CN111270044B - 一种钢水温度非接触软测量方法及装置 - Google Patents

一种钢水温度非接触软测量方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种钢水温度非接触软测量方法及装置，在熔炉顶端安装非接触红外测温传感器，在熔炉外壁上多点设置炉壁测温传感器，并配套设置基于BP神经网络的钢水温度测量模型；非接触红外测温传感器通过熔炉上方的钢渣发出的红外线测量到温度t0，非接触红外测温传感器通过内置的通讯电路和熔炉外壁上多点设置的炉壁测温传感器通讯，基于多点布置的炉壁测温传感器测量到炉壁的多点温度值，获得多点数据，并利用钢水温度测量模型实现温度的软测量，此方案能够实现更准确的温度测量值。

Description

一种钢水温度非接触软测量方法及装置
技术领域
本发明涉及钢水温度测量技术领域，特别涉及一种钢水温度非接触软测量方法及装置，具体应用于钢铁冶炼过程的自动化控制系统。
背景技术
转炉炼钢(Basicoxygenfurnace,BOF)是一个典型的包含复杂物理化学反应的批次生产过程，然而由于冶炼过程中缺乏有效的检测手段，同时缺乏对钢铁冶炼过程的复杂性、波动性以及反应动态的精确了解，转炉终点质量(成分和温度)的预测与控制一直是困扰钢铁生产的难题。对炼钢过程终点的温度做出准确的预测并加以及时的调整，不但对转炉装置本身非常重要，而且对于平衡整个炼钢-连铸-连轧全流程的生产都具有重大意义。
目前，炼钢过程钢水测温分为接触式和非接触式，接触式连续测温传感器防护层被钢水侵蚀，测量成本大；而目前非接触式测温很难突破钢渣测量到钢水下方的温度。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种钢水温度非接触软测量方法及装置，利用软测量的方法，用多个易测量传感器数值对钢渣下的温度进行建模，来实现非接钢水触测温。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种钢水温度非接触软测量方法，该方法为：
在熔炉顶端安装非接触红外测温传感器，在熔炉外壁上多点设置炉壁测温传感器，并配套设置基于BP神经网络的钢水温度测量模型；
非接触红外测温传感器通过熔炉上方的钢渣发出的红外线测量到温度t0，非接触红外测温传感器通过内置的通讯电路和熔炉外壁上多点设置的炉壁测温传感器通讯，基于多点布置的炉壁测温传感器测量到炉壁的多点温度值，获得多点数据，并利用钢水温度测量模型实现温度的软测量。
上述的炉壁测温传感器由温差发电电池、电池电量转换电路、炉壁温度探头、温度采集传输电路和对流散射外壳组成；温差发电电池把炉壁的热量转换为电能，电池电量转换电路进行电压调理，温度采集传输电路采集炉壁温度探头测量的温度值，对流散射外壳通过与外界换热使温度降低到电路工作的温度范围。
上述的炉壁测温传感器安装在炼钢炉的炉体上，分为上中下三个高度，每个高度安装三个传感器，共九个传感器，测量的温度点分别为t上1、t上2、t上3、t中1、t中2、t中3、t下1、t下2、t下3；基于钢水温度测量模型，钢水温度T为：
T＝f(t0，dt1，dt2),f为三输入一输出的BP神经网络；
式中，dt1＝(t中1+t中2+t中3)-(t上1+t上2+t上3)
dt2＝(t下1+t下2+t下3)-(t中1+t中2+t中3)；
上述中，钢水温度测量模型中的BP神经网络，其权值的训练过程为：
步骤1：在同一炉体安装测温装置和接触式测温装置，测温装置包括非接触红外测温传感器和多点设置的炉壁测温传感器；
步骤2：对同一炼钢过程进行连续测温，在n时刻获得测温装置中传感器实测的10个数据和钢水接触测温的接触温度测量值t，共获得11个数据，这11个数据为一组数据；
步骤3：计算一组数据中的dt1和dt2的值，此两个值和t0作为神经网络的输入值，接触温度测量值t作为BP神经网络的输出值，使用多组数据对神经网络进行训练；
步骤4：当误差小于设定误差时，获得的BP神经网络权值为模型的权值。
实现上述钢水温度非接触软测量的测量装置，其由非接触红外测温传感器和多点设置的炉壁测温传感器组成，所述非接触红外测温传感器设置于熔炉顶端位置用于测量钢水浮渣表面温度，所述多点设置的若干炉壁测温传感器沿熔炉外壁竖直方向多点设置、且沿熔炉外壁周向均匀布置。
上述测量装置中的非接触红外测温传感器由高温玻璃视窗、红外反射镜、红外温度测量头和风冷式散射壳体组成；炉体上方的钢渣发出的红外线通过高温玻璃视窗投射到红外线反射镜片上，通过红外镜片的反射红外光线进入红外测温传感器，测量到温度t0；风冷式散热壳体通过与外界换热使温度降低到红外测量头工作的温度范围。
上述测量装置中的炉壁测温传感器由温差发电电池、电池电量转换电路、炉壁温度探头、温度采集传输电路和对流散射外壳组成；温差发电电池把炉壁的热量转换为电能，电池电量转换电路进行电压调理，温度采集传输电路采集炉壁温度探头测量的温度值，对流散射外壳通过与外界换热使温度降低到电路工作的温度范围。
