CN113755667A - 一种铁水预处理自动扒渣动态控制方法和系统 - Google Patents

一种铁水预处理自动扒渣动态控制方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种铁水预处理自动扒渣动态控制方法,其包括步骤:采集铁水包口区域图像,并进行预处理;对图像铁水渣进行识别,确定铁水渣在图像中位置以及铁水渣在图像内所占总面积比例;基于铁水渣在图像位置,寻找出最优扒渣路径,并基于最优扒渣路径确定其平面位置坐标,采用扒渣机插入渣液面深度的静态模型计算和动态控制相结合,以插入深度静态计算为基础,利用扒渣过程扒渣臂伸缩液压系统压力的实时反馈值,实现动态控制扒渣臂升降,从而控制扒渣机的插入深度。在自动扒渣过程中,控制扒渣板按照所述最优扒渣路径的平面位置坐标和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣。此外,本发明还公开了一种铁水预处理自动扒渣动态控制系统。

Description

一种铁水预处理自动扒渣动态控制方法和系统
技术领域
本发明涉及一种扒渣控制方法和系统,尤其涉及一种自动扒渣动态控制方法和系统。
背景技术
随着冶金行业对高品质钢铁产品的需求,对进入转炉炼钢前的铁水需要经过预处理工序。在工序前期需要扒除铁水表面高炉渣,然后铁水需经过喷粉方式或搅拌的方式,使铁水与脱硫剂充分接触,最大效率地进行脱硫等处理。上述反应后会产生渣产物,由于产生的渣的密度比铁水轻,渣会浮在铁水表面,在工序的后期要扒除浮在铁水表面的脱硫后的渣。不同钢种扒渣终点的残渣量要求不同,纯净度要求越高的钢种,残渣量要求越低。
然而,需要说明的是,由于工作环境温度高,且扒渣过程中会有大量烟尘,采用人工扒渣存在较多的问题,工作环境较恶劣,而且扒渣喷溅后,容易发生安全事故。随着计算机以及图像识别技术的发展,期望采用自动扒渣技术替代人工的扒渣操作。
公开号为CN1507971,公开日为2004年6月30日,名称为“自动扒渣方法和装置”的中国专利文献公开了一种自动扒渣方法。在该专利文献所公开的技术方案中,采用视觉传感器对铁水表面的渣进行检测,将图像输入到计算机,计算机对图像处理后输出信号给可编程控制器控制扒渣装置的机械手实施扒渣操作。
公开号为CN105353654A,公开日为2016年2月24日,名称为“一种基于图像处理的铁水扒渣检测与控制系统及其方法”的中国专利文献公开了一种基于图像处理的铁水扒渣检测与控制系统。在该专利文献所公开的技术方案中,其通过使用实时监控扒渣过程,并根据扒渣标准数据库在线判定扒渣后的残渣等级。
公开号为CN108986098A,公开日为2018年12月11日,名称为“一种基于机器视觉的铁水智能扒渣方法”的中国专利文献公开了一种基于机器视觉的铁水智能扒渣方法。在该专利文献所公开的技术方案中,其采用实时采集目标区域的图像信息,根据实时图像信息设置第一感兴趣区域和第二感兴趣区域。在第一感兴趣区域,主要是图像识别扒渣铲,有扒渣铲说明在进行扒渣作业;在第二感兴趣区(没有扒渣铲区域)识别铁水中渣的量,在第二感兴趣区域划分若干个子区域,计算每个子区域中渣的面积,将渣的面积最大的子区域作为待扒渣区域。
需要说明的是,上述现有技术中,均采用图像识别的方式,只能看到平面二维图像,并没有涉及到渣层深度的识别、检测以及扒渣机插入深度的控制方法。而在实际操作中,扒渣机的插入深度会直接影响扒渣过程的铁水损失以及扒渣效率。
在实际操作中,若扒渣机插入渣液面较深,不仅会将渣和铁水都扒出来,使得铁水损耗增加,此外由于扒渣机插入铁水深处,温度较高,会增加铁水对耐火材料的高温侵蚀,从而使扒渣板的寿命降低;而若扒渣机插入渣液面浅,则有效扒渣量小,会降低扒渣效率,为了达到工艺对残渣量的要求,只能增加了扒渣次数,增加了扒渣时间。由此可见,无论扒渣机插入过深或者过浅都会影响扒渣成本和扒渣效率。因此,扒渣机插入铁水渣液面的深度控制是自动扒渣技术的关键技术之一。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种铁水预处理自动扒渣动态控制方法,该方法采用扒渣机插入渣液面深度的静态模型计算和动态控制相结合,以插入深度静态计算为基础,利用扒渣过程扒渣臂伸缩液压系统压力的实时反馈值,实现动态控制扒渣臂升降,从而控制扒渣机的插入深度。该方法操作简单准确,安全可靠,并可以有效地提高扒渣效率,降低扒渣铁损,减低生产成本。
