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1.
高炉料面属矿物-煤气-焦炭多元高温固体/熔体混杂共存的粗糙表面,其电磁反射特征包含非均匀和非平稳的气固混合介质的表层电磁回波信息、布料溜槽引起的周期性遮蔽效应、十字测温等装置引起的固定干扰,以及电磁辐射等环境因素引发的随机噪声.本文研究了复杂环境下调频连续波(FMCW)提取的料面信号,采用瞬时频率分析的希尔伯特-黄变换(HHT)方法代替传统快速傅里叶变换(FFT)方法.结合经验模态分解,将原始非平稳信号分解为若干个平稳的内在模式函数;并按照基于先验知识的决策树算法分类与学习,获得各类分量权值并加权突出真实物料的电磁信号;通过Hilbert变换得到原始信号的时频域特征,可以揭示流态化料面包含的丰富冶炼信息.同时该算法也有助于提高料面成像的帧准确率和稳定性,为钢铁行业节能减排提供可靠的数据支撑. 相似文献
2.
不采用传统接触力模型自下而上的高炉料面形状计算方法,而是根据土坡力学颗粒物质堆积理论,提出了新的基于堆积法的高炉料线形状融合计算方法,直接对料面形状进行计算.围绕高炉多环布料的炉料堆积特点,结合炉顶六点阵列雷达,获得了料面形状计算的边界条件,弥补了传统料型计算靠十字测温加机械探尺的经验估算.新方法通过高炉布料规律及炉料颗粒的物理堆积插值方法,采用贝叶斯数据融合方法和分段三次Hermite插值,结合布料体积约束条件,完成了理论计算与测量修正的结合.实测结果表明:料面形状融合法比传统单独的料面估算法,测量精度提高4.8%,料面分辨率提高27.2%,使布料控制可以更加精准和有针对性. 相似文献
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针对高炉料面图像经常发生多物理形态周期转变导致料线追踪精度下降问题, 研究了一种基于注意力的多尺度卷积核流态化料面检测算法(MKAD). 构建了雷达数据集–灰度图像–料形可视化的一类特征提取框架, 在卷积层采用通道和空间双注意力机制, 获得不同尺度的精细化颗粒流态化特征; 使用多尺度卷积核自适应方法提取并融合喷涌料面多尺度颗粒物特征, 实现跨通道特征融合. 在南钢3#高炉和武钢7#高炉进行了实验和综合评估, 精确率分别可达83.01% 和86.50%, 与峰脊锐化方法相比, 分别实现了1.41%和4.9%的性能提升, 上述融合特征提取框架显著增强了料面检测的鲁棒性. 相似文献
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