用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114119986A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111375077.3(22)申请日2021.11.17(71)申请人南京理工大学地址210094江苏省南京市玄武区孝陵卫200号(72)发明人史雅雯唐晗迪郭超周木春(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人朱炳斐(51)Int.Cl.G06V10/40(2022.01)G06V10/34(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06K9/62(2022.01)C21C5/30(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法(57)摘要本发明公开了一种用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法，属于光电检测技术领域。通过采集光谱图像分析特征参量能够找到吹炼过程的潜在规律，免去分析炼钢过程物理化学反应机理等问题。首先，采用多项式拟合找出光谱的背景信息；其次，减去背景后通过高斯拟合找到特征原子的发射峰；最后，对吹炼终点时段时域上的光谱差分谱做寻峰操作，找到最明显的三个小特征值。提取的特征参量采用SVR回归模型预测碳含量，实验表明，炼钢终点的预测准确率能够达到90％以上。CN114119986ACN114119986A权利要求书1/2页1.一种用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集转炉炼钢终点炉口的光谱图像，构建训练数据集，图像标签对应终点时刻副枪检测的钢水碳含量数值；步骤2，选取终点时刻前N帧光谱图像进行特征提取，包括利用低次多项式对谱线进行拟合、最小二乘法对光谱进行高斯拟合以及对差分谱进行峰值分析。2.根据权利要求1所述的用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法，其特征在于，步骤1中所述终点时刻为采集钢水碳含量数值的时刻。3.根据权利要求1或2所述的用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法，其特征在于，所述光谱图像通过在光栅光谱仪前加装望远准直系统采集。4.根据权利要求3所述的用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法，其特征在于，步骤2所述选取终点时刻前N帧光谱图像进行特征提取，具体包括：步骤2‑1，以N/4帧为步长对光谱图像做时域上的平滑处理，以最后N/4帧的平滑图像作为终点光谱图像；步骤2‑2，对所述终点光谱图像进行n次项拟合，得到背景信息，即灰体辐射谱，拟合的数学表达式为：不同炉次的光谱拟合出的系数不同，得到多项式的峰值以及有效宽度，分别作为特征值x1、x2；k式中，ak是多项式函数中的系数，x是自变量，pn(x)是拟合函数值；步骤2‑3，对所述终点光谱图像减去背景信息后的光谱进行高斯拟合，利用最小二乘法求解，得到两个特征原子的发射峰Gi(x)，数学表达式为：Gi(x)＝Ai*exp((x‑Bi)^2/Ci^2)将得到的发射峰值取对数后分别作为特征值x3、x4；式中，Ai、Bi与Ci均为实数常数，且Ai>0；步骤2‑4，对步骤2‑1中的四幅平滑图像做时域上的差分处理，获得差分谱；步骤2‑5，对所述差分谱进行谱峰拟合，获得三组小特征峰出现的波长范围：特征峰1‑[667.88,671.63],特征峰2‑[720.59,732.83]，特征峰3‑[817.39,818.57]，单位为nm；步骤2‑6，分别求取所述终点光谱上离散光强值对应上述三个波长范围的积分值，作为特征值x5、x6、x7。5.根据权利要求4所述的用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法，其特征在于，所述N取20，n取6。6.基于权利要求1至5任意一项所述方法的碳含量预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，获取不同炉次的光谱特征数据，构成样本数据集；步骤2，将所述样本数据集划分为训练集和测试集；步骤3，利用所述训练集对支持向量机回归模型进行训练，获得碳含量预测模型；步骤4，针对待预测碳含量的炉次，采集其炉口的光谱图像，并提取光谱特征数据，输入2CN114119986A权利要求书2/2页至所述碳含量预测模型，获得碳含量。7.根据权利要求6所述的碳含量预测方法，其特征在于，步骤1还包括对样本数据集中的数据进行归一化处理。8.根据权利要求7所述的碳含量预测方法，其特征在于，所述归一化处理具体采用正规归一化方法。9.根据权利要求6所述的碳含量预测方法，其特征在于，步骤3所述利用所述训练集对支持向量机回归模型进行训练的过程中，利用麻雀搜索算法寻找最优核函数。3CN114119986A说明书1/5页用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法技术领域[0001]本发明属于光电检测领域，特别是一种用于转炉炼钢终点预测的光谱特征信息提取方法。背景技术[0002]转炉炼钢被广泛的