CN116106430A - 基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法 - Google Patents

基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，包括获取已有的耐火材料的声发射信号数据并处理得到数据集；构建耐火材料开裂诊断初步模型并训练得到耐火材料开裂诊断模型；采用耐火材料开裂诊断模型实时进行耐火材料的开裂诊断。本发明解决了声发射传感器采集到的衰减后信号所导致的诊断模型可靠性较差的问题，能够识别多类型损伤，避免了诊断模型产生局部最优解的缺陷；因此本发明的可靠性高、准确率好且检测精度高。

Description

基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法
技术领域
本发明属于材料检测技术领域，具体涉及一种基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法。
背景技术
耐火材料是高温工业技术中不可或缺的辅助材料；随着经济技术的发展，耐火材料已经被广泛应用于炼铁、冶金、水泥、玻璃、有色金属等产业。熔铸耐火材料是原料配料后经三相电弧炉熔融后浇铸、由高温熔体冷却析晶而制成的；熔铸耐火材料具有内部反应完全、晶体发育完整、结构致密、气孔率低和强度高的特点，但其耐热冲击性差，且铝水的腐蚀作用使得熔炉容易开裂甚至漏铝水的严重后果。因此，对耐火材料进行实时在线监测，就显得尤为重要。
声发射(Acoustic Emission，简称AE)技术是一种无损检测的新方法，其具有灵敏度高、实时监测性好、检测范围大、数据完整和方法简单等优点。因此，AE技术能够作为有效的监测手段对耐火材料进行实时监测。
目前，对各材料损伤采取的检测方案主要有：借助超声波技术进行离线检测，结合声发射技术与深度学习算法进行损伤类型和程度的分析。但是，这些方案不能实现实时监测，而且对耐火材料的损伤识别的准确率也不高；而且，由于声信号在传播过程中存在衰减，这将导致这类检测方案的检测精度和可靠性均较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可靠性高、准确率好且检测精度高的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法。
本发明提供的这种基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，包括如下步骤：
S1. 获取已有的耐火材料的声发射信号数据；
S2. 对步骤S1获取的信号数据进行数据处理，从而得到数据集；
S3. 基于宽度学习模型，构建耐火材料开裂诊断初步模型；
S4. 采用步骤S2得到的数据集，基于遗传算法，对步骤S3构建的耐火材料开裂诊断初步模型进行训练，得到耐火材料开裂诊断模型；
S5. 采用步骤S4得到的耐火材料开裂诊断模型，实时进行耐火材料的开裂诊断。
步骤S1所述的耐火材料的声发射信号数据，具体包括基质相开裂的声发射信号数据，界面相开裂的声发射信号数据，基质界面混合开裂的声发射信号数据和宏观开裂的声发射信号数据。
所述的步骤S2，具体包括如下步骤：
对获取的信号数据进行去噪和数据清洗；
结合计算公式和，对信号数据进行衰减复原；其中，为幅值衰减系数，为距参考点探头为 X处传感器在时间 t内测得的相应声发射波形幅值，为参考点探头在时间 t内测得的声发射波形幅值；
对衰减复原后的数据，进行线性归一化处理，将数值转换为设定区间内；
将归一化后的数据，采用交叉验证法将数据分为 k个互斥的子集，其中 k-1个子集作为训练集，用于后续模型的训练；剩余的1个子集作为测试集，用于后续训练后的模型的性能测试； k为设定的参数。
所述的线性归一化处理，具体包括如下步骤：
