基于神经网络的连铸钢包下渣识别系统
基于深度学习的废钢智能验质系统

基于深度学习的废钢智能验质系统郭 锋(建龙集团智能制造研究所 北京 100029)摘 要:在钢铁企业中,废钢验质主要依靠人工进行,随意性很大。
对废钢验质全过程进行深入分析,设计了一套基于深度学习的全自动无人化废钢智能验质系统,在国内首次实现了钢铁行业关键原材料废钢使用过程中的全自动验判,彻底取代了人工验质,满足现代规模化钢铁冶金企业废钢采购和使用量化表征测试分析需求,钢铁企业实际数据的测试结果表明,所设计的系统避免了人工扣杂的主观性,能够为企业带来巨大的经济效益和社会效益。
关键词:废钢验质;深度学习;全自动无人化系统;效益SCRAP INTELLIGENT QUALITY INSPECTION SYSTEM BASED ON DEEP LEARNINGGuo Feng(Intelligent Manufacturing Research Institute of Jianlong group, Beijing 100029,China)Abstract:In iron and steel enterprises, scrap quality inspection mainly depends on manual work, which is very random. In this paper, the whole process of scrap quality inspection is deeply analyzed, and a set of automatic and unmanned scrap intelligent quality inspection system based on deep learning is designed. It is the first time in China to realize the full-automatic quality inspection of scrap in the use of key raw materials in the iron and steel industry, completely replacing the manual quality inspection, and meeting the needs of modern large-scale iron and steel metallurgical enterprises for scrap procurement and quantitative characterization test and analysis. The test results of the actual data of iron and steel enterprises show that the system designed in this paper avoids the subjectivity of manual deduction, and can produce huge economic and social benefits for enterprises.Key words:scrap quality inspection; deep learning; automatic unmanned system; benefit0 前言废钢铁炼钢有着重要的意义:一是再生资源,可以将社会的废弃物料通过冶炼、轧制再成为新的钢铁材料用于国民经济,既节省了资源,又处理了废料;二是用废钢炼钢是经济的工艺,符合国家节能降耗的要求,比用生铁炼钢可节约大量的人力、物力、财力,减少诸如采矿选矿、烧结、炼铁等多道生产环节,不仅节省矿石资源,也是降低能耗和成本的重要措施;三是减少污染,环保资料显示,使用废钢炼钢向大气排放的污染物比使用矿石减少86%,水污染减轻76%,废渣减少72%[1],可见利用废钢炼钢会获得最大的经济效益和社会效益。
连铸结晶器液面自动加渣控制系统简介

连铸结晶器液面自动加渣掌握系统简介一、概述连铸机浇筑时结晶器加保护渣是连铸生产中最重要的工作,保护渣在连铸生产中起着极为重要的作用,如防止二次氧化、润滑与吸附杂质等。
连铸工艺要求保护渣在浇铸过程中形成熔融层、烧结层与粉渣层等三层构造,以便更好的发挥作用。
