一种QCN火焰图像特征提取的转炉炼钢碳含量实时预测方法

钢水碳含量是影响转炉炼钢出钢质量和冶炼效率的主要因素, 而实现碳含量的连续实时预测是炼钢终点控制的关键和难点. 针对不同碳含量对应火焰图像呈现出的随机自然纹理相似性较高的问题, 根据炉口火焰纹理独有的多方向多尺度不规则特点, 提出了四元数复杂网络(QCN)彩色纹理描述符. 首先, 利用四元数等距映射融合火焰图像颜色通道信息, 且用幅值谱和二次量化后的相位谱描述映射后图谱以增强颜色信息描述; 其次, 采用复杂网络的方式, 以相位为条件并利用幅值信息构造一种网络连接权重公式, 于幅值谱构建炉口火焰图像的多尺度不规则彩色纹理复杂网络模型; 最后, 计算复杂网络的拓扑特征度和聚类系数, 以其相关特征量化复杂网络拓扑连接模式,构建炉口火焰QCN特征, 并通过KNN回归模型预测终点碳含量. 结果表明, 碳含量在± 0.01%误差范围内的预测准确率为85.65%, 在± 0.02%误差范围内预测准确率达到91.83%, 且所提算法满足实时性要求.     

一种DDMCN火焰图像特征提取的转炉炼钢碳含量实时预测方法

转炉炼钢终点控制作为吹炼末期重要操作的关键是碳含量准确实时预测,而熔池中碳含量的氧化速率能够反映在炉口火焰纹理变化上,因此提取火焰纹理的准确特征是终点碳含量预测的关键,但是火焰纹理具有多方向多尺度不规则的特征描述难点.鉴于此,提出一种导数非线性映射方向加权多层复杂网络彩色纹理描述符,符合火焰不规则纹理的多尺度多方向特点.首先,将HSI空间下火焰图像映射至相位空间以增强空间位置关联信息;然后,基于复杂网络给出一种反映不同尺度顶点间连续变化的导数关系权重公式,结合方向信息构建炉口火焰图像的多尺度不规则方向加权彩色纹理复杂网络;最后,计算顶点方向加权度特征量化复杂网络拓扑连接模式,构建火焰彩色纹理特征,建立KNN回归模型预测终点碳含量.实验结果表明,所提出算法满足实际转炉炼钢吹炼过程实时性要求.