采用算式进行线性归一化处理，其中为归一化后的第i1个数据，为归一化前的第i1数据，为归一化前所有数据 x的均值，为归一化前所有数据 x的最大值，为归一化前所有数据 x的最小值。
所述的步骤S3，具体包括如下步骤：
基于随机向量函数链接神经网络，构建宽度学习系统模型；
根据构建的宽度学习系统模型，生成特征节点；
根据构建的宽度学习系统模型，生成增强节点。
所述的基于随机向量函数链接神经网络，构建宽度学习系统模型，具体包括如下步骤：
输入数据矩阵表示为 X；
采用如下算式对数据矩阵进行运算，得到第i个映射特征：
式中为第一激活函数；为随机权重；为第一随机偏置矩阵；
得到第i个映射特征群为；
采用如下算式对映射特征群进行处理，得到第j个增强节点：
式中为第二激活函数；为正交规范化权重；为第二随机偏置矩阵；
将所有的第j个增强节点表示为为；
输入数据矩阵 X中包括 N个样本，每个样本包括 M维特征； Y为输出矩阵；因此，宽度系统的输入 A表示为，从而将宽度系统表示为，为宽度结构的链接权重；其中，|为矩阵并排符号；
得到的表达式为，其中+为伪逆；采用岭回归计算得到为， C为增量学习的中间变量。
所述的根据构建的宽度学习系统模型，生成特征节点，具体包括如下步骤：
建立输入数据到特征节点的映射：对输入节点转置矩阵进行Z分数标准化，将输入数据归一化到0~1之间；
然后对归一化后的输入节点转置矩阵进行增广，保证在生成特征节点时可以直接通过矩阵运算增加偏置项；所述的增广为在矩阵的最后一列增加一列元素，元素值为1；
采用以下步骤为每个窗口生成特征节点：
A. 生成随机权重矩阵 we： we为维的随机权重矩阵，且元素的值服从高斯分布； f为权重矩阵的行数，为特征节点数；
B. 将步骤A生成的矩阵 we放入矩阵中， ii为迭代量，迭代次数为；
C. 采用算式进行处理，对每个样本的特征进行一次权值的随机卷积和偏置，得到新的特征；对于每个样本，新的特征表示为：式中为权重；为每个样本特征；为增强节点矩阵；
D. 对矩阵进行归一化；
E. 对归一化后的矩阵再次进行稀疏表示：采用Lasso方法解决稀疏过程中的优化问题；新生成的随机特征向量的维数为， s为增强节点的缩放尺度；增广后的训练集维数为；目的是找到一个稀疏矩阵W，满足；采用以下算式求解稀疏矩阵W：
式中为正则化函数；为矩阵2范数；为矩阵1范数；为岭回归系数；
F. 生成一个窗口的特征节点：，其中为标准化处理的处理函数；
对于个特征窗口，均生成个特征节点，每个节点均为s维特征向量；对于整个网络，特征节点矩阵 y的维数为。
所述的根据构建的宽度学习系统模型，生成增强节点，具体包括如下步骤：
a. 对特征节点矩阵 y进行标准化与增广操作，得到矩阵；设定，则增加节点的系数矩阵 wh表示为维的、经过正交规范化后的随机矩阵；
b. 对增强节点进行激活：；其中为激活后的特征，为第三激活函数，为增强节点矩阵， s为增强节点的缩放尺度；
c. 生成网络的输入为，每个样本的特征维度为；
d. 采用如下算式求取伪逆：
式中 W为链接权重，为岭回归系数， A为输入矩阵， Y为特征节点组成的矩阵，为矩阵 A的伪逆。
所述的步骤S4，具体包括如下步骤：
采用遗传算法对构建的耐火材料开裂诊断初步模型中的待优化参数进行优化；优化过程中，当遗传算法的最优适应度值不变时，对算法过程进行优化，从而使得遗传算法能够获取更优的精度；
所述的待优化参数包括特征节点数、增强节点数和特征窗口数。
所述的步骤S4，具体包括如下步骤：
（1）. 采用实数对特征节点数、增强节点数和特征窗口数进行编码：特征节点数的取值范围为，增强节点数的取值范围为，特征窗口数的取值范围为；设定染色体的长度 N为3；其中一条染色体的基因组成为；
（2）. 选择：计算编码后的可行解所对应的目标函数值；然后按照轮盘赌选择方式进行选择操作，将当前群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中；
