CN111944943B - 转炉出钢控制方法、系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种转炉出钢控制方法、系统，该方法包括：利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数；基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢。本申请自动控制转炉出钢，相比人工控制转炉出钢来讲，有效提高了炼钢成功率，确保了出钢的钢水质量，减少了相关操作人员的劳动强度；通过多种检测方式获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数，提高参数的准确率，降低了事故发生概率，大大提高了出钢的安全性能。

Description

转炉出钢控制方法、系统

技术领域

本申请涉及冶金炼钢技术领域，特别是涉及一种转炉出钢控制方法、系统。

背景技术

目前世界范围内各大钢厂基本都有转炉自动冶炼，可以有效提高冶炼成功率，缩短冶炼周期，提高产量、质量，降低原料消耗和成本，大大减轻工人的劳动强度。然而，虽然在现有技术中转炉自动化炼钢已经比较普及，但目前转炉出钢却普遍采用人工操作的方式。

通常转炉出钢包括以下操作步骤：1)确定钢水终点成分与温度符合出钢要求；2)将钢包车开到承接钢水位置后；3)摇炉使渣面迅速通过出钢口，通过控制摇炉角度，调整钢液面高度；4)操作钢包台车车使得钢水倒入钢包；5)对准合金溜槽，严格按照技术规程顺序加入合金；6)下渣检测自动判断出钢溢渣，启动自动挡渣；减少出钢的下渣量，防止回磷，提高合金收得率；7)回摇转炉到初始位置，完成整个出钢过程。

然而，在上述步骤中，目前大部分都是采用人工操作的方法，这样的操作使得现有技术的出钢存在许多问题，具体如下：

(1)由于摇炉由人工操作，操作力度以及角度完全靠人工把握，因而，会发生摇炉过猛导致容易炉口溢渣的情况，又或摇炉过慢导致渣层通过出钢口时间长，下渣量大；而对于摇炉角度，由于角度人为控制，因此，会存在出钢时钢水静压力变化较大，出钢时间波动明显的问题；

(2)由于出钢由人工操作，需人为根据经验和观察确定转炉下渣量，从而进行档渣，因为视线观察和经验差异，会影响出钢的钢水质量。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种转炉出钢控制方法、系统，用于解决现有技术中转炉出钢控制采用人工控制存在的安全隐患问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种转炉出钢控制方法，包括：

利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；

利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数；

基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢。

在本申请的另一目的在于提供一种转炉出钢控制系统，包括：

获取模块，利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；

校验模块，利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数；

出钢控制模块，基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢。

如上所述，本申请的转炉出钢控制方法、系统，具有以下有益效果：

本申请自动控制转炉出钢，相比人工控制转炉出钢来讲，有效提高了炼钢成功率，确保了出钢的钢水质量，减少了相关操作人员的劳动强度；通过多种检测方式获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数，提高参数的准确率，降低了事故发生概率，大大提高了出钢的安全性能。

附图说明

图1显示为本申请提供的一种转炉出钢控制方法一实施例流程图；

图2显示为本申请提供的一种转炉出钢控制方法另一实施例流程图；

图3显示为本申请提供的一种转炉出钢安全控制方法流程图；

图4显示为本申请提供的一种转炉出钢控制系统框图；

图5显示为本申请提供的一种转炉出钢控制系统结构框图；

图6显示为本申请提供的一种电子设备构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，遂图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

请参阅图1，为本申请提供的一种转炉出钢控制方法一实施例流程图，包括：

步骤S1，利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；

步骤S2，利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数；

步骤S3，基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢。

其中，所述图像监控参数包括炉口炉渣/钢水视频监控、钢流落点监控、钢包车走行轨道安全监控和出钢区域无人化监控，所述设备控制参数包括获取转炉的倾动角度、所述转炉内钢水重量、钢包车走行位置、渣车位置、钢包底吹流量和下料溜管位置。

需要说明的是，同一图像监控参数和同一设备控制参数，可以采用不同检测方式获取，也可采集多个相同设备在不同维度或不同位置采集同一参数，通过多种检测方式获取冗余的图像监控参数与设备控制参数，通过冗余数据校验可得到精确度较高的图像监控参数与设备控制参数，从而从数据来源上避免了因数据不准确导致的出钢控制安全事故。

在本实施例中，本申请自动控制转炉出钢，相比人工控制转炉出钢来讲，有效提高了炼钢成功率，确保了出钢的钢水质量，减少了相关操作人员的劳动强度；通过多种检测方式获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数，提高参数的准确率，降低了事故发生概率，大大提高了出钢的安全性能。