炉壁测温传感器安装在炼钢炉的炉体上，分为上中下三个高度，每个高度安装三个传感器，共九个传感器。
综上所述，本发明对比于现有技术的有益效果为：
1、由于本发明采用炉壁温度的梯度来逼近钢渣表面温度和钢水实际温度的差值，在以往的测量中没有考虑炉壁温度，只使用炉渣表面温度，因此本发明测量值更为准确；
2、由于本发明采用了同一高度多点测温，减少了由于炉壁绝热层不均匀导致的温度误差，有利于提高精度；
3、由于本发明采用炉壁温度的梯度值，而不是采用温度觉对值，克服了绝热层消耗变薄带来的误差，提高了系统的鲁棒性。
附图说明
参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于举例说明本发明的技术方案，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。
图1为测量装置组成的原理示意图；
图2为温度建模数据采集示意图；
图3为钢水温度模型示意图。
具体实施方案
以下说明描述了本发明的可选实施方式以指导本领域技术人员如何实施和再现本发明。为了指导本发明技术方案，已简化或省略了一些常规方面。本领域技术人员应该理解源自这些实施方式的变形或者替换将在本发明的范围内。本领域技术人员应该理解下述特征能够以各种方式组合以形成本发明的多个变型。由此，本发明并不局限于下述可选实施方式，而仅由权利要求和它们的同等物限定。
参照图1所示，一种钢水温度非接触软测量的测量装置，其由非接触红外测温传感器和多点设置的炉壁测温传感器组成，所述非接触红外测温传感器设置于熔炉顶端位置用于测量钢水浮渣表面温度，所述多点设置的若干炉壁测温传感器沿熔炉外壁竖直方向多点设置、且沿熔炉外壁周向均匀布置；具体地，炉壁测温传感器安装在炼钢炉的炉体上，分为上中下三个高度，每个高度安装三个传感器，共九个传感器，测量的温度点分别为t上1、t上2、t上3、t中1、t中2、t中3、t下1、t下2、t下3。
非接触红外测温传感器由高温玻璃视窗、红外反射镜、红外温度测量头和风冷式散射壳体组成；炉体上方的钢渣发出的红外线通过高温玻璃视窗投射到红外线反射镜片上，通过红外镜片的反射红外光线进入红外测温传感器，测量到温度t0；风冷式散热壳体通过与外界换热使温度降低到红外测量头工作的温度范围。
炉壁测温传感器由温差发电电池、电池电量转换电路、炉壁温度探头、温度采集传输电路和对流散射外壳组成；温差发电电池把炉壁的热量转换为电能，电池电量转换电路进行电压调理，温度采集传输电路采集炉壁温度探头测量的温度值，对流散射外壳通过与外界换热使温度降低到电路工作的温度范围。
使用时安装在炉体上方的熔炉上非接触红外测温传感器测量钢水浮渣表面温度，安装在炉体外壁特定位置的多点测温传感器测量炉体炉壁温度；同一时刻测量10组温度数据，炉壁温度反应了炉内温度的梯度情况，浮渣温度反映了炉内顶上的温度，通过神经网络建立温度模型，推算出炉内钢水的温度。
在上述测量装置的基础上，对应发展出了一种钢水温度非接触软测量的测量方法，建立钢水温度模型是本发明重要的技术手段，使用神经网络建立模型要依据大量的样本数据，图2所示了采集样本数据的方法，在本发明测量装置的基础上安装了接触式温度传感器；同一时刻，从该接触式温度传感器上采集的数据和本装置采集的10个数据，共计11个数据，组成一组神经网络的训练数据；10个数据通过预处理作为神经网络的输入数据，接触式温度传感器作为神经网络的输出训练样本，通过训练完成模型的建立。
基于钢水温度测量模型，钢水温度T为：
T＝f(t0，dt1，dt2),f为三输入一输出的BP神经网络；
式中，dt1＝(t中1+t中2+t中3)-(t上1+t上2+t上3)
dt2＝(t下1+t下2+t下3)-(t中1+t中2+t中3)；
上述中，钢水温度测量模型中的BP神经网络，其权值的训练过程为：
步骤1：在同一炉体安装测温装置和接触式测温装置，测温装置包括非接触红外测温传感器和多点设置的炉壁测温传感器；
步骤2：对同一炼钢过程进行连续测温，在n时刻获得测温装置中传感器实测的10个数据和钢水接触测温的接触温度测量值t，共获得11个数据，这11个数据为一组数据；
步骤3：计算一组数据中的dt1和dt2的值，此两个值和t0作为神经网络的输入值，接触温度测量值t作为BP神经网络的输出值，使用多组数据对神经网络进行训练；
步骤4：当误差小于设定误差时，获得的BP神经网络权值为模型的权值。
参照图3所示，钢水温度模型的驱动数据是10个分布在炉体上的温度采样数据，炉壁温度数据组成炉壁温度矩阵T，通过关系矩阵R计算出dt1和dt2；dt1、dt2和t0作为BP神经网络的输入，神经网络的输出为钢水的软测量温度。
以上所述仅是本发明的示范性实施方式，而非用于限制本发明的保护范围，本发明的保护范围由所附的权利要求确定。