为了实现上述目的,本发明提出了铁水预处理自动扒渣动态控制方法,其包括步骤:
采集铁水包口区域的图像,并对图像进行预处理;
对图像内的铁水渣进行识别,以确定铁水渣在图像中的位置以及铁水渣在图像内所占的总面积比例;
基于铁水渣在图像中的位置,寻找出最优扒渣路径,并基于所述最优扒渣路径确定其平面位置坐标,所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径;
基于下述模型确定扒渣板插入深度动态值:
Z=H-Lsinα+Δh+δ
其中,Z表示扒渣板插入深度动态值,其单位参量为mm;H表示动态修正后扒渣臂距离参考平面的高度,其单位参量为mm;H0表示动态修正前扒渣臂距离参考平面的高度,其单位参量为mm。其中当P>P2时,扒渣臂向上运动,H=H0+ΔH;当P<P1时,扒渣臂向下运动,H=H0-ΔH,其中P表示扒渣板扒渣时产生的扒渣力,该扒渣力就是控制扒渣臂伸缩的液压缸的压力反馈值,其单位参量为Pa;P1,P2分别表示扒渣力允许的最小值和最大值,单位参量均为Pa;ΔH表示扒渣臂在液压系统的控制下在垂直方向上移动的距离,其单位参量为mm;L表示铁水包口距离铁水包底的高度,其单位参量为mm;α表示台车倾翻的角度;Δh表示扒渣头插入渣面的深度,其单位参量为mm;δ表示与扒渣板的使用次数、扒渣板的高度和结渣情况有关的修正值,其单位参量为mm,其取值范围为-250mm至+250mm;
在自动扒渣过程中,控制扒渣板按照所述最优扒渣路径的平面位置坐标和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣。
需要说明的是,上述技术方案中所描述的基于铁水渣在图像中的位置寻找出最优扒渣路径以及基于最优扒渣路径确定其平面位置坐标的技术手段,可以参考申请号为201910466805.8,名称为“一种高效的铁水预处理自动扒渣方法和系统”的中国专利文献的详细说明。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法中,所述图像包括:可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。
相应地,本发明的另一目的在于提供一种铁水预处理自动扒渣动态控制系统,使用该铁水预处理自动扒渣动态控制系统操作简单准确,安全可靠,通过采用扒渣臂伸缩液压系统压力的反馈值,可以动态控制扒渣臂升降,从而控制扒渣机的插入深度,有效地提高扒渣效率,降低扒渣铁损,减低生产成本。
为了实现上述目的,本发明提出了一种铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其包括:
图像采集装置,其采集铁水包口区域的图像;
图像识别模块,其对所述图像进行预处理,并对图像内的铁水渣进行识别,以确定铁水渣在图像中的位置以及铁水渣在图像内所占的总面积比例;
路径优化模块,其基于铁水渣在图像中的位置,寻找出最优扒渣路径,并基于所述最优扒渣路径确定其平面位置坐标,所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径;
扒渣装置,其包括扒渣板、扒渣臂和控制扒渣臂上下、前后、左右移动的液压系统;
控制模块,其基于下述模型确定扒渣板插入深度动态值:
Z=H-Lsinα+Δh+δ
其中,Z表示扒渣板插入深度动态值,其单位参量为mm;H表示动态修正后扒渣臂距离参考平面的高度,其单位参量为mm;H0表示动态修正前扒渣臂距离参考平面的高度,其单位参量为mm。其中当P>P2时,扒渣臂向上运动,H=H0+ΔH;当P<P1时,扒渣臂向下运动,H=H0-ΔH,其中P表示扒渣板扒渣时产生的扒渣力,该扒渣力就是控制扒渣臂伸缩的液压缸的压力反馈值,其单位参量为Pa;P1,P2分别表示扒渣力允许的最小值和最大值,单位参量均为Pa;ΔH表示扒渣臂在液压系统的控制下在垂直方向上移动的距离,其单位参量为mm;L表示铁水包口距离铁水包底的高度,其单位参量为mm;α表示台车倾翻的角度;Δh表示扒渣头插入渣面的深度,其单位参量为mm;δ表示与扒渣板的使用次数、扒渣板的高度和结渣情况有关的修正值,其单位参量为mm,其取值范围为-250mm至+250mm;
所述控制模块控制扒渣装置按照所述最优扒渣路径的平面位置坐标和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,还包括图像存储模块,其存储图像采集装置采集的铁水包口区域的图像。