请参阅图2，为本申请提供的一种转炉出钢控制方法另一实施例流程图，包括：

步骤S4，基于多维度图像监控获取所述图像监控参数，对所述图像监控参数进行特征提取，得到所述图像监控参数的图像特征，根据所述图像特征的判定结果采取不同的控制策略。

其中，采用多种检测装置、多检测手段对出钢过程关键设备进行安全冗余数据的检测和校验，例如，为准确跟踪钢包车走行位置，采用2个激光测距仪同时检测钢包车走行位置，实现钢包车走行位置的冗余数据校验；为了确保出钢过程图像监控系统的稳定和可靠，一个观察工位采用两个监控相机，实现视频图像信息的冗余监控。

在本实施例中，基于多维度图像监控和图像特征提取分析，将出钢过程观察到的炉内渣面液位高度距离炉口的距离采用图像特征分析，确定为溢渣倾向：安全、轻、中、高4个等级，根据图像特征判定不同等级输出不同的现场控制策略，避免发生炉口溢渣安全事故。出钢钢流落地和钢包的相对位置关系也通过视频图像特征提取，确定钢流落地和钢包中心的距离：安全、近、中、远4个等级，根据图像特征判定等级及时调整钢包车的走行位置，避免钢流未流入钢包发生接钢失败安全事故。

请参阅图3，为本申请提供的一种转炉出钢安全控制方法流程图，所述步骤S3中控制所述转炉安全出钢的步骤，还包括：

步骤S30，监控所述转炉的倾动角度，结合图像监控参数和智能安全控制模型按照控制曲线优化所述转炉倾动角度；

其中，转炉倾动设备监控，根据现场生产数据建模构建转炉倾动角度安全控制模型，确定倾动角度和出钢时间的时序安全控制曲线范围，结合图像监控系统和出钢控制模型系统，确保炉渣\钢水不会从炉口溢出。

步骤S31，检测钢包底吹流量与阀门开度以获取钢包底吹气体流量波动，根据合金加料工艺调整钢包底吹流量，结合钢液面波动情况确定钢水底吹搅拌效果；

其中，钢包底吹检测，通过检测钢包底吹流量、阀门开度，结合视频图像检测的钢液面钢水波动情况，确保出钢过程钢水底吹搅拌效果。

步骤S32，利用至少两个激光测距仪检测钢包车走行位置得到冗余的钢包车数据，结合图像监控参数定位钢包车；

其中，钢包车走行实时跟踪，采用多种检测装置和视频图像检测，避免钢包车定位的偏差造成钢包接钢失败事故。

步骤S33，实时跟踪渣车位置，确定钢包车运行轨道是否通畅和安全；

其中，渣车位置跟踪，通过对渣车位置的实时跟踪，预防钢包车和渣车发生碰撞事故的几率。

步骤S34，利用称重检测仪表实时获取钢包车的钢水重量，结合所述钢包车钢水液位检测钢水溢出；

其中，钢包内钢水重量跟踪，实时检测钢包内的钢水液位高度，避免发生钢水超装溢出的安全事故。

步骤S35，当接收到合金加料信号时，控制下料溜管旋转预设角度至加料位，利用图像监控参数校验所述下料溜管的位置；

其中，下料溜管位置检测，通过准确检测管选择角度推算溜管位置，确保出钢造渣料准确加入钢包中，保证出钢钢水成分调整合格。

步骤S36，利用图像监控参数判断炉口炉渣/钢水视频监控是否溢出预警；

其中，转炉炉口炉渣\钢水视频监控，通过视频监控系统对炉口处炉渣\钢水溢出进行监控和预警，确保出钢过程无溢渣情况发生。

步骤S37，利用钢包车实时位置信号检测钢流落点；

其中，转炉出钢过程钢流落点监控，跟踪出钢过程抛物线钢流是否准确流入钢包，避免发生钢水流出烧化轨道事故。

步骤S38，利用图像监控判断钢包车走行轨道安全；

其中，钢包车走行轨道安全监控，采用智能图像检测，判定钢包车走行轨道上是否有异物，确保钢包车走行的安全性。

步骤S39，利用多维度视频监控与声光预警确保出钢区域无人化。

其中，出钢区域无人化监控，采用多维度视频监控和声光等报警预警，确保出钢过程危险区域的无人化，避免发生人员伤亡事故。

在本实施例中，从转炉出钢的各个层面、各个角度对出钢所需的图像监控参数与设备控制参数进行综合监控，通过确保每个细微步骤的安全，保证控制转炉出钢全过程的安全，从而实现转炉出钢的安全控制。

请参阅图4，为本申请提供的一种转炉出钢控制系统框图，包括：

获取模块1，利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；

其中，所述图像监控参数包括炉口炉渣/钢水视频监控、钢流落点监控、钢包车走行轨道安全监控和出钢区域无人化监控，所述设备控制参数包括获取转炉的倾动角度、所述转炉内钢水重量、钢包车走行位置、渣车位置、钢包底吹流量和下料溜管位置。

