CN110523968B - 粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置 - Google Patents

粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置，沿浇注断面宽度方向在结晶器上设置有单排测温点，方法包括以下步骤：获取测温点在时间序列上的温度值形成二维温度矩阵；对二维温度矩阵的温度值进行模式处理，形成模式矩阵，模式处理是指对于每一测温点的温度值，若温度为上升转下降模式，则将温度上升启点的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c；对于非上升转下降模式，则温度转换为a；识别模式矩阵的数据获取等值特征轮廓，判断是否构成三角预警块，并以三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展作为是否粘结的判断依据。本发明解决了依赖多行热电偶预警的缺陷，降低维护成本，减少热电偶异常导致漏报和误报的现象。

Description

粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置
技术领域
本发明涉及冶金生产技术领域，具体地说，涉及粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置。
背景技术
冶金生产中，漏钢是高频发生，破坏性较大的灾难性生产事故，而粘结漏钢是所有漏钢事故中发生最为频繁的事故类型，因此生产中发生粘结缺陷时，通过及时识别粘结的发生，并采取相应措施，是预防漏钢事故的重要内容。
目前粘结判断的方法较多，有逻辑判定方法，神经网络方法，图像神经网络方法等，但是仍然没有很好地解决冶金行业生产粘结漏钢的问题，这些方法的主要缺陷在于：
逻辑判定方法：通过对粘结发生后的温度变化规律进行研究，提取温度变化的判定规则，通过判断实际生产中温度变化是否满足特定的规则，实现粘结预警。其优点是规则简单直观，参数调整快捷；其缺点是依靠简单的规则，难以处理铜板修复，换保护渣，新特性钢种的适应性，并且，逻辑判定规则难以有效解决漏报和误报之间矛盾，在使用过程中，需要频繁进行参数调整。此外，逻辑判定方法采用局部点的样本来进行识别，在使用中难以克服热电偶异常等导致的误报和漏报现象。
神经网络方法：由于采用有监督学习的神经网络方法，需要大量的训练样本，也就是在实践过程中，需要较长时间的样本采集，样本容量较大，因此难以有效快速进入正常运行模式。神经网络的训练，与样本的分布有十分重大的关系，因此神经网络方法还需要样本覆盖全面的分布特征，这些问题都是工程中难以短时间内能具备的条件。
在热偶布置要求方面，目前均采用2行，3行甚至多行热偶埋设的方案进行粘结预警，对于单行模式，由于缺少在拉坯方向上的运动特性信息，目前没有得到很好的应用，90年代日本山崎曾尝试过1行热偶的布置预警，由于误报率高，无法适应复杂的工况条件而逐渐被多行模式所替代。
总之，目前国内外的粘结预警系统，均没有有效地解决漏报和误报的平衡问题，使用效果有待提升。在粘结模型方面，目前单行热偶粘结预警方面，还没有得到深入的研究与应用。
发明内容
为解决以上问题，本发明提供一种粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置。
其中，一种粘结漏钢的预警判断方法，沿浇注断面宽度方向在结晶器上设置有用于监测结晶器的温度的单排测温点，预警判断方法包括以下步骤：
步骤S1，在铸坯运动过程中，获取每个测温点在时间序列上的温度值，形成以测温点的坐标以及时间序列为维度的二维温度矩阵；
步骤S3，对所述二维温度矩阵的温度值进行模式处理，形成模式矩阵，所述模式处理是指对于每一测温点对应的时间序列的温度值，若温度为上升转下降模式，则将温度开始上升时刻的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c；对于非上升转下降模式，则温度转换为a；
步骤S5，识别模式矩阵的数据获取等值特征轮廓，判断所述等值特征轮廓的形状是否构成三角预警块，且随着时间序列，三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展，若发生扩展，则判断发生粘结，若不发生扩展，则判断不发生粘结，其中，所述三角预警块的一个角部朝向铸坯运动的方向，所述一个角部的两条边上的数值为b，内部的数值为c，所述横向是指沿浇注断面宽度方向，所述纵向是指时间序列的方向。
其中，一种粘结漏钢的预警判断装置，包括：
温度获取模块，用于在铸坯运动过程中，获取每个测温点在时间序列上的温度值，形成以测温点的坐标以及时间序列为维度的二维温度矩阵，其中，沿浇注断面宽度方向在结晶器上设置有用于实时监测结晶器的温度变化的单排测温点；