在上述方案中,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中的图像存储模块、图像识别模块、路径优化模块以及控制模块可以采用具有模型计算或控制处理的工控机或计算机或服务器实现。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,所述图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,还包括倾翻台车,其用于将铁水包倾转到扒渣位。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,上述倾翻台车上设有角度测量装置,其检测倾翻台车的倾转角度。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,上述角度测量装置包括编码器或倾角仪。
进一步地,在本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,所述扒渣装置还包括编码器,其被设置为记录扒渣装置的位置。
相较于现有技术,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法和系统具有如下所述的优点以及有益效果:
本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法采用扒渣机插入渣液面深度的静态模型计算和动态控制相结合,以插入深度静态计算为基础,利用扒渣过程扒渣臂伸缩液压系统压力的实时反馈值,实现动态控制扒渣臂升降,从而控制扒渣机的插入深度。该方法操作简单准确,安全可靠,除了可以替代现有技术的人工操作方法外,还可以有效提高扒渣效率,降低扒渣铁损,减低生产成本。
此外,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统也同样具有上述的优点以及有益效果。
附图说明
图1为本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下的结构示意图。
图2示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下扒渣装置的扒渣臂上下及前后移动示意图。
图3示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下的扒渣装置的扒渣臂左右移动示意图。
图4示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统的扒渣板插入深度静态模型计算示意图。
图5为本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法在一种实施方式下的步骤流程示意图。
图6示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下的工艺流程图。
具体实施方式
以下将根据本发明的具体实施例以及说明书附图对本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法和系统作进一步的说明,但是该说明并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下的结构示意图。
如图1所示,在本实施方式中,本发明铁水预处理自动扒渣动态控制系统可以包括:倾翻台车、图像采集装置6、图像存储模块、图像识别模块、路径优化模块、扒渣装置3以及控制模块。
其中,铁水包1可以设置在倾翻台车(图中未示出)的座架上。当开始扒渣操作时,倾翻台车可以倾转其上的铁水包1,从而使铁水包1可以从垂直位倾转到与地面成一定角度的扒渣位,倾转角度可以被倾翻台车上的角度测量装置测量,检测倾翻台车倾转角度的角度测量装置测量可以采用编码器或倾角仪。