校验模块2，利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数；

出钢控制模块3，基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢。

其中，基于多维度图像监控获取所述图像监控参数，对所述图像监控参数进行特征提取，得到所述图像监控参数的图像特征，根据所述图像特征的判定结果采取不同的控制策略。

在此，需要说明的是，所述出钢控制模块，结合所述设备控制参数与图像监控参数实时提取图像特征，基于实时图像特征与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型对设备控制参数或/和图像监控参数进行智能判定，当检测到判定结果与预期发生偏差时，修正当前的控制策略，确保出钢安全控制。

请参阅图5，为本申请提供的一种转炉出钢控制系统结构框图，还包括：

在出钢开始阶段，设备的可靠性安全自检；在出钢监控阶段，分析图像监控参数与设备控制参数，利用智能安全控制模块实现安全出钢；在出钢结束阶段，生成安全评估报告。

控制设备包括：转炉倾动设备、转炉炉口炉渣\钢水视频设备、出钢过程钢流落点视频监控设备、钢包车走行实时跟踪检测仪、渣车位置跟踪检测仪、钢包车走行轨道安全视频监控设备、钢包内钢水重量跟踪检测仪、下料溜管位置检测仪、钢包底吹流量检测、出钢区域无人化视频监控设备。

第一阶段为出钢开始，该阶段重点对出钢过程涉及的控制设备开展安全性、可靠性进行全面自检，确保系统具有自动出钢的控制条件。

第二阶段为出钢监控，该阶段重点关注出钢过程中动作的监控和控制，具体为：

a、转炉倾动角度监控，结合图像监控系统和出钢控制模型系统，实现出钢过程中转炉倾动角度按照优化、安全的控制曲线进行倾动转炉，确保炉渣\钢水不会从炉口溢出，同时，出钢口流出的钢流顺利流入钢包中；

b、钢包底吹检测，通过检测钢包底吹流量、阀门开度实时监控出钢过程钢包底吹气体流量波动，根据合金加料工艺需求，动态调整钢包底吹的流量，同时，结合视频图像检测的钢液面钢水波动情况，确保出钢过程钢水底吹搅拌效果；

c、钢包车走行实时跟踪，采用2个激光测距仪同时检测钢包车走行位置，采用多种检测手段实现钢包车走行位置的冗余数据校验，同时，结合视频图像检测明确钢包车的实际位置信息，避免钢包车定位的偏差造成钢包接钢失败事故；

d、渣车位置跟踪是确保钢车运行安全的另一安全保障措施，通过对渣车位置的实时跟踪，明确钢车运行轨道的通畅和安全，预防钢包车和渣车发生碰撞事故的几率；

e、钢包内钢水重量跟踪，通过安装在钢包车上的称重检测仪表可以实时检测出钢过程钢水包内钢水的重量增长趋势，结合出钢钢水液位视频监控，避免发生钢水超装溢出的安全事故；

f、下料溜管位置检测，在出钢控制系统获得合金加料信号后，自动将下料溜管旋转至加料位，通过准确检测管选择角度推算溜管位置，同时，通过视频图像校验下料溜管在出钢过程中与钢包车的匹配关系，确保出钢造渣料准确加入钢包中；

g、转炉炉口炉渣\钢水视频监控，通过视频监控系统对出钢过程转炉炉口处是否有高温炉渣\钢水从炉口溢出进行监控和预警，确保出钢过程无溢渣情况发生；

h、转炉出钢过程钢流落点监控，配合钢包车实时位置检测信号，跟踪出钢过程抛物线钢流是否准确流入钢包，避免发生钢水流出烧化轨道事故；

i、钢包车走行轨道安全监控，采用智能图像检测，判定钢包车走行轨道上是否有异物，确保钢包车走行的安全性；

j、出钢区域无人化监控，采用多维度视频监控和声光等报警预警，确保出钢过程危险区域的无人化，避免发生人员伤亡事故；

k、出钢监控过程中，基于多维度图像监控和图像特征提取分析系统实时运行反馈监控信息，动态反馈出钢过程炉内渣面液位高度距离炉口的距离的溢渣倾向等级(安全、轻、中、高)和出钢钢流落地和钢包中心的距离安全等级(安全、近、中、远)，根据图像特征判定不同等级输出不同的现场控制策略，及时调整转炉倾动角度和钢包车的走行位置，避免发生炉口溢渣和钢流溢出钢包的安全事故；

l、智能安全判定模型基于实时控制参数和视频图像实时提取的图像特征，对出钢过程倾动角度停留时间、钢包车停位安全、钢包底吹流量等控制参数进行安全智能判定，如发现实际控制效果和预期发生偏差时，模型系统及时修正控制策略，确保出钢过程的安全控制。