模式矩阵形成模块，用于对所述二维温度矩阵的温度值进行模式处理，形成模式矩阵，所述模式处理是指对于每一测温点对应的时间序列的温度值，若温度为上升转下降模式，则将温度开始上升时刻的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c；对于非上升转下降模式，则温度转换为a；
等值特征轮廓识别模块，用于识别模式矩阵数据获取等值特征轮廓；
粘接判断模块，用于判断所述等值特征轮廓的形状是否构成三角预警块，且随着时间序列，三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展，若发生扩展，则判断发生粘结，若不发生扩展，则判断不发生粘结，其中，所述三角预警块的一个角部朝向铸坯运动的方向，所述一个角部的两条边上的数值为b，内部的数值为c，所述横向是指沿浇注断面宽度方向，所述纵向是指时间序列的方向。
本发明的粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置具有以下有益效果：本发明解决了常规的粘结预警依赖多行热电偶布置的方式的缺陷，降低用户维护成本，减少热电偶异常导致漏报和误报的现象，避免了局部判定方法中热电偶异常或者保护渣流入产生温度模式失效情况导致的漏报或者误报现象。本模型通过二维温度矩阵来综合判定一个区域的变化在空间和时间上的表征，从而进行粘结判定，针对粘结块本身的发展特征，对局部的信息缺失不敏感，系统具有更高的稳定性和准确性，对干扰不敏感。
附图说明
通过结合下面附图对其实施例进行描述，本发明的上述特征和技术优点将会变得更加清楚和容易理解。
图1是表示本发明实施例的单排热电偶布置图；
图2是表示本发明实施例的上升转下降模式的温度变化示意图；
图3是表示本发明实施例的三角预警块及其扩展示意图；
图4是表示本发明实施例的粘结漏钢的预警判断方法的步骤示意图；
图5是表示本发明实施例的粘结漏钢的预警判断装置的模块构成图；
图6是表示本发明实施例的温度获取模块的单元构成图。
具体实施方式
下面将参考附图来描述本发明所述的粘结漏钢的预警判断方法及预警判断装置的实施例。本领域的普通技术人员可以认识到，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式或其组合对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。此外，在本说明书中，附图未按比例画出，并且相同的附图标记表示相同的部分。
本发明的粘结漏钢的预警判断方法适用于板坯、方坯、圆坯、异型坯、CSP(紧凑式热带生产线)、ESP(薄板坯连铸连轧)的粘结漏钢预警。下面结合图1来说明其具体步骤。
本发明的粘结漏钢的预警判断方法是通过沿浇注断面宽度方向在结晶器外壁上设置单排测温点，每个测温点埋设一个热电偶，如图1所示，沿浇注断面宽度方向设置有从T0，T1…Tn的n个测温点。热电偶埋设在结晶器外壁上，用于实时监测结晶器的温度变化，为预警判断提供一个时间序列的温度数据。在铸坯运动的过程中，热电偶就可以探测在浇注断面宽度方向上的多个测温点在时间序列上的温度变化，铸坯上各测温点依照时间序列与结晶器内壁发生接触，所以，也可以说时间序列上的温度变化是铸坯运动位移对应的温度变化。
预警判断方法包括以下步骤：
步骤S1，在铸坯运动过程中，获取每个热电偶在时间序列上的温度值，形成以热电偶的坐标以及时间序列为维度的二维温度矩阵，其具体形式如下所示：
Figure BDA0002157206420000041
说明：二维温度矩阵中，
n为所埋设的热电偶总列数，例如埋设26列，则n＝26；
i表示第i+1个测温点；
j表示第j个时刻；
Ti_j表示第i+1个测温点在第j时刻的温度值；
m为该时间序列包含的时刻数，例如120s，则m＝120。
步骤S3，对二维温度矩阵的温度值进行模式处理，例如归一化处理，其中：
对于任一热电偶对应的时间序列的温度值(也就是二维温度矩阵中的一列)在时间上构成曲线，如图2所示。若温度为上升转下降模式，则在该模式段内，则将温度开始上升时刻的温度值归一化为0，将最高温度归一化为1，其他温度值归一化为小于1的值；对于非上升转下降模式，则温度归一化为0。将每一列的温度都按照归一化进行处理，得到表三所示的模式矩阵。
下面以表二所示的时间序列对应的温度值为例来说明归一化的过程。例如，第一列，温度从50度开始上升至150度，并下降至60度，这就是上升转下降模式，在这一模式段内，则将50度归一化为0，最高温度为150度，归一化为1，其余值80度、70度、60度则归一化为小于1的值，例如0.5，只要与0和1区分开即可。
同样的，表二中其余三列进行归一化处理后形成表三的模式矩阵
表二
T0_0 T1_0 T2_0 T3_0 T4_0
50 80 70 60 60
80 90 95 80 80
150 150 150 90 150
70 120 70 150 130
60 100 60 120 110
表三
0 0 0 0
0.5 0.5 0.5 0.5
1 1 1 1
0.5 0.5 0.5 0.5
0.5 0.5 0.5 0.