当铁水包1倾转扒渣位后,本发明铁水预处理自动扒渣动态控制系统可以控制扒渣装置3将浮于铁水5表面上的渣4扒入渣罐2内。其中,在本发明铁水预处理自动扒渣动态控制系统中,图像采集装置6可以采集铁水包1包口区域的图像,包含铁水、浮渣,并且可以将采集到的图像数据传输至后续的图像识别模块中,图像识别模块可以对图像进行预处理,并对图像内的铁水渣进行识别,以确定铁水渣在图像中的位置以及铁水渣在图像内所占的总面积比例;路径优化模块可以基于铁水渣在图像中的位置,寻找出最优扒渣路径,并基于最优扒渣路径确定其平面位置坐标最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径;控制模块可以在自动扒渣过程中,控制扒渣头按照最优扒渣路径和插入深度动态值进行扒渣,在扒渣过程中根据扒渣臂伸缩液压系统的压力反馈值,动态调整扒渣臂升降液压系统的压力,使扒渣臂上下运动,实现插入深度的动态控制。另外根据钢种对终点残渣量的工艺要求,当残渣量达到要求后,发出扒渣终止信号,控制扒渣机抬起,回到待机位。倾翻台车自动倾转,钢包回到垂直位,自动扒渣结束。
此外,在本实施方式中,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统中还设置有图像存储模块,图像存储模块可以用于存储图像采集装置传输的图像,方便存储和保存图片数据。需要注意的是,图像存储模块、图像识别模块、路径优化模块以及控制模块可以采用具有模型计算或控制处理的工控机或计算机或服务器实现。
需要说明的是,由于热态铁水和浮渣的温度和颜色与周围环境的温度和颜色差别很大,因此,图像采集装置可以是可见光摄像机,也可以是红外摄像机,还可以是远红外摄像机,都可以实现铁水包1包口区域的图像采集。
图2示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下扒渣装置的扒渣臂上下及前后移动示意图。
图3示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下的扒渣装置的扒渣臂左右移动示意图。
如图2和图3所示,在本实施方式中,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统的扒渣装置3可以包括:扒渣板31、扒渣臂32和控制扒渣臂上下、前后、左右移动的液压系统。其中,液压系统包括:控制扒渣臂上下升降运动的液压系统33、控制扒渣臂前后伸缩移动的液压系统34、控制扒渣臂左右水平方向摆动的液压系统35。
此外,需要说明的是,在扒渣装置3中还可以设置有编码器,其可以用于记录扒渣装置3的位置。
图4示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统的扒渣板插入深度静态模型计算示意图。
静态模型是根据铁水包的几何尺寸、倾转角度、扒渣板的使用情况预计算扒渣机的插入深度。
根据图4中所示,倾翻台车停止的位置是有渣从铁水包1的包口刚刚流出,此时,扒渣臂距离参考平面位置为H0,铁水包中渣液面的高度为h,扒渣头插入渣面的深度Δh;倾翻台车倾翻的角度为ɑ,每个结构不同铁水包1的包口距离包底的高度为L,可以近似得到渣液面的高度表示为:
h≈L·sinα(1)
在公式(1)中,h表示渣液面的高度,其单位可以为mm;L表示包口距离包底的高度,其单位可以为mm;α表示台车倾翻的角度。
相应地,此时扒渣机的插入深度Z可以被称为静态模型:
Z=H0-Lsinα+Δh+δ (2)
在公式(2)中,Z表示扒渣机插入渣液面深度,其单位可以为mm;H0表示扒渣臂距离参考平面高度,其单位可以为mm;L表示铁水包口距离包底的高度,其单位可以为mm;ɑ表示台车倾翻的角度;Δh表示扒渣头插入渣面的深度,其单位可以为mm;δ是修正值,其单位可以为mm。δ的值根据扒渣板的使用次数,扒渣板的高度,以及结渣状况修正,其取值范围为±250mm。
但是,需要注意的是,由于扒渣现场情况复杂,例如,包口结冷钢,扒渣板结渣,而且随着扒渣进程,渣量越来越少,渣层也越来越薄。因此,扒渣的深度也要根据生产情况动态调整。
当扒渣板接触到渣面开始扒渣时,扒渣臂伸缩液压系统就会产生一个额外压力,此时液压系统的压力为:
Pw=P0+P (3)
在公式(3)中,Pw表示扒渣时液压系统工作压力,其单位可以为Pa;P0表示液压系统未扒渣时的系统压力,其单位可以为Pa;P表示扒渣板扒渣时产生的扒渣力,其单位可以为Pa。当扒渣板没有插入到渣液面时,P=0;当扒渣板插入到渣液面后,Pw=P0+P;随着插入深度Δh越大,扒渣板扒渣时产生的扒渣力P越大。
需要说明的是,根据手动扒渣经验,预设定合理的扒渣力的范围为P1<P<P2,其中P1和P2分别是扒渣力允许的最小值和最大值,该值是根据设备状况由现场试验确定的。
当P>P2时,通过控制扒渣臂上下升降运动的液压系统33,使扒渣臂32向上提升ΔH,即:H=H0+ΔH (4)
当P<P1时,通过控制扒渣臂上下升降运动的液压系统33,使扒渣臂32下降ΔH,即:H=H0-ΔH (5)