（3）. 交叉：将经过选择的个体作为父代，进行如下交叉操作：
父代表示为：和；其中为第一父代，为第二父代，为第一父代中特征节点数的取值，为第一父代中增强节点数的取值，为第一父代中特征窗口数的取值，为第二父代中特征节点数的取值，为第二父代中增强节点数的取值，为第二父代中特征窗口数的取值；
父代交叉产生子代的过程为：其中为第一个子代，、和均为[0,1]的随机数且，为第一父代，为第二父代，为第二个子代； i=1,2,3,…,np-1，np为种群数；
产生的两个子代为：和；其中为产生的第一子代，为产生的第二子代，为第一子代的特征节点数的取值，为第一子代的增强节点数的取值，为第一子代的特征窗口数的取值，为第一子代的特征节点数的取值，为第一子代的增强节点数的取值，为第一子代的特征窗口数的取值；
若或越界，则子代用以下算式交叉产生：；
（4）变异：设定变异概率，并采用如下算式进行变异操作： 式中为变异后的第一子代；为变异前的第一子代；为变异后的第二子代；为变异前的第二子代；
（5）计算当前一代种群的最优适应度值 fit：
若当前一代种群的最优适应度值 fit大于适应度值最大值，则将当前一代种群的最优适应度值 fit作为适应度值最大值，并重复步骤（2）~步骤（5）；
若当前一代种群的最优适应度值 fit连续 k轮均等于适应度最大值，则进行后续步骤（6）， k为设定值；
（6）采用如下算式进行计算：
式中为第一中间变量； T为遗传算法总的迭代数； gen为传算法的当前迭代数；为优化后的种群；为优化前的种群；为寻优参数的最小取值所组成的矩阵，且该矩阵的维度与当前迭代数相同；为寻优参数的最大取值所组成的矩阵，且该矩阵的维度与当前迭代数相同； r为取值范围为的随机数；为的随机矩阵； F为设定的阈值参数；为本次迭代中使适应度函数最优时对应的可行解；为本次迭代中使适应度函数最差时对应的可行解； NP为种群个数；为的随机数。
所述的步骤S5，具体包括如下步骤：
实时监测目标耐火材料；
采用声发射法采集目标耐火材料的数据信息，并进行数据处理；
将处理后的数据输入到得到的耐火材料开裂诊断模型，根据模型输出的数据，完成对应的目标耐火材料的开裂诊断。
本发明提供的这种基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，对获取的声发射数据进行信号复原和处理，解决了声发射传感器采集到的衰减后信号所导致的诊断模型可靠性较差的问题；本发明将损伤类型进行细分，同时将损伤类型组合成一个混合损伤类型并进行模型训练和识别，使得本发明方法能够识别多类型损伤；本发明对遗传算法进行了优化，提高了遗传算法在寻优过程中的收敛速度同时避免了产生局部最优解的缺陷；因此本发明的可靠性高、准确率好且检测精度高。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为本发明的遗传算法的流程示意图。
图3为本发明的遗传算法的迭代对比示意图。
图4为本发明的实施例的信号衰减示意图。
图5为本发明的实施例的信号复原示意图。
具体实施方式
如图1所示为本发明的方法流程示意图：本发明提供的这种基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，包括如下步骤：
S1. 获取已有的耐火材料的声发射信号数据；具体包括基质相开裂的声发射信号数据，界面相开裂的声发射信号数据，基质界面混合开裂的声发射信号数据和宏观开裂的声发射信号数据等；
S2. 对步骤S1获取的信号数据进行数据处理，从而得到数据集；具体包括如下步骤：
对获取的信号数据进行去噪和数据清洗；
结合计算公式和，对信号数据进行衰减复原；其中，为幅值衰减系数，为距参考点探头为 X处传感器在时间 t内测得的相应声发射波形幅值，为参考点探头在时间 t内测得的声发射波形幅值；