需要说明的是，以上所述归一化处理仅是模式处理中的一种方式，模式处理是将温度值转化为易于归类和识别的字符，并不仅限于以上数值，例如，也可以是若温度为上升转下降模式，则将温度开始上升时刻的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c。对于非上升转下降模式，则温度归一化为a。下文仅以归一化为0、1和0.5为例来说明。
步骤S5，识别模式矩阵的数据获取等值特征轮廓，判断所述等值特征轮廓的形状是否构成三角预警块，且随着时间序列，三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展，若发生扩展，则判断发生粘结，若不发生扩展，则判断不发生粘结，其中，所述三角预警块的一个角部朝向铸坯运动的方向，所述一个角部的两条边上的数值为1，内部的数值为0.5，所述横向是指沿浇注断面宽度方向，所述纵向是指时间序列的方向。
如图3所示，沿横向和纵向三角预警块发生了扩展，所以判定为粘结漏钢，发出警报，警报指示可以是警报音、图形展示等。
本实施例利用单排热电偶的温度数据构建二维温度矩阵，并通过模式处理得到等值特征轮廓，根据等值特征轮廓的状态判断是否形成三角预警块，根据三角预警块在时间序列和空间维度上扩展情况来作出粘结预警判断。这与粘结导致坯壳撕裂并在横向和纵向进行扩展形成三角形的理论相一致。
进一步地，二维温度矩阵的温度值可以对应指定颜色，从而可视化为温度云图，可以更加直观的观察温度变化。
在一个可选实施例中，由于热电偶在沿浇注断面宽度方向上的分布具有一定的间断性，为对二维温度矩阵的数据进行扩展，可以采用多项式拟合的方式来扩展热电偶在沿浇注断面宽度方向上的数据。本实施例采用3阶多项式来拟合热电偶在沿浇注断面宽度方向上的数据。
另外，本发明并不限制于仅使用热电偶来测量温度，还可以使用其他的测温仪来测量温度，例如红外测温仪，将多个红外测温仪分别对准结晶器外壁上的沿浇注断面宽度方向的多个测温点。
在一个可选实施例中，对于单支热电偶，选取的一个时间序列内仅包含一个上升转下降模式，但由于温度波动，其最高值也可能是一个在较小温度范围内上下起伏的最高温度值区域。例如，150、149、150、149.5，则采用中位值进行定位时间序列的时间点位置。较小温度范围可以事先设定。所述中位值是将最高温度值区域内的数据从小到大或从大到小排列，奇数个数的取中间的温度值作为最高温度值，偶数个数的话则取中间两个数中的较大者作为最高温度值，并以此定位时间序列的时间点位置。当然最高温度也可以仅是一个单值，而不是通过中位值在最高温度值区域中确定的。
本发明还提供一种粘结漏钢的预警判断装置10，其包括以下模块和单元：
温度获取模块11，用于在铸坯运动过程中，获取每个测温点在时间序列上的温度值，形成以测温点的坐标以及时间序列为维度的二维温度矩阵，其中，沿浇注断面宽度方向在结晶器上设置有用于实时监测结晶器的温度变化的单排测温点，其中，可以通过在结晶器上埋设热电偶来监测测温点的温度，或者通过红外测温仪来监测测温点的温度；
模式矩阵形成模块12，用于对二维温度矩阵的温度值进行模式处理，形成模式矩阵，其中，对于每一测温点对应的时间序列的温度值，若温度为上升转下降模式，则将温度开始上升时刻的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c；对于非上升转下降模式，则温度转换为a；
等值特征轮廓识别模块13，用于识别模式矩阵数据获取等值特征轮廓；
粘接判断模块14，用于判断所述等值特征轮廓的形状是否构成三角预警块，且随着时间序列，三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展，若发生扩展，则判断发生粘结，若不发生扩展，则判断不发生粘结，其中，所述三角预警块的一个角部朝向铸坯运动的方向，所述一个角部的两条边上的数值为b，内部的数值为c，所述横向是指沿浇注断面宽度方向，所述纵向是指时间序列的方向。
温度获取模块11还包括二维温度矩阵生成单元111，用以生成如下所示的二维温度矩阵。
Figure BDA0002157206420000071
其中，n为所设置的测温点总数；
i表示第i+1个测温点；
j表示第j个时刻；
Ti_j表示第i+1个测温点在第j时刻的温度值；
m为该时间序列包含的时刻数。
还包括温度云图生成模块15，用于根据所述二维温度矩阵的温度值与不同颜色对应，从而将二维温度矩阵可视化为温度云图。
还包括数据拟合模块16，用于采用多项式拟合的方式来扩展测温点在沿浇注断面宽度方向上的温度数据。