将公式(4)(5)代入公式(2),就可以实现对静态模型计算的插入深度进行修正,实现了动态控制。
即控制模块可以基于模型确定扒渣板插入深度的动态值:
Z=H-Lsinα+Δh+δ
其中,Z表示扒渣板插入深度的动态值,其单位可以为mm;H表示动态修正后扒渣臂距离参考平面的高度,其单位可以为mm;H0表示动态修正前扒渣臂距离参考平面的高度,其单位可以为mm。当P>P2时,扒渣臂向上运动,H=H0+ΔH;当P<P1时,扒渣臂向下运动,H=H0-ΔH,其中P表示扒渣板扒渣时产生的扒渣力,该扒渣力可以从扒渣臂伸缩的液压的压力反馈值得到;P1,P2分别表示扒渣力允许的最小值和最大值;其单位均可以为Pa;L表示铁水包口距离铁水包底的高度,其单位可以为mm;α表示台车倾翻的角度;Δh表示扒渣头插入渣面的深度,其单位可以为mm;ΔH表示扒渣臂在液压系统的控制下在垂直方向上移动的的距离,其单位可以为mm;δ表示与扒渣板的使用次数、扒渣板的高度和结渣情况有关的修正值,其单位可以为mm,其取值范围为-250mm至+250mm;
控制模块在自动扒渣过程中,控制扒渣板按照最优扒渣路径和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣,扒渣过程中根据伸缩液压系统34的压力反馈,动态调整升降液压系统33,使扒渣臂上下运动,实现插入深度的动态控制。
图5为本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法在一种实施方式下的步骤流程示意图。
如图5所示,在该实施方式中,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法可以包括如下步骤:
(1)采集铁水包口区域的图像,并对图像进行预处理;
(2)对图像内的铁水渣进行识别,以确定铁水渣在图像中的位置以及铁水渣在图像内所占的总面积比例;
(3)基于铁水渣在图像中的位置,寻找出最优扒渣路径,并基于所述最优扒渣路径确定其平面位置坐标,所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径;
(4)基于下述模型确定扒渣板插入深度动态值:
Z=H-Lsinα+Δh+δ
其中,Z表示扒渣板插入深度动态值;H表示动态修正后扒渣臂距离参考平面的高度,H0表示动态修正前扒渣臂距离参考平面的高度,L表示铁水包口距离铁水包底的高度,α表示台车倾翻的角度,Δh表示扒渣头插入渣面的深度,δ表示与扒渣板的使用次数、扒渣板的高度和结渣情况有关的修正值,其取值范围为±250mm。
需要说明的是,预先设定好扒渣机扒渣允许的最小值和最大值:P1和P2,当扒渣板扒渣时产生的扒渣力P为P<P1时,扒渣臂向下运动,H=H0-ΔH,而当扒渣板扒渣时产生的扒渣力P为P>P2时,扒渣臂向上运动,H=H0+ΔH,其中,ΔH表示扒渣臂在液压系统的控制下在垂直方向上移动的的距离。
(5)在自动扒渣过程中,控制扒渣板按照所述最优扒渣路径的平面位置坐标和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣。
图6示意性地显示了本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统在一种实施方式下的工艺流程图。
如图6所示,在本实施方式中,铁水包位置在垂直位,确认渣罐台车已经在起始位置清零(即0位),开启自动扒渣,倾翻台车开始自动倾转并停止到扒渣位。相应地,铁水预处理自动扒渣动态控制系统可以图像识别出渣的位置,并计算出的扒渣路径。而后可以确定扒渣路径的平面位置点(X,Y),铁水预处理自动扒渣动态控制系统可以根据模型预计算扒渣机插入深度Z,并控制扒渣装置PLC根据路径和预计算扒渣。
此外,本发明的铁水预处理自动扒渣动态控制系统可以根据扒渣装置液压压力动态修正预计算,实现自动扒渣的动态控制。当扒渣完成后,扒渣装置抬起回到待机位,铁水包自动回转到垂直位,自动扒渣结束。
综上所述可以看出,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法操作简单准确,安全可靠,通过采用扒渣臂伸缩液压系统压力的反馈,可以动态控制扒渣臂升降,从而控制扒渣机的插入深度。除了可以替代现有技术的人工操作方法外,还可以有效提高扒渣效率,降低扒渣铁损,减低生产成本。
