控制就是根據(jù)統(tǒng)計學的原理，對以往轉爐吹煉的初始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計算出吹煉所需要的初始條件，以此條件來進行吹煉過程。一般來說，靜態(tài)模型控制相比人工經(jīng)驗控制能夠更加有效地利用吹煉過程的初始條件進行定量計算和控制。靜態(tài)模型控制能夠依據(jù)原料條件尋找最佳原料配比，并根據(jù)實際配料確定冶煉方案，克服經(jīng)驗控制上的隨機性和不一致性。現(xiàn)有的靜態(tài)模型包括機理模型、統(tǒng)計模型和增量模型三種。而在實際應用中，常常以這三種模型相互結合來提高終點控制的精度。但是由于靜態(tài)模型控制不考慮吹煉過程中的動態(tài)信息，不能進行在線跟蹤和實時修正，因此準確性受到很大的限制。動態(tài)模型控制主要是副槍動態(tài)控制方法，在靜態(tài)模型的基礎上利用副槍對轉爐內(nèi)的鋼水進行檢測，根據(jù)檢測得到的結果，對初始參數(shù)加以修正，來得到精確的終點。尤其是近年來，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究在動態(tài)模型控制方法上的應用，克服了傳統(tǒng)靜態(tài)模型控制忽視吹煉過程中動態(tài)信息的問題，進一步提高了預測的準確性，使終點預測結果的命中率得到了進一步的提升，同時使煉鋼的自動化程度得到了極大的提高。但是它成本比較高，需要對轉爐進行改造，故對一般的中小型轉爐不太適用。傳統(tǒng)方法或對終點判斷不準確，或成本高適應性受限，因此隨著煉鋼技術的發(fā)展和相關技術的進步，人們不斷嘗試在終點控制技術中應用更加有效和準確的方法。在20世紀80年
代，出現(xiàn)了利用轉爐爐口光學信息對轉爐煉鋼終點判斷的新型終點控制方法。諸如，利用紅外激光穿透爐氣時發(fā)生的變化情況來測量爐氣成分來判斷終點的光學探測器，該探測器通過檢測穿過爐氣激光發(fā)生的變化情況來判斷終點，其主要原理是檢測爐氣中的一氧化碳的含量，根據(jù)爐氣中的一氧化碳的成分變化來進行終點控制。在經(jīng)驗或者動態(tài)模型控制中，始終不可忽略的就是操作工人要從火焰的變化來獲取不同程度的信息，這些信息其實就是火焰的光圈、光譜分布和火焰的圖像信息。隨著光電器件的不斷發(fā)展，光學處理方法的不斷成熟，光學探測技術得到了極大的發(fā)展，光學控制方法也應用到了轉爐煉鋼的終點控制中。諸如張金進、石彥杰等人提出的鋼水輻射光譜信息探測法、美國伯利恒鋼鐵公司提出的爐口火焰光強信息探測法、衛(wèi)成業(yè)、嚴建華等人提出的火焰圖像信息探測法等。雖然煉鋼終點控制理論的研究不斷深入，但這些方法所需的成本極高，探測和分析設備的造價都是極其昂貴的，而且安裝和維護十分不便，僅僅在一些實力強大的鋼鐵企業(yè)中應用。在大多數(shù)中小鋼鐵企業(yè)中，還是以單一的經(jīng)驗控制或者靜態(tài)模型控制為主。而最新的光信息控制方法雖然提供了一些有價值的思路和應用方向，但由于受到生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)條件的限制，尤其是復雜、惡劣的煉鋼生產(chǎn)環(huán)境，在光信息采集方面，抗干擾能力弱，不能迅速連續(xù)的提取所需要的參數(shù)信息，因而很難為一些中小鋼鐵企業(yè)所接受。因此，迫切需要研制一種精確的，適用于中小鋼鐵企業(yè)，中小轉爐的在線實時煉鋼終點控制方案。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術目的在于提供一種基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，該方法基于支持向量機算法設計，具有碳含量預測精度高、非接觸、抗干擾能力強、易于操作等優(yōu)點，從而解決了當前轉爐煉鋼碳含量在線動態(tài)檢測方面的問題。本專利技術的上述目的通過獨立權利要求的技術特征實現(xiàn)，從屬權利要求以另選或有利的方式發(fā)展獨立權利要求的技術特征。為達成上述目的，本專利技術提出一種基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，該檢測系統(tǒng)包括：望遠光學系統(tǒng)，被配置用于實時采集煉鋼爐口的火焰圖像信息；光譜儀，被配置通過光纖接收來自所述望遠光學系統(tǒng)的火焰圖像信息，并獲取火焰圖像信息的火焰光譜信息；基于SVM的終點控制裝置，該裝置具有一運算單元和控制運算單元運行的中央控制單元，該運算單元被設置用于根據(jù)所述實時獲取的火焰光譜信息通過SVM碳含量動態(tài)預測模型進行煉鋼鋼水中碳含量的實時檢測；其特征在于：所述望遠光學系統(tǒng)包括共光軸的物鏡、目鏡以及獨立于物鏡和目鏡的視場光欄，該視場光欄配置在所述物鏡、目鏡所形成的光學成像通路中，用于調(diào)節(jié)爐口火焰探測的視場。進一步的實施例中，所述視場光欄位于所述物鏡的焦平面上，或者，所述視場光欄位于所述目鏡后方并貼近所述光纖。進一步的實施例中，所述視場光欄為可變視場光欄。進一步的實施例中，所述物鏡為雙分離透鏡，由一塊正透鏡和一塊負透鏡共光軸的分布而構成；所述目鏡為凱涅爾目鏡，由一塊單透鏡和一塊雙膠合透鏡共光軸的分布而構成。進一步的實施例中，所述基于SVM的終點控制裝置，其中的運算單元通過FPGA、CPLD中的一種實現(xiàn)，所述SVM碳含量動態(tài)預測模型燒錄在所述FPGA或CPLD中，并且在接收到火焰光譜信息后自動進行碳含量的檢測。