为了避免数据之间量纲造成的影响，对衰减复原后的数据进行线性归一化处理，将数值转换为设定区间内；具体包括如下步骤：
采用算式进行线性归一化处理，其中为归一化后的第i1个数据，为归一化前的第i1个数据，为归一化前所有数据 x的均值，为归一化前所有数据 x的最大值，为归一化前所有数据 x的最小值；
将归一化后的数据，采用交叉验证法将数据分为 k个互斥的子集，其中 k-1个子集作为训练集，用于后续模型的训练；剩余的1个子集作为测试集，用于后续训练后的模型的性能测试； k为设定的参数；
S3. 基于宽度学习模型，构建耐火材料开裂诊断初步模型；具体包括如下步骤：
基于随机向量函数链接神经网络，构建宽度学习系统模型；具体包括如下步骤：
宽度学习系统的是一种新发展起来的深度学习结构的替代方案，该网络可以有效避免多层网络中的超参数冗余问题，是基于随机向量函数链接神经网络的系统；
输入数据矩阵表示为 X；
采用如下算式对数据矩阵进行运算，得到第i个映射特征：
式中为第一激活函数；为随机权重；为第一随机偏置矩阵；
得到第i个映射特征群为；
采用如下算式对映射特征群进行处理，得到第j个增强节点：
式中为第二激活函数；为正交规范化权重；为第二随机偏置矩阵；
在实际应用中，i和j的大小自行设定即可；同时对于，和两个函数可以不同；对于，和两个函数可以不同；
将所有的第j个增强节点表示为为；
输入数据矩阵 X中包括 N个样本，每个样本包括 M维特征； Y为输出矩阵；因此，宽度系统的输入 A表示为，从而将宽度系统表示为，为宽度结构的链接权重；其中，|为矩阵并排符号；
得到的表达式为，其中+为伪逆；采用岭回归计算得到为， C为增量学习的中间变量；
根据构建的宽度学习系统模型，生成特征节点；具体包括如下步骤：
宽度学习系统的核心就是求特征节点和增强节点到目标值的伪逆；在宽度学习系统，特征节点和增强节点相对应的是神经网络的输入，求得的逆矩阵相当于神经网络的权值；
建立输入数据到特征节点的映射：对输入节点转置矩阵进行Z分数标准化，将输入数据归一化到0~1之间；
然后对归一化后的输入节点转置矩阵进行增广，保证在生成特征节点时可以直接通过矩阵运算增加偏置项；所述的增广为在矩阵的最后一列增加一列元素，元素值为1；
采用以下步骤为每个窗口生成特征节点：
A. 生成随机权重矩阵 we： we为维的随机权重矩阵，且元素的值服从高斯分布； f为权重矩阵的行数，为特征节点数；
B. 将步骤A生成的矩阵 we放入矩阵中， ii为迭代量，迭代次数为；
C. 采用算式进行处理，对每个样本的特征进行一次权值的随机卷积和偏置，得到新的特征；对于每个样本，新的特征表示为：式中为权重；为每个样本特征；为增强节点矩阵；
D. 对矩阵进行归一化；
E. 对归一化后的矩阵再次进行稀疏表示：采用Lasso方法解决稀疏过程中的优化问题；新生成的随机特征向量的维数为， s为增强节点的缩放尺度；增广后的训练集维数为；目的是找到一个稀疏矩阵W，满足；采用以下算式求解稀疏矩阵W：
式中为正则化函数；为矩阵2范数；为矩阵1范数；为岭回归系数；
F. 生成一个窗口的特征节点：，其中为标准化处理的处理函数；
对于个特征窗口，均生成个特征节点，每个节点均为s维特征向量；对于整个网络，特征节点矩阵 y的维数为；
根据构建的宽度学习系统模型，生成增强节点；具体包括如下步骤：
特征节点是线性的；所以为了增加系统的非线性引入增强节点；
a. 对特征节点矩阵 y进行标准化与增广操作，得到矩阵；与特征节点不同，增强节点的系数矩阵不是随机矩阵，而是经过正交规范化后的随机矩阵；设定，则增加节点的系数矩阵 wh表示为维的、经过正交规范化后的随机矩阵；目的是将特征节点通过非线性映射到一个高维的子空间，使得宽度学习系统的表达能力更强；
b. 对增强节点进行激活：；其中为激活后的特征，为第三激活函数，为增强节点矩阵， s为增强节点的缩放尺度；
c. 生成网络的输入为，每个样本的特征维度为；
d. 采用如下算式求取伪逆：