此外,本发明所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统也同样具有上述的优点以及有益效果。
需要说明的是,本发明的保护范围中现有技术部分并不局限于本申请文件所给出的实施例,所有不与本发明的方案相矛盾的现有技术,包括但不局限于在先专利文献、在先公开出版物,在先公开使用等等,都可纳入本发明的保护范围。
此外,本案中各技术特征的组合方式并不限本案权利要求中所记载的组合方式或是具体实施例所记载的组合方式,本案记载的所有技术特征可以以任何方式进行自由组合或结合,除非相互之间产生矛盾。
还需要注意的是,以上所列举的实施例仅为本发明的具体实施例。显然本发明不局限于以上实施例,随之做出的类似变化或变形是本领域技术人员能从本发明公开的内容直接得出或者很容易便联想到的,均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种铁水预处理自动扒渣动态控制方法,其特征在于,包括步骤:
采集铁水包口区域的图像,并对图像进行预处理;
对图像内的铁水渣进行识别,以确定铁水渣在图像中的位置以及铁水渣在图像内所占的总面积比例;
基于铁水渣在图像中的位置,寻找出最优扒渣路径,并基于所述最优扒渣路径确定其平面位置坐标,所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径;
基于下述模型确定扒渣板插入深度动态值:
Z=H-Lsinα+Δh+δ
其中,Z表示扒渣板插入深度动态值;H表示动态修正后扒渣臂距离参考平面的高度,H0表示动态修正前扒渣臂距离参考平面的高度,
其中当P>P2时,扒渣臂向上运动,H=H0+ΔH;当P<P1时,扒渣臂向下运动,H=H0-ΔH,其中P表示扒渣板扒渣时产生的扒渣力,所述扒渣力为控制扒渣臂伸缩的液压缸的压力反馈值;P1,P2分别表示扒渣力允许的最小值和最大值;L表示铁水包口距离铁水包底的高度;α表示台车倾翻的角度;Δh表示扒渣头插入渣面的深度;ΔH表示扒渣臂在液压系统的控制下在垂直方向上移动的距离;δ表示与扒渣板的使用次数、扒渣板的高度和结渣情况有关的修正值,其取值范围为-250mm至+250mm;
在自动扒渣过程中,控制扒渣板按照所述最优扒渣路径的平面位置坐标和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣。
2.如权利要求1所述的铁水预处理自动扒渣动态控制方法,其特征在于,所述图像包括:可见光图像、红外图像和远红外图像的其中之一。
3.一种铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,包括:
图像采集装置,其采集铁水包口区域的图像;
图像识别模块,其对所述图像进行预处理,并对图像内的铁水渣进行识别,以确定铁水渣在图像中的位置以及铁水渣在图像内所占的总面积比例;
路径优化模块,其基于铁水渣在图像中的位置,寻找出最优扒渣路径,并基于所述最优扒渣路径确定其平面位置坐标,所述最优扒渣路径为扒渣时间与扒渣量的比值最小的路径;
扒渣装置,其包括扒渣板、扒渣臂和控制扒渣臂上下、前后、左右移动的液压系统;
控制模块,其基于下述模型确定扒渣板插入深度动态值:
Z=H-Lsinα+Δh+δ
其中,Z表示扒渣板插入深度动态值;H表示动态修正后扒渣臂距离参考平面的高度,H0表示动态修正前扒渣臂距离参考平面的高度,其中当P>P2时,扒渣臂向上运动,H=H0+ΔH;当P<P1时,扒渣臂向下运动,H=H0-ΔH,其中P表示扒渣板扒渣时产生的扒渣力,该扒渣力就是控制扒渣臂伸缩的液压缸的压力反馈值;P1,P2分别表示扒渣力允许的最小值和最大值;L表示铁水包口距离铁水包底的高度;α表示台车倾翻的角度;Δh表示扒渣头插入渣面的深度;ΔH表示扒渣臂在液压系统的控制下在垂直方向上移动的距离;δ表示与扒渣板的使用次数、扒渣板的高度和结渣情况有关的修正值,其取值范围为-250mm至+250mm;
所述控制模块控制扒渣装置按照所述最优扒渣路径的平面位置坐标和扒渣板的插入深度动态值进行扒渣。
4.如权利要求3所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,还包括图像存储模块,其存储图像采集装置采集的铁水包口区域的图像。
5.如权利要求3所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,所述图像采集装置包括可见光摄像机、红外摄像机以及远红外摄像机的其中之一。