少加勤加是添加保护渣的一条重要原则。
二、现场现状目前连铸机上承受的加渣方式大都还是人工方式,每个工人治理着一流或两流,需时刻观看着结晶口的状态,需要加时就用任凭的推上一堆,心情好或领导在时加的还均匀些,领导不在那就看自己的心情了,心情好负责些,心情不好那就任凭了。
况且连铸机旁的环境比较恶劣,工人的劳动强度很大,要求工人长时间的高质量的完成加渣工作也有难度。
因此人工添加保护渣受操作者因素的影响较大,很难保证添加的稳定性,简洁产生卷渣和液面波动,从而产生夹杂、振痕加深等缺陷。
针对这种状况,我公司最研发了一套连铸结晶器液面自动加渣掌握系统,可以代替工人进展自动加渣而根本无需工人干预。
三、系统简介我公司研发的连铸结晶器液面自动加渣掌握系统,包括工控机、掌握执行单元、现场掌握报警单元、加料仓、气动单元、结晶器渣液面温度检测装置、渣料喷头、料位计、专用软件组成。
料位计报警器干燥氮气元渣层温度显示控制界面连铸结晶器液面自动加渣掌握系统是一套闭环自动掌握系统,它以工控机为核心,通过专用软件来自动掌握各个组成局部自开工作,在根本参数设置完成后,由工控机来依据连铸机结晶器内渣液面的实际状况进展参数调整,无需再人工干预调整而能保证结晶器内渣液面的均匀和稳定。
系统的工作过程由工控机实时不停的读取结晶器内渣液面的外表温度,假设渣液面的外表温度超过设定的加料温度,则工控机掌握执行单元让加料仓下料,同时翻开气动单元,保护渣在下料管内被送料气体经渣料喷头均匀吹送到结晶器内,然后再测结晶器内渣液面的外表温度,假设渣液面的外表温度仍旧超过设定的加料温度,则工控机重复上面的加料过程,假设测量到结晶器内渣液面的外表温度低于设定的加料温度则停顿加料和关闭气动单元。
基于人工神经网络和专家系统的精炼过程钢水温度预测模型

为研究对象 ,提出将 B P神经 网络和专 家系统相结 合 的方法 ,建立冶 炼 过程 钢水 温 度预 测模 型 ,并 且可 以根据积 累 的历 史数 据不 断调 整专 家 系统 的 参数 ,最后 ,利用 C #语 言编程实现 了系统 。
Absr c t a t: Th sa tce a l z d te ma n fc o swh c nfu n e t le t e e p r tr ha ig i e i ri l nay e h i a tr i h i l e c he mot n se ltm e au e c ngn n r —
mi g h d lc n b s d t o e a t h e e au eo l n se l n rf i gf r a e a d t e rs l f n .T e mo e a eu e of r c s t e tmp r tr fmot t e e n n u n c n h e u t o e i i s
i n r c s ft e f r a e ul fr c si d l o l te e e au e b h o ia i fB f i g p o e s o h u n c ,b i o e a t g mo e f rmotn se ltmp rt r y t e c mb n t n o P n d n e o
L in ,C O G n I a g A ag Q
( c o l f uo ai n f m t nE gn ei ,X ’ nvri f S h o o t t na d I o a o n ie r g i nU i s yo A m o n r i n a e t T c n l y i n 1 0 8 h a eh o g ,X ’ 0 4 ,C i ) o a7 n
连铸加保护渣机器人系统研究与应用

连铸加保护渣机器人系统研究与应用发布时间:2022-09-13T02:20:10.874Z 来源:《科学与技术》2022年第5月9期作者:金盾[导读] 连铸加保护渣技术是钢铁冶金铸坯质量影响关键技术,生产过程中加保护渣以“少加、勤加、均匀加”为宜金盾湖南镭目科技有限公司机器人事业部,湖南长沙 410100摘要:连铸加保护渣技术是钢铁冶金铸坯质量影响关键技术,生产过程中加保护渣以“少加、勤加、均匀加”为宜。
传统的依靠人工加入保护渣方式很难满足工艺生产要求。
