高炉料面形状双驱动模型研究

高炉料面形状是指导高炉布料决策的重要依据.本文在已开发的新型雷达检测手段的基础上将雷达检测数据和布料机理进行融合.首先根据牛顿运动规律计算炉料颗粒从料流调节阀至料面的运动过程,然后根据体积约束原则建立料面形状模型,最后通过高斯过程回归模型将机理模型和摆动雷达测量得到的料面信息融合,建立了基于雷达数据和机理模型双驱动的高炉料面形状模型.仿真结果表明,本文提出的数据融合的方法在结合雷达检测数据和机理模型的基础上能够更好的拟合出高炉料面形状,可以为高炉稳定运行,节能减排提供可靠指导.     

高炉料面特征提取与聚类分析

布料是高炉上部调节的主要方式,料面形状特征是指导高炉工长做出下一次布料决策的重要依据.本文通过分析高炉雷达实测料面数据,结合专家经验,提出了一种料面特征定义和提取的方法,提取出了能够表征料面形状的6个特征;然后将谱聚类算法引入到料面特征数据的聚类中,建立了料面特征模型库;最后将新的料面特征与模型库数据匹配,为后续高炉布料控制奠定研究基础.在仿真结果中采用真实高炉生产数据,验证了料面特征提取方法的有效性.仿真结果表明谱聚类算法相比传统的K-mean和模糊C均值聚类算法,具有收敛速度快,聚类性能高等特点,能够准确有效地建立料面特征模型库.     

高炉布料设定值优化控制

高炉炼铁是钢铁生产中的重要能耗因素.为了实现生产的节能降耗,布料策略显得极为重要.本文针对某钢铁厂高炉的无料钟布料系统,基于现场采集的数据,建立了以铁水质量和经济效益为变量的指标效益评价函数,给出了最优设定料面的推理机制.针对不同运行环境,建立不同的料面优化设定值,构成多模型集合.当工况环境发生大的变化时,采用切换机制,对比多模型集合,选择最优料面设定值,并在此基础上对布料进行自适应控制,计算布料矩阵,提高布料过程的快速性和准确性.最后对整个高炉动态优化控制系统做了总体分析,基于现场数据,对高炉布料模型进行了仿真和验证.     

基于CR下界无偏能量估计的高炉料面点云锐化成像

高炉雷达获取的料面信息是钢铁冶炼中布料控制的重要参数.但高炉内部环境复杂,料面具有非均匀流态化特性,传统信号处理方法难以准确稳定提取料面有效信息,会导致高炉布料误操作.本文借鉴遥感SAR雷达成像原理,设计了工业SAR扫描式雷达,多倍增加料面采样点密度,提出一种新的料面点云锐化成像算法.分析了高炉雷达料面回波信号干扰信号...     

高炉多周期装料过程炉喉料面形状混杂控制北大核心CSCD

为了解决高炉多周期装料过程中料面形状变化的问题,设计出一套高炉料面形状控制系统。对于该控制系统,首先,以单容水箱为对象,研究以间歇进水和连续出水为特征的混杂控制问题。然后,在液位位式控制的基础上,将液位混杂系统扩展至用泛函描述的高炉炉料料面形状控制。由于炉料在炉喉径向方向上的实际下降速度存在差异,借鉴非均匀炉料下降模型,并通过仿真实验准确建立出该模型。以多环布料模型、非均匀炉料下降模型和布料矩阵逆计算模型为基础,提出了高炉多周期装料过程中料面形状控制方案,将间歇装料过程与连续下料过程相结合。最终,通过仿真实验实现了料面形状混杂控制,为高炉实际装料过程提供了理论依据。     

基于OpenGL的高炉布料三维仿真技术的研究

在高炉炼铁工艺中,实时掌握高炉炉顶料面的形状对整个炼铁生产有着举足轻重的作用。本文在建立了高炉炉顶布料数学模型的基础上,引入了基于OpenGL技术的三维粒子系统和数字高程模型地形生成方法来模拟布料过程中的料流轨迹和炉顶料面形状,并获得了较好的效果。     

无料钟高炉布料模型的研究与应用

针对高炉炉内料面的分布特征．通过分析和考虑无料钟高炉布料的影响因素及其特点,结合数学知识和计算机技术,建立了无料钟高炉布料模型。该模型在某钢铁企业的450m^3小型高炉中得到了实际应用,实现了无料钟高炉布料过程的实时监视,指导操作工对炉料分布进行合理调整,从而提高了料柱的透气性指数．降低了焦比,改善了高炉冶炼状况。这对实时了解高炉炉内料面的分布情况,指导高炉的优化操作具有十分重要的意义。     

基于分层递阶融合算法的高炉料面煤气流分布软测量方法

高炉能否稳顺、高产和低耗运行与煤气流的分布密切相关, 本文针对料面煤气流分布难以直接检测的问题, 提出了一种基于多源信息分层递阶融合的高炉料面煤气流分布软测量方法. 首先, 将多源信息配准为同一时间和空间的尺度; 然后, 采用数据级融合分别建立能够反映煤气径向和轴向分布的高炉料面温度场模型和高炉布料模型; 最后, 利用模糊决策级融合算法计算出高炉料面煤气流分布状态. 现场数据仿真表明本文的检测方法有效, 能够准确地反映高炉料面的煤气流分布状态, 为高炉操作提供必要的指导.     