進一步的實施例中，所述SVM碳含量動態(tài)預測模型中包括：用于根據(jù)輸入的火焰光譜信息中構建表征爐內(nèi)碳含量變化的特征參量的參量構建模塊；用于基于所述構建的特征參量進行碳含量預測的碳含量動態(tài)預測模塊；以及用于預測結果輸出的輸出模塊；其中，所述參量構建模塊被設置成按照下述方式構建特征參量：波長600nm處光譜形狀為凸起的尖峰，特征參量a1為此處的光強歸一化值；光譜形狀在770nm處凸起的尖峰是雙峰，特征參量a2為波長770nm和772nm處的光強歸一化均值；所述兩個尖峰中間的連續(xù)光譜變化劇烈，將該段譜線平均分成三段，對每一段光強歸一化后取平均值得到三個特征參量a3，a4，a5；將光譜分布中光譜的峰值波長λ與所述光譜儀的探測范圍最大值Tmax的比值作為第六個參量：a6。進一步的實施例中，所述SVM碳含量動態(tài)預測模型中，所述用于基于所述構建的特征參量進行碳含量預測的碳含量動態(tài)預測模塊，按照下述方式實現(xiàn)模型的建立：以實際鋼水碳含量作為標準，通過反復訓練、優(yōu)化選擇，確定SVM學習算法所涉及的各個參量，其具體包括：由火焰光譜信息構建能夠表征爐內(nèi)碳含量變化的特征參量；選定SVM學習算法的核函數(shù)；優(yōu)化控制參數(shù)核函數(shù)寬度δ和懲罰因子C；選取模型訓練樣本，利用SVM學習算法對特征參量進行分類建模；以測試樣本輸入所建立的模型，并分析誤差和泛化性是否滿足設計要求：如果滿足，則輸出模型，如果不滿足，則返回所述步驟重新進行核函數(shù)寬度δ和懲罰因子C的選擇以重新建模，直到滿足要求。進一步的實施例中，所述SVM碳含量動態(tài)預測模型中，所述的SVM學習算法的核函數(shù)選自線性核函數(shù)，多項式核函數(shù)，RBF核函數(shù)以及S本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】
一種基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，該檢測系統(tǒng)包括：望遠光學系統(tǒng)，被配置用于實時采集煉鋼爐口的火焰圖像信息；光譜儀，被配置通過光纖接收來自所述望遠光學系統(tǒng)的火焰圖像信息，并獲取火焰圖像信息的火焰光譜信息；基于SVM的終點控制裝置，該裝置具有一運算單元和控制運算單元運行的中央控制單元，該運算單元被設置用于根據(jù)所述實時獲取的火焰光譜信息通過SVM碳含量動態(tài)預測模型進行煉鋼鋼水中碳含量的實時檢測；其中：所述望遠光學系統(tǒng)包括共光軸的物鏡、目鏡以及獨立于物鏡和目鏡的視場光欄，該視場光欄配置在所述物鏡、目鏡所形成的光學成像通路中，用于調(diào)節(jié)爐口火焰探測的視場。

【技術特征摘要】
1.一種基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，該檢測系統(tǒng)包括：望遠光學系統(tǒng)，被配置用于實時采集煉鋼爐口的火焰圖像信息；光譜儀，被配置通過光纖接收來自所述望遠光學系統(tǒng)的火焰圖像信息，并獲取火焰圖像信息的火焰光譜信息；基于SVM的終點控制裝置，該裝置具有一運算單元和控制運算單元運行的中央控制單元，該運算單元被設置用于根據(jù)所述實時獲取的火焰光譜信息通過SVM碳含量動態(tài)預測模型進行煉鋼鋼水中碳含量的實時檢測；其中：所述望遠光學系統(tǒng)包括共光軸的物鏡、目鏡以及獨立于物鏡和目鏡的視場光欄，該視場光欄配置在所述物鏡、目鏡所形成的光學成像通路中，用于調(diào)節(jié)爐口火焰探測的視場。2.根據(jù)權利要求1所述的基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述視場光欄位于所述物鏡的焦平面上。3.根據(jù)權利要求1或2所述的基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述視場光欄為可變視場光欄。4.根據(jù)權利要求1或2所述的基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述視場光欄位于所述目鏡后方并貼近所述光纖。5.根據(jù)權利要求1所述的基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述基于SVM的終點控制裝置，其中的運算單元通過FPGA、CPLD中的一種實現(xiàn)，所述SVM碳含量動態(tài)預測模型燒錄在所述FPGA或CPLD中，并且在接收到火焰光譜信息后自動進行碳含量的檢測。6.根據(jù)權利要求5所述的基于SVM的轉爐煉鋼鋼水碳含量在線實時動態(tài)檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述SVM碳含量動態(tài)預測模型中包括：用于根據(jù)輸入的火焰光譜信息中構建表征爐內(nèi)碳含量變化的特征參量的參量構建模塊；用于基于所述構建的特征參量進行碳含量預測的碳含量動態(tài)預測模塊；以及用于預測結果輸出的輸出模塊；其中，所述參量構建模塊被設置成按照下述方式構建特征參量：波長600nm處光譜形狀為凸起的尖峰，特征參量a1為此處的光強歸一化值；光譜形狀在770nm處凸起的尖峰是雙峰，特征參量a2為波長770nm和772nm處的光強
\t歸一化均值；所述兩個尖峰...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：陳延如，趙琦，周木春，張文宣，李武森，辛煜，陳文建，王利平，
申請(專利權)人：南京理工大學，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇;32