针对目前连铸加保护渣存在的问题,设计加保护渣机器人系统,实现向结晶器内加保护渣勤加、少加、均匀加的目标以及系统与工艺控制匹配性、系统可控性的效果。
文章详细介绍了系统设计思路,工作原理、系统组成、系统工艺流程和控制特点等。
系统通过投入铸坯生产大量实践,综合试验结果研究表明,连铸加保护渣机器人系统能够满足铺渣分布全面,渣厚均匀原则,该系统应用后保护渣厚均匀,铸坯表面质量无明显缺陷,测得的加渣量与理论计算量偏差小,铸机漏钢报警率明显降低。
关键词:连铸机;自动加渣;铸坯质量;结晶器;机器人1 概述连铸加保护渣是钢铁冶金铸坯质量影响关键技术,保护渣有防止钢液二次氧化、液面绝热保温、溶解吸收液面夹杂物、改善铸坯与结晶器界面润滑、控制铸坯与结晶器壁热传递等功能。
通过不断向连铸机结晶器内的液面加入保护渣,使其受热融化后在钢水液面上形成固渣层、烧结层、液渣层的三层渣结构。
液态渣不断流入结晶器与初生坯壳的间隙中,从而达到绝热保温、防止钢水二次氧化、润滑铸坯、减少铸坯与结晶器铜面粘结,降低黏结漏钢事故发生。
连铸工序的顺行和连铸生产质量效率的提高均与保护渣添加密切相关。
除保护渣的理化性能直接影响上述功能的发挥外,保护渣的加入方式及与生产工艺匹配更与铸坯质量紧密相关。
结晶器加保护渣的方式主要有人工手动推渣和机器自动加渣两种方式。
人工加渣随机性大,保护渣加入量及加入时间、频率由工人经验判断,结晶器内渣料消耗不稳定,渣层厚度不均,极易造成铸坯表面质量缺陷甚至粘结漏钢事故发生。
钢包下渣自动检测技术

钢包下渣自动检测技术理论研究和钢铁企业的生产实践表明,钢包中含氧化铁,氧化锰和氧化硅的炉渣从钢包流入中间包以后,会造成钢水铝和钛等易氧化合金元素的烧损,并产生氧化铝夹杂物,影响钢水的纯净度,并容易造成冷轧板和涂层板的表面质量问题,此外钢水的氧化铝还会造成水口堵塞,影响连铸多炉连浇。
为了避免钢包中炉渣进人中间包,许多生产优质钢的钢厂在连铸时采用钢包留钢浇钢,这样做虽然满足了质量要求,但牺牲了钢水的收得率。
德国亚琛大学钢铁冶金研究所从80年代开始开发钢包下渣自动检测技术,并获得欧共体的资助。
他们用一种电磁方法来检测钢液的下渣。
在大包包底水口外围装上线圈(一级和二级线圈),当钢液通过接交流电的线圈时,就会产生涡流,这些涡流可改变磁场的强度,由于炉渣的导电性为钢水的千分之一,如果钢流中含有少量炉渣,涡流就会减弱,而磁场就会增强。
磁场强度的变化可通过二级线圈来检测。
这种低电压信号必须在钢厂的噪声环境中传输,以及所要求的信号必须经过过滤,产生一个能与其它测量数据相匹配的确定的和有用信号。
这一点可采用模拟与数字过滤器相集合以及一个温度补偿系统来达到。
系统的组件必须坚固耐用,能承受炼钢厂的苛刻环境。
德国蒂森钢铁公司于1987年首先在一台板坯连铸机采用了钢包下渣自动检测技术,取得了满意的结果。
后来德国亚琛大学钢铁冶金研究所的几位研究人员利用所开发成功的钢包下渣自动检测技术成立了Amepa公司,在世界上推广钢包下渣自动检测技术。
德国和法国大部分现代化板坯连铸机,大方坯连铸机和圆坯连铸机分别于90年代初采用了Amepa公司的下渣自动检测技术,日本钢铁企业于90年代初采用Amepa公司的下渣自动检测技术,到九十年代中期日本的大部分现代化板坯连铸机,大方坯连铸机和圆坯连铸机采用了Amepa。
公司的下渣自动检测技术,目前韩国浦项钢铁公司和中国台湾中钢公司的所有板坯铸机都采用了Amepa公司的下渣自动检测技术。
中国宝钢第二炼钢厂新建的两台板坯连铸机上也采用了这个技术,都取得了满意的使用效果。
浙江大学VSD2000下渣检测系统介绍

应用业绩(三):
27.2008年8月:天钢炼钢厂2#连铸机,120吨钢包,6流小方坯。(一台) 28.2008年8月:通钢炼钢厂1#、2#连铸机,90吨钢包,一流板坯。(两台) 29.2008年9月:武钢三炼钢3#连铸机,300吨钢包,2流板坯。(一台) 30.2008年9月:兴澄特钢滨江分厂二期工程中的3#连铸机,100吨钢包,3流大圆坯。
下渣监测技术(电磁线圈检测法)
大包 线圈位置
电磁线圈检测原理图
中间包 线圈位置安装示意图
线 圈 安 装 的位 置 温 度 过高 , 线圈容易损坏, 使用寿命300炉到800炉不等,需 要 相 对 频 繁 的 更 换!