式中 W为链接权重，为岭回归系数， A为输入矩阵， Y为特征节点组成的矩阵，为矩阵 A的伪逆；
S4. 采用步骤S2得到的数据集，基于遗传算法，对步骤S3构建的耐火材料开裂诊断初步模型进行训练，得到耐火材料开裂诊断模型；具体包括如下步骤：
在以上构建的模型中，其中合理设置特征节点，增强节点，特征窗口参数的值直接关系到整个网络的性能，因此，采用遗传算法对构建的耐火材料开裂诊断初步模型中的待优化参数进行优化；优化过程中，当遗传算法的最优适应度值不变时，对算法过程进行优化，从而使得遗传算法能够获取更优的精度；其中，待优化参数包括特征节点数、增强节点数和特征窗口数；
遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，其主要优点是直接对结构对象进行操作，以目标函数值最优作为搜索信息，避免了求导等复杂操作；采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向；具有可扩展性，方便同其他技术混合使用；但是，它的缺点是算法的搜索速度比较慢，要得到较精确的解需要较多的训练时间，很容易陷入“早熟”，即造成局部最优解；因此本发明对遗传算法进行了改进，使得改进后的遗传算法能够跳出局部最优解，从而提高算法的性能；
具体实施时，包括如下步骤（流程如图2所示）：
（1）. 由于对宽度学习系统的三个参数进行寻优，且采用二进制编码时需要进行解码，这会导致算法的效率降低，因此采用实数对特征节点数、增强节点数和特征窗口数进行编码：特征节点数的取值范围为，增强节点数的取值范围为，特征窗口数的取值范围为；设定染色体的长度 N为3；其中一条染色体的基因组成为；
（2）. 选择：计算编码后的可行解所对应的目标函数值；然后按照轮盘赌选择方式进行选择操作，将当前群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中；
（3）. 交叉：将经过选择的个体作为父代，进行如下交叉操作：
父代表示为：和；其中为第一父代，为第二父代，为第一父代中特征节点数的取值，为第一父代中增强节点数的取值，为第一父代中特征窗口数的取值，为第二父代中特征节点数的取值，为第二父代中增强节点数的取值，为第二父代中特征窗口数的取值；
父代交叉产生子代的过程为：其中为第一个子代，、和均为[0,1]的随机数且，为第一父代，为第二父代，为第二个子代； i=1,2,3,…,np-1，np为种群数；
产生的两个子代为：和；其中为产生的第一子代，为产生的第二子代，为第一子代的特征节点数的取值，为第一子代的增强节点数的取值，为第一子代的特征窗口数的取值，为第一子代的特征节点数的取值，为第一子代的增强节点数的取值，为第一子代的特征窗口数的取值；
若或越界，则子代用以下算式交叉产生：；
（4）变异：种群基因的多样性是保证遗传算法寻找到全局最优解的前提条件；在进化过程中由于选择淘汰的个体会导致基因多样性减少，而变异操作会弥补基因不足的缺点，所以遗传算法的变异操作是必不可少的；本发明采用变异方式为：设定变异概率，并采用如下算式进行变异操作：
式中为变异后的第一子代；为变异前的第一子代；为变异后的第二子代；为变异前的第二子代；
（5）计算当前一代种群的适应度值 fit：
若当前一代种群的适应度值 fit大于适应度值最大值，则将当前一代种群的适应度值 fit作为适应度值最大值，并重复步骤（2）~步骤（5）；
若当前一代种群的最优适应度值 fit连续 k轮均等于适应度最大值，则进行后续步骤（6）， k为设定值；
（6）采用如下算式进行计算：
式中为第一中间变量； T为遗传算法总的迭代数； gen为传算法的当前迭代数；为优化后的种群；为优化前的种群；为寻优参数的最小取值所组成的矩阵，且该矩阵的维度与当前迭代数相同；为寻优参数的最大取值所组成的矩阵，且该矩阵的维度与当前迭代数相同； r为取值范围为的随机数；为的随机矩阵； F为设定的阈值参数；为本次迭代中使适应度函数最优时对应的可行解；为本次迭代中使适应度函数最差时对应的可行解； NP为种群个数；为的随机数；
