转炉炼钢终点判断方法及判断系统,控制方法及控制系统.pdf
Ke****67
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转炉炼钢终点判断方法及判断系统,控制方法及控制系统.pdf
本发明实施例公开了一种转炉炼钢终点判断方法,包括步骤:获取炉口火焰的火焰信息,并提取所述火焰信息中的特征信息;建立终点预测模型,结合所述特征信息和所述终点预测模型预报所述转炉炼钢终点。还公开了使用上述判断方法的转炉炼钢终点判断系统、控制方法及控制系统。采用上述控制系统可以在线实时分析钢水碳、温度的全部变化过程,因此减轻炼钢工的劳动强度,保证钢的质量;可实现吹炼终点自动控制,提高转炉炼钢的自动化水平;由于通过火焰图像以及光强判断转炉炼钢的终点,提高转炉冶炼终点命中率、缩短冶炼时间3-4分钟,从而提高生产效率
基于火焰图像判断转炉炼钢终点温度的预测系统及方法.pdf
本发明提供一种基于火焰图像判断转炉炼钢终点温度的预测系统及方法,其中,预测系统包括:用于连续获取原始的炉口火焰图像的图像获取单元,对连续获取的原始炉口火焰图像分别进行处理的图像处理模块,分别对当前炉口火焰特征数据集中的每个特征数据对应的炉内冶炼温度进行预测的温度预测模块以及基于温度变化曲线对应的冶炼终点温度来预测吹炼终点的终点预测模块,本发明采用火焰图像识别方式进行温度预测,安全便捷,可实现连续的温度检测和温度曲线的实时预测,火焰图像识别方式的使用提高了转炉终点温度准确率,与仅依靠人工经验判定冶炼终点相比
火焰图像CNN识别建模的转炉炼钢终点判断方法及系统.pdf
本发明涉及火焰图像CNN识别建模的转炉炼钢终点判断方法及系统,属人工智能领域。本发明首先将采集来的火焰图像转换到HSI空间;然后进行阈值分割;再合并分割后的图像,再通过后期处理得到单连通的火焰图像,去除因分割不佳造成的干扰点,得到分割后的图像,再把图像进行预处理;构建卷积神经网络识别模型;将预处理后的图像直接输入卷积神经网络模型,在离线状态下采用降梯度法对网络进行训练;将离线训练完毕的卷积神经网络模型进行在线判断,采集转炉火焰图像并预处理后送入网络模型,模型输出判断结果。本发明避免了工人观测转炉火焰受到的
转炉炼钢终点控制的方法、装置和系统.pdf
本发明提供了一种转炉炼钢终点控制的方法、装置和系统,用以解决现有副枪技术探头消耗大,适用性差的问题。该方法包括:脱碳氧效率值小于预定值时,计算熔池碳含量和熔池温度与熔池目标碳含量和熔池目标温度进行比较;根据比较结果,计算后续吹炼所需的吹氧量和冷却剂添加量或增碳剂添加量并据此控制吹氧和加料操作;重复计算熔池碳含量和熔池温度,当满足目标碳含量和目标温度要求时,发出停止冶炼的指令。采用本发明的技术方案,有助于避免使用造价高、消耗大的副枪设备,同时保证了冶炼终点的高命中率。
转炉炼钢终点预测方法和系统.pdf
本发明实施例公开了转炉炼钢终点预测方法和系统,其方法包括:采集转炉炼钢中的当前生产参数信息及转炉炉口当前的火焰信息作为自变量;创建神经网络,利用所述自变量构成的训练样本对创建的神经网络进行训练;利用训练终止后得到的神经网络,根据所述自变量对转炉炼钢终点进行预测得到终点时间预测结果、碳含量预测结果和钢水温度预测结果。可见,采用本发明实施例提供的技术方案,通过实时获取转炉生产信息及转炉炉口的火焰信息,可以在线实时精确的分析炼钢终点的时间、钢水的温度和碳含量,来实现对过程的精确控制,从而提高转炉炼钢的自动化水平