Claims (6)

1.一种钢水温度非接触软测量方法，其特征在于，该方法为：
在熔炉顶端安装非接触红外测温传感器，在熔炉外壁上多点设置炉壁测温传感器，并配套设置基于BP神经网络的钢水温度测量模型；
非接触红外测温传感器通过熔炉上方的钢渣发出的红外线测量到温度t0，非接触红外测温传感器通过内置的通讯电路和熔炉外壁上多点设置的炉壁测温传感器通讯，基于多点布置的炉壁测温传感器测量到炉壁的多点温度值，获得多点数据，并利用钢水温度测量模型实现温度的软测量；
所述炉壁测温传感器安装在炼钢炉的炉体上，分为上中下三个高度，每个高度安装三个传感器，共九个传感器，测量的温度点分别为t上1、t上2、t上3、t中1、t中2、t中3、t下1、t下2、t下3；基于钢水温度测量模型，钢水温度T为：
T＝f(t0，dt1，dt2),f为三输入一输出的BP神经网络；
式中，dt1＝(t中1+t中2+t中3)-(t上1+t上2+t上3)
dt2＝(t下1+t下2+t下3)-(t中1+t中2+t中3)；
所述钢水温度测量模型中的BP神经网络，其权值的训练过程为：
步骤1：在同一炉体安装测温装置和接触式测温装置，测温装置包括非接触红外测温传感器和多点设置的炉壁测温传感器；
步骤2：对同一炼钢过程进行连续测温，在n时刻获得测温装置中传感器实测的10个数据和钢水接触测温的接触温度测量值t，共获得11个数据，这11个数据为一组数据；
步骤3：计算一组数据中的dt1和dt2的值，此两个值和t0作为神经网络的输入值，接触温度测量值t作为BP神经网络的输出值，使用多组数据对神经网络进行训练；
步骤4：当误差小于设定误差时，获得的BP神经网络权值为模型的权值。
2.根据权利要求1所述的一种钢水温度非接触软测量方法，其特征在于：所述炉壁测温传感器由温差发电电池、电池电量转换电路、炉壁温度探头、温度采集传输电路和对流散射外壳组成；温差发电电池把炉壁的热量转换为电能，电池电量转换电路进行电压调理，温度采集传输电路采集炉壁温度探头测量的温度值，对流散射外壳通过与外界换热使温度降低到电路工作的温度范围。
3.一种实现权利要求1所述方法的钢水温度非接触软测量装置，其特征在于：由非接触红外测温传感器和多点设置的炉壁测温传感器组成，所述非接触红外测温传感器设置于熔炉顶端位置用于测量钢水浮渣表面温度，所述多点设置的若干炉壁测温传感器沿熔炉外壁竖直方向多点设置、且沿熔炉外壁周向均匀布置。
4.根据权利要求3所述的一种钢水温度非接触软测量装置，其特征在于：所述非接触红外测温传感器由高温玻璃视窗、红外反射镜、红外温度测量头和风冷式散射壳体组成；炉体上方的钢渣发出的红外线通过高温玻璃视窗投射到红外线反射镜片上，通过红外镜片的反射红外光线进入红外测温传感器，测量到温度t0；风冷式散射壳体通过与外界换热使温度降低到红外测量头工作的温度范围。
5.根据权利要求3所述的一种钢水温度非接触软测量装置，其特征在于：所述炉壁测温传感器由温差发电电池、电池电量转换电路、炉壁温度探头、温度采集传输电路和对流散射外壳组成；温差发电电池把炉壁的热量转换为电能，电池电量转换电路进行电压调理，温度采集传输电路采集炉壁温度探头测量的温度值，对流散射外壳通过与外界换热使温度降低到电路工作的温度范围。
6.根据权利要求3所述的一种钢水温度非接触软测量装置，其特征在于：所述炉壁测温传感器安装在炼钢炉的炉体上，分为上中下三个高度，每个高度安装三个传感器，共九个传感器。
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