第三阶段为出钢结束，该阶段对本次出钢过程安全操作进行全面评估，形成安全评估报告，为后续出钢操作控制提供有利的数据支撑。

其中，还需要说明的是，转炉出钢控制系统与转炉出钢控制方法为一一对应的关系，在此，各个模块与上述流程步骤所涉及的技术细节与技术效果均相同，在此不用一一赘述，请参照上述转炉出钢控制方法。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器600的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数；基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

综上所述，本申请自动控制转炉出钢，相比人工控制转炉出钢来讲，有效提高了炼钢成功率，确保了出钢的钢水质量，减少了相关操作人员的劳动强度；通过多种检测方式获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数，提高参数的准确率，降低了事故发生概率，大大提高了出钢的安全性能。所以，本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (6)

1.一种转炉出钢控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；所述图像监控参数包括炉口炉渣/钢水视频监控、钢流落点监控、钢包车走行轨道安全监控和出钢区域无人化监控，所述设备控制参数包括获取转炉的倾动角度、所述转炉内钢水重量、钢包车走行位置、渣车位置、钢包底吹流量和下料溜管位置；

利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数，其中，利用多种检测方式获取冗余的图像监控参数与设备控制参数，通过冗余数据校验得到精确度较高的图像监控参数与设备控制参数；

基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢；

结合所述设备控制参数与图像监控参数实时提取图像特征，基于实时图像特征与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型对设备控制参数或/和图像监控参数进行智能判定，当检测到判定结果与预期发生偏差时，修正当前的控制策略，确保出钢安全控制。

2.根据权利要求1所述的转炉出钢控制方法，其特征在于，基于多维度图像监控获取所述图像监控参数，对所述图像监控参数进行特征提取，得到所述图像监控参数的图像特征，根据所述图像特征的判定结果采取不同的控制策略。

3.根据权利要求1所述的转炉出钢控制方法，其特征在于，所述控制所述转炉安全出钢的步骤，包括：

监控所述转炉的倾动角度，结合图像监控参数和智能安全控制模型按照控制曲线优化所述转炉倾动角度；

检测钢包底吹流量与阀门开度以获取钢包底吹气体流量波动，根据合金加料工艺调整钢包底吹流量，结合钢液面波动情况确定钢水底吹搅拌效果；

利用至少两个激光测距仪检测钢包车走行位置得到冗余的钢包车数据，结合图像监控参数定位钢包车；

实时跟踪渣车位置，确定钢包车运行轨道是否通畅和安全；

利用称重检测仪表实时获取钢包车的钢水重量，结合所述钢包车钢水液位检测钢水溢出；

当接收到合金加料信号时，控制下料溜管旋转预设角度至加料位，利用图像监控参数校验所述下料溜管的位置；

利用图像监控参数判断炉口炉渣/钢水视频监控是否溢出预警；

利用钢包车实时位置信号检测钢流落点；

利用图像监控判断钢包车走行轨道安全；

利用多维度视频监控与声光预警确保出钢区域无人化。

4.根据权利要求1所述的转炉出钢控制方法，其特征在于，还包括：对出钢控制过程进行安全性能全面评估，形成安全评估报告。

5.一种转炉出钢控制系统，其特征在于，包括：

获取模块，利用多种检测方式分别获取转炉出钢所需的图像监控参数与设备控制参数；所述图像监控参数包括炉口炉渣/钢水视频监控、钢流落点监控、钢包车走行轨道安全监控和出钢区域无人化监控，所述设备控制参数包括获取转炉的倾动角度、所述转炉内钢水重量、钢包车走行位置、渣车位置、钢包底吹流量和下料溜管位置；

校验模块，利用冗余性逐一校验所述图像监控参数与设备控制参数，其中，利用多种检测方式获取冗余的图像监控参数与设备控制参数，通过冗余数据校验得到精确度较高的图像监控参数与设备控制参数；

出钢控制模块，基于校验后的所述图像监控参数与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型控制所述转炉安全出钢；所述出钢控制模块，结合所述设备控制参数与图像监控参数实时提取图像特征，基于实时图像特征与设备控制参数构建智能安全控制模型，利用所述智能安全控制模型对设备控制参数或/和图像监控参数进行智能判定，当检测到判定结果与预期发生偏差时，修正当前的控制策略，确保出钢安全控制。

6.根据权利要求5所述的转炉出钢控制系统，其特征在于，基于多维度图像监控获取所述图像监控参数，对所述图像监控参数进行特征提取，得到所述图像监控参数的图像特征，根据所述图像特征的判定结果采取不同的控制策略。

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