温度获取模块11还包括最高温度确定单元112，用于确定上升转下降模式的最高温度。在上升转下降模式的最高温度可以是在预设温度范围内上下波动的最高温度值区域，并且，采用中位值作为最高温度值并定位最高温度值所对应的在时间序列的位置。当然最高温度也可以仅是一个单值，而不是通过中位值在最高温度值区域中确定的。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，沿浇注断面宽度方向在结晶器上设置有用于监测结晶器的温度的单排测温点，预警判断方法包括以下步骤：
步骤S1，在铸坯运动过程中，获取每个测温点在时间序列上的温度值，形成以测温点的坐标以及时间序列为维度的二维温度矩阵；
步骤S3，对所述二维温度矩阵的温度值进行模式处理，形成模式矩阵，所述模式处理是指对于每一测温点对应的时间序列的温度值，若温度为上升转下降模式，则将温度开始上升时刻的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c；对于非上升转下降模式，则温度转换为a；
步骤S5，识别模式矩阵的数据获取等值特征轮廓，判断所述等值特征轮廓的形状是否构成三角预警块，且随着时间序列，三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展，若发生扩展，则判断发生粘结，若不发生扩展，则判断不发生粘结，其中，所述三角预警块的一个角部朝向铸坯运动的方向，所述一个角部的两条边上的数值为b，内部的数值为c，所述横向是指沿浇注断面宽度方向，所述纵向是指时间序列的方向。
2.根据权利要求1所述的粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，二维温度矩阵如下所示：
Figure FDA0002982089270000011
其中，测温点总数为n+1；
i表示第i+1个测温点；
j表示第j个时刻；
Ti_j表示第i+1个测温点在第j时刻的温度值；
m为该时间序列包含的时刻数。
3.根据权利要求1所述的粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，所述二维温度矩阵的温度值与不同颜色对应，从而可视化为温度云图。
4.根据权利要求1所述的粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，采用多项式拟合的方式来扩展测温点在沿浇注断面宽度方向上的温度数据。
5.根据权利要求1所述的粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，通过热电偶或红外测温仪来监测测温点的温度。
6.根据权利要求1所述的粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，上升转下降模式的最高温度是在预设温度范围内上下波动的最高温度值区域，并且，采用中位值作为最高温度值并定位最高温度值所对应的在时间序列的位置。
7.根据权利要求1所述的粘结漏钢的预警判断方法，其特征在于，所述粘结漏钢的预警判断方法适用于板坯、方坯、圆坯、异型坯、CSP、ESP的粘结漏钢预警。
8.一种粘结漏钢的预警判断装置，其特征在于，包括：
温度获取模块，用于在铸坯运动过程中，获取每个测温点在时间序列上的温度值，形成以测温点的坐标以及时间序列为维度的二维温度矩阵，其中，沿浇注断面宽度方向在结晶器上设置有用于实时监测结晶器的温度变化的单排测温点；
模式矩阵形成模块，用于对所述二维温度矩阵的温度值进行模式处理，形成模式矩阵，所述模式处理是指对于每一测温点对应的时间序列的温度值，若温度为上升转下降模式，则将温度开始上升时刻的温度值转换为a，将最高温度转换为b，其他温度值转换为c；对于非上升转下降模式，则温度转换为a；
等值特征轮廓识别模块，用于识别模式矩阵数据获取等值特征轮廓；
粘结判断模块，用于判断所述等值特征轮廓的形状是否构成三角预警块，且随着时间序列，三角预警块在横向和/或纵向是否发生扩展，若发生扩展，则判断发生粘结，若不发生扩展，则判断不发生粘结，其中，所述三角预警块的一个角部朝向铸坯运动的方向，所述一个角部的两条边上的数值为b，内部的数值为c，所述横向是指沿浇注断面宽度方向，所述纵向是指时间序列的方向。
9.根据权利要求8所述的粘结漏钢的预警判断装置，其特征在于，温度获取模块还包括二维温度矩阵生成单元，用以生成如下所示的二维温度矩阵，
Figure FDA0002982089270000031
其中，测温点总数为n+1；
i表示第i+1个测温点；
j表示第j个时刻；
Ti_j表示第i+1个测温点在第j时刻的温度值；
m为该时间序列包含的时刻数。
10.根据权利要求8所述的粘结漏钢的预警判断装置，其特征在于，温度获取模块还包括最高温度确定单元，用于确定上升转下降模式的最高温度，上升转下降模式的最高温度是在预设温度范围内上下波动的最高温度值区域，并且，采用中位值作为最高温度值并定位最高温度值所对应的在时间序列的位置。
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