基于料面温度场的高炉煤气流分布识别方法

针对高炉内部环境复杂,煤气流分布实时检测困难的问题,本文提出了一种基于料面温度场的高炉煤气流分布的识别方法。首先,充分利用高炉生产过程检测信息建立料面温度场。其次,对高炉中心和边缘煤气流发展水平进行提取,采用模糊C-均值聚类方法对高炉煤气流分布模式进行识别。实验证明：该方法能有效反映高炉煤气流分布状态,有利于指导高炉的布料操作。     

高炉燃烧料面合成孔径雷达双聚焦成像算法

钢铁生产中的料位和料形是冶炼过程控制的重要指标,基于合成孔径雷达(SAR)原理的微波成像装置可有效提取热态径向料面特征.针对几何形态复杂,回波信号突变性强,甚至会出现遮蔽效应导致雷达失波的料面中心部分,本文建立了中心区域双聚焦测量成像系统.选定炉顶风罩位置对称安装两套雷达,电机控制雷达天线匀速摆动获取二维坐标矩阵,用重采样插值算法将其转换成像素点均匀的矩形灰度图像;根据尺寸参数确定炉心扫描重叠区间,并构建料面中心双聚焦融合算法(DfSAR)拼接双图像.与均值融合相比,图像互信息提高10.43%,清晰度改善23.91%.最后,采用雷达恒虚警率(CFAR)目标检测算法有效滤除高炉内粉尘颗粒物对料面图像的干扰.     

基于分数阶的多向微分算子的高炉料面轮廓自适应检测

高炉料面图像含有丰富的高炉炉况信息,高炉料面轮廓能直接反映料面的凹凸起伏、煤气流分布以及炉况等信息,但高炉料面图像具有对比度低、细节不明显和有强亮斑等特点,使得高炉料面轮廓检测十分困难.本文提出一种新型的高炉料面轮廓检测方法:1）对高炉料面图像进行预处理,增强图像动态范围和图像边缘信息;2）采用分数阶的多向微分算子提取一组料面轮廓可行域;3）用自适应方法确定最佳分数阶阶次,获得可行域中最优的料面轮廓曲线;4）用改进的Canny算子对其进行修正和补偿,得到连续准确的料面轮廓曲线.理论研究和实验结果表明,该方法可准确获取平滑的高炉料面轮廓,对高炉操作人员及时有效调控布料具有很好的参考价值.     

Mathematical model for predictive control of the bell-less top charging system of a blast furnace

Modern blast furnaces use bell-less top systems for the charging of the solid feed into the furnace. The complete potential of the charging system for distributing the material in the furnace cross-section in any desired profile can be achieved only by using a suitable charge distribution model. By considering the flow of different types of solid particles like iron ore, sinter and coke through the bin and rotating chute, equations have been developed for the particle trajectories. The formation of the ring shaped hill of material by the accumulation of the falling material has been modeled considering the angle of repose, rolling and layer penetration. These relationships have been combined with appropriate corrections for the burden descent and the mixed layer formation to develop the overall geometry of the stock line. The burden charge model has been used in an optimization routine to determine the best charging pattern to transit from an existing stock line geometry to a new geometry. The models have been tested in an operating furnace and incorporated in a supervisory control system.     

基于专家评估和信息融合的高炉料面温度场智能建模

高炉料面温度分布对于高炉操作有着重要的指导意义.本文针对高炉目前无法准确全面了解料面温度分布的情况,挖掘现场已有数据,依据可信度理论,建立红外图像可信度评估的专家规则;根据评估结果,分别采用依靠红外图像的机理模型信息融合方法和不依靠红外图像的神经网络信息融合方法,建立基于专家评估和多源信息的高炉料面温度场模型.在某钢铁企业2 200 m3高炉应用结果表明,该模型可以更为准确,直观地反映料面温度分布,实现了对料面温度分布的实时检测,为复杂冶金过程控制和监控提供了有效的解决方法.     

风光互补路灯系统中蓄电池充电控制策略

风光互补路灯系统中蓄电池充电面临的主要问题是输入电能不规则变化,无法保证高充电效率.因此在分析蓄电池充电特性基础上,采用模糊自适应控制策略,实现了三阶段充电控制,通过模糊控制机构实时调节充电增益,提高了充电过程的鲁棒性,仿真结果验证了本控制方案的有效性.     

基于BP神经网络的蓄电池充电控制优化研究

为了对蓄电池的充放电控制过程进行优化,根据其物理模型和化学反应机理,在Simulink环境中搭建铅酸蓄电池的三阶动态仿真模型.设置不同的实验测试条件,分析不同条件对蓄电池端电压和荷电状态(SOC)的影响.依据马斯最佳充电理论,基于BP神经网络算法控制蓄电池的充电电流,并与分阶段变流充电方式进行对比.实验和仿真测试结果表明,所建模型的准确率高,新型充电控制策略能更好地逼近马斯充电曲线,达到提高充电效率和延长蓄电池使用寿命的目的.     

基于信息融合的高炉料面分布模型与应用

针对高炉炉内料面的分布特征，分析了对料面特征有影响的各种因素．通过对各类影响料面分布的测量参数的信息融合获取料面特征，建立了高炉料面分布模型．在某钢铁企业的2200m3高炉中得到了实际应用，实现了对高炉炉内料面分布的在线监测．     

基于CAN总线的电动自行车充电监控系统设计

本文对现有住宅小区电动自行车充电的收费管理模式进行分析,针对其存在的问题,提出了一种基于CAN总线的电动自行车充电监控系统设计。该系统主要由主控计算机、CAN总线适配卡和多个智能充电节点组成;管理员可以通过上位机操作,远程监控各充电节点,实现电量计算、通断控制以及用户数据信息存储等功能。