下渣监测技术(电磁线圈检测法)
汇流漩涡导致误报 线圈损伤导致误报
钢渣贯穿漩涡而下 研究表明,出现汇流漩涡的钢水液
2005年1月:研制出第一代下渣自动检测系统。 2005年3月:申请国家发明专利,专利申请号:200510050311.X 2006年9月:研制成功具有时间对比及模块化的第二代下渣自动检
测系统。 2007年2月:获得国家发明专利,ZL200510050311.X,证书号:
309357。 2007年6月:研制成功具有大包水口自动控制功能的第三代的下渣
(一台) 24.2008年8月:与中冶赛迪签定合同,系统即将在中冶赛迪总包的重钢环保搬迁项目1
#板坯连铸机投入使用。目前该项目处于安装调试阶段。(一台) 25.2008年8月:兴澄特钢滨江分厂三期工程中的1#、2#连铸机,150吨钢包,分别为
5流方坯和3流大方坯。(两台) 26.2008年8月:与宝钢股份工程设备部签定合同,系统即将在宝通产品结构调整及配套
系 统 下 渣 监 测 控 制 软 件
恶劣环境下钢包脱挂钩状态自动识别技术研究

!%$ 单次检测耗时短& 在现场作业中" 为了 不影响作业效率" 需要实时地给出脱挂钩的状 态" 故单次识别时间必须小于 "** XT&
关键词 自动脱挂钩识别# =H1F# 激光与图像融合# 神经网络 中图分类号 .`$%"0+ !!文献标志码 1!!文章编号 "**" -"+'2#*#$*% -**'# -*'
@*#*/+$.&'/%3&-/3"$+*$&6'"3"&'3*$.'&0&65 &<0/20*.&&4/'2 %'.&&4#3/3*"'./+#.*',"+&'-*'3
图 # 为硬件组成原理示意图& 可以看出" 整 体系统的硬件框架包含( 计算单元% 光源系统% 智能感知探头% 云服务器以及传感器触发单元& 为提高在现场相对恶劣环境下的系统稳定性" 本
系统采用专业的工业服务器作为现场系统计算单 元" 并且在采集装置附近设计相应的光源系统" 以此提高钢包的光照稳定度" 采集计算过程通过 传感器检测以自动触发脱挂钩识别系统& 与此同 时" 硬件系统需要充分考虑到现场环境的复杂 性" 故在采集装置设备时" 需要对设备采取相应 的防护措施& 例如" 光源不稳定的情况" 需要针 对性的设计相应的光源" 以提高现场环境光源的 可控性" 避免出现过暗% 过曝等极端情况& 对于 强光的干扰" 选用了特别的偏阵片" 滤除了强光 部分" 从而排除强光的干扰& 核心的智能感知激 光探头硬件主要包含 $a激光% 相机% 惯性单元 等部件& 其中内部设计与现场的水电气充分有效 结合" 利用成熟的防热% 防尘% 防湿等整体防护 方案" 保证现场各种复杂工况下稳定运行& 在整 体的硬件部署方案中" 经过对钢包的三维结构仔 细分析研究" 系统可采用 # 个智能感知探头" 位 于起重机的两侧" 使得每个智能感知探头都可以
连铸钢包下渣检测技术的发展与应用

1 前 言
连铸 生 产过 程 中 , 水 浇铸后 期 钢 包 渣 不 可 钢 避免地 流人 中 间包 。 当钢包 中含 氧化铁 、 化锰 的 氧 强 氧化性 炉 渣 流 人 中 间包 以后 , 增加 中 间包渣 会
题 为 了解 决 A P连 铸 钢 包 浇 铸 后 期 的 下渣 问 S
摘要 钢包下渣检测技术已成为现代连铸生产和质量控制的重要技术 之一 , 它对 防止 钢 包过量下渣 , 提高钢水纯净度 、 浇铸收得率和铸坯质量 , 改善劳动强度和工作环境均有 明显 的 效果 。 介绍了称重检测法、 电磁检测法、 超声波检测 法、 振动检测法等下渣检测方法的原理及局
限性 , 并对 上述 方 法 的应 用进 行 探 讨 。