6.如权利要求3所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,还包括倾翻台车,其用于将铁水包倾转到扒渣位。
7.如权利要求6所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,所述倾翻台车上设有角度测量装置,其检测倾翻台车的倾转角度。
8.如权利要求7所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,所述角度测量装置包括编码器或倾角仪。
9.如权利要求3所述的铁水预处理自动扒渣动态控制系统,其特征在于,所述扒渣装置还包括编码器,其被设置为记录扒渣装置的位置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115011759A (zh) * 2022-06-27 2022-09-06 中冶华天南京工程技术有限公司 一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法
CN115156518A (zh) * 2022-07-12 2022-10-11 哈尔滨工业大学 一种自动化钢水扒渣装置、方法、故障处理装置、损耗程度获取方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5305990A (en) * 1993-02-10 1994-04-26 Sherwood William L Metallurgical furnace vacuum slag removal
CN1507971A (zh) * 2002-12-20 2004-06-30 宝山钢铁股份有限公司 自动扒渣方法和装置
CN102031339A (zh) * 2009-09-30 2011-04-27 鞍钢股份有限公司 一种铁水扒渣法
CN204818034U (zh) * 2015-06-25 2015-12-02 象山普精金属制品厂 渣扒带挡板的铁水包
CN108796174A (zh) * 2018-07-27 2018-11-13 攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司 气涌聚渣装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5305990A (en) * 1993-02-10 1994-04-26 Sherwood William L Metallurgical furnace vacuum slag removal
CN1507971A (zh) * 2002-12-20 2004-06-30 宝山钢铁股份有限公司 自动扒渣方法和装置
CN102031339A (zh) * 2009-09-30 2011-04-27 鞍钢股份有限公司 一种铁水扒渣法
CN204818034U (zh) * 2015-06-25 2015-12-02 象山普精金属制品厂 渣扒带挡板的铁水包
CN108796174A (zh) * 2018-07-27 2018-11-13 攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司 气涌聚渣装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵自鑫等: "鞍钢鲅鱼圈铁水预处理涌动式扒渣工艺实践", 《鞍钢技术》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115011759A (zh) * 2022-06-27 2022-09-06 中冶华天南京工程技术有限公司 一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法
CN115156518A (zh) * 2022-07-12 2022-10-11 哈尔滨工业大学 一种自动化钢水扒渣装置、方法、故障处理装置、损耗程度获取方法及装置
CN115156518B (zh) * 2022-07-12 2024-03-08 哈尔滨工业大学 一种自动化钢水扒渣装置、方法、故障处理装置、损耗程度获取方法及装置

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