q ai u ly.i rv n b r e s n r i ge v rn n .T i p p r n r d c s h r epe n I_ t mp o igl o n i a dwo k n n i me t hs a e t u e e pi il a dl I a d t y o i o t n s iI i t n fwe hn ee t n.e cr ma n t ee t n, d a r ncd tci n ir t nd t t n t. t i so i i gd tc o ao g i l to g ei d tc o t t — i ee t ,vb a i ee i .ec e c i r u o o c o
题 , 浇铸 汽 车 板等 对 纯净 度要求 非 常 严格 的超 在
低碳 钢种 时 , 取 了根 据浇 铸 时 钢包 长 水 口工 作 采 臂 的振 动程度 判 断钢包 下渣及 钢包 留钢操 作等方 法。 由于上述 方法有 较 大误 差 . 不能 准确及 时地关 闭 滑板 , 因此不 能 有 效 防止 下 渣 。采 取 留钢操作 时 , 般钢 包 留钢 量为 3 ~ 1 , 一 0 使钢 包 中的残 钢量增 加 , 降低 了钢水 收得 率 。因此 , 须在 浇铸 必
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基 于 神 经 网络 的连 铸 钢 包 下 渣 识 别 系统
陈至坤 ,魏殿 才 ,王福斌
( .河北联合 大学 电气工程学院 ,河北 1
030 ) 60 9
唐 山 0 3 0 ;2 6 09 .唐 山劳动技 师学院 电气工 程系 ,河北 唐 山
摘要 :B P网络可 以逼近复杂 的非线性 函数 ,可广泛 用 于 函数拟合 、模 式识 别、分 类、数据 压 缩、预测 等。 设计 了连铸钢包 下渣 自动检 测系统 中 B P神经 网络的结构 ,并结合钢包 下渣 工艺参数 ,对钢 包下渣 时刻进行
测 ,从而 快速 准确 地判 断下 渣 时刻 ,对连铸 生 产具有
极 为重要 的意 义 。 1 连铸 钢包 下渣检 测 原理
由于神经 网络具有 并行 信息 处理 、 自学 习 、联 想
记忆和容错能力 ,使其很适合于对 系统运行状态进行 预报 、识 别 。B P神 经 网络 在 隐层 中使 用 S形 传 输 函 数 ,在输出层使用线性传输 函数 ,即可实现对
不变,并且对称重传感器有较高的要求 ;电磁检测法 线 圈埋 于钢包 结构 中 ,需 要 对钢包 进 行改 造 ,另外线
圈要承受 高 温 ,使 传感 器 的使用 寿命 受到 影 响 ;超 声
应于输出层神经单元 ; 为隐层输出向量 。 口
为 提高 网络 的收敛 速 度及避 免 网络 陷入局 部极 小
第 _ 隐层单 元输 出为 : 『 个
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输 入层 与 隐层 间的权 值修 正量 为 :
△ “ = ” +以 。 …… …… …… … ( ) 6
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其 中 : t为期 望 的网络输 出 ; 网络 实 际输 出 ; )为 , 中间
波检测法 中超声波探头的工作环境比较恶劣 ,工作温 度高达 7 0o 80℃ ,制造和使用费用都较高 ,目 0 C一 0
前 还处 于研 制 阶段 ;振动检 测 方法 受环境 振 动影 响较 大 ,该 方法 也处 于试 验性探 索研 究 阶段 。
连 铸钢 包浇 注过 程是 一个 封 闭的系 统 ,钢包 中钢
矩 阵和 阈值矩 阵 ;2 b 分别 为 隐层 到输 出层 的连接权 v 、
法 ,主要 有称 重 自动检 测法 、电磁检 测法 、超 声波 检 测法 、振 动检 测法 等 。称 重 自动 检测 法要 求水 口开度
值矩 阵 和阈值 矩 阵 ; 为 维 特 征 输 人 向量 , 应 于 对 网络 输入 层神 经单 元 ; 钢包下 渣状 态空 间 向量 , y为 对
Hale Waihona Puke +f b。…… … …… … … 一() 1
作者简介 :陈至坤( 9 1), 河北景县人 , 16 一 男, 教授 , 在读博士 , 主要从事检测控制技术 、 计算机层析成像技术研究。
2 1 年 第 5期 01
陈至坤 , : 等 基于神 经 网络的连铸钢 包下渣识 别 系统
・1 21・
值 ,在修改 网络 的权 值、阈值过程 中引人 附加 动量
项。
网络正 向传播 时第 个隐层神经单 元 的净输 入
为:
=
水液面位置及 长水 口内铸 流状况对 操作人员 “ 不可
收稿 日 : 0 10 —8 期 2 1— 30 ;修 回日期 :2 1 ・ —5 0 1 4 1 0
∑
i
了预 报分析。仿真结果 证明 B P神经 网络能够提高连 铸钢包下渣时刻预报 的准确 性。
关键词 :连铸 下渣 ;B P神经 网络 ;识别 系统
中图 分 类 号 : 肿 7 T 1 3 7: P 8 文 献标 识 码 :A
0 引言
视” ,因此 ,直接 测量 液 面 位 置或 长 水 口内钢 流 速 度 是不 现实 的 。根据 间接 测 量理论 ,钢 包 中钢水 在浇 注
给定 函数 的任 意精 度 的逼 近 I] l 。钢 包下 渣 识别 神 经 3
网络 结构 如 图 1 示 。 所
近 年来 ,钢包 下渣 自动 检测 方法 已越 来越 引起人
们 的重视 ,国 内外 也相 继研 制开 发 了一些 下渣 检测 方
图 1中 ,W10 、 分别 为 输 入层 到 隐层 的连 接 权 值
在 钢 坯连铸 生产 过程 中 ,许 多钢 厂往往 对 钢包浇 铸末期 中间包 液位 过低 时下 渣 的危害性 缺 乏足 够 的认 识 ,或者 片 面追求很 高 的钢水 收得 率 ,使得 钢包 下渣 量过 大 ,钢渣被 卷人 铸坯 形 成夹渣 ,严 重 降低 了钢 的 洁净度 。只有 在钢水 连铸 下 渣 的生 产过 程 中分 析临界 卷渣 条件 ,使 大包 液面不 低 于临界 液 面 ,才 能 防止钢
第 k 输 出单元 的输 出为 : 个
j Y =E 口 f … … … … … … … … … … … … () H 。……………………………… 3 口o
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变量 = 一^( 一 ; (一 E ^ ; Y 1 Y t Y = 1 ) ( ) ) 茸
为 学习 率 , < <1o为 动量 项 ;为 学 习次数 。 0 ; r Z 网络通 过对样 本集 的反 复学 习、训 练 ,将 知识 以
第 5期 ( 总第 18期 ) 6
21牟 1 月 01 0
机 械 工 程 与 自 动 化
ME CHANI AL EN NE I C GI ER NG & AU MAT ON T0 I
N . o5 0c . t
文章编号 :62 6 1 ( 0 1 1 . 10 0 17 .4 3 2 1 ) 00 2 -3
过程 中液面的变化 ( 或运动 )与另一 系统 的相关参
数 问有关 联 ,因此 钢水 液 面变动 情况 可通 过另 一 系统 中可 测参 数进行 间接测 量 ,进而 可采 用智 能模 型进行
下渣 识别 。
2 B P神 经 网络 预报 模型
水受 到污染 ,真正提高 钢水 的收得率 。因此 ,利用 B P神 经 网络 对 连铸 大 包 钢 水液 面 进 行模 式 识 别 与检