S5. 采用步骤S4得到的耐火材料开裂诊断模型，进行实际的耐火材料的开裂诊断；具体包括如下步骤：
实时监测目标耐火材料；
采用声发射法采集目标耐火材料的数据信息，并进行数据处理（数据处理过程与步骤S2中所述的过程相同）；
将处理后的数据输入到得到的耐火材料开裂诊断模型，根据模型输出的数据，完成对应的目标耐火材料的开裂诊断。
以下结合一个实施例，对本发明方法进行进一步说明：
实验设备：声发射传感器型号为：PXR15长沙鹏翔声发射传感器，谐振频率150KHz；数据采集卡为：SNET03A，采样率1M,MATLAB编程语言，压力试验机（HSD-LX306）；
本实施例利用声发射法采集耐火材料基质相损伤，界面相损伤。基质界面混合损伤，宏观断裂损伤类型的历史数据。并将其标签分别为1，2，3，4。各损伤类型各位100组数据，长度为1024。
然后将各历史数据进行归一化处理；
使用交叉验证法将数据集划分为训练集，测试集；
通过参考大量文献以及交叉实验验证，正则化参数；增强节点缩放因子s=0.8；确定宽度学习系统特征节点 m，增强节点 n，特征窗口数 v的取值范围分别为[2 20]、[2 20]和[500 2000]；
本实施例结合遗传算法的一些优、缺点，并结合宽度学习参数寻优实际问题，对遗传算法进行改进，以实现本发明的目的
然后，进行编码：对宽度学习系统特征节点m，增强节点n，特征窗口数v三个参数进行实数化编码；
选择：根据编码种群个体基因，对个体进行适应度（宽度学习输出的准确率）进行计算，从大到小排列，使用最佳保存选择进行选择操作；
交叉：针对经过选择操作留下的染色体产生一个随机数；若该随机数大于等于交叉概率则进行相应的交叉操作，否则在余下的染色体中重新选择一对染色体继续产生一个随机数，并判断是否可进行交叉操作；本可实施例中交叉概率设定为0.8；在染色体交叉过程中，交叉开始点位和交叉长度均随机产生，以提高种群的随机性，避免算法陷入局部收敛；
变异：变异概率设定为0.08，迭代次数为500；
计算新一代种群的适应度值，看是否满足终止条件（是否连续k轮当前最优Fit＝max（fit））：若不满足，则重复以上步骤；当最优适应度值不变时，可能陷入局部最优解，此时进行后续步骤；
采用改进的方法进行计算，使得遗传算法能够跳出局部最优解；
输出经优化后的目标函数值最大时对应三个参数的值；本例中输出结果为m=12，n=16，v=1200。
将本实施例在matlab中进行仿真，其中传统的遗传算法与本发明提出的改进的遗传算法的效果对比图如图3所示，具体数值如表1所示：
表1 对比数值示意表
通过图3和表1可以知道，本发明提出的改进遗传算法对宽度学习参数寻优之后的诊断准确率到达100%，优于目前存在的智能算法的准确率。而传统的遗传算法存在收敛速度慢，效率低下，出现局部收敛的缺点导致宽度学习并未到达最优状态，而本发明提出的改进遗传算法避免了该问题，能达到理想的结果。
实时监测：
在此前操作中已经借助历史数据，改进的遗传算法把宽度学习诊断模型优化到最佳模式。本实施例中借助压力试验机对快要发生宏观开裂损伤类型的耐火材料进行加载实验，通过加载过程使其发生开裂，声发射传感器采集到这实时损伤信号，用于验证训练好的宽度学习系统模型。
各传感器采集到的声发射信号如图4所示，其中图4（a）为参考点信号，图4（b）为离参考点50mm的信号，图4（c）为离参考点100mm的信号；
复原后的信号如图5所示，其中图5（a）为参考点信号，图5（b）为离参考点50mm的信号，图5（c）为离参考点100mm的信号。
信号衰减复原利用相应的公式进行求解，复原之后信号和参考点信号有误差但很小，可忽略；这也说明本发明提出的信号复原的过程非常有效，能够有效提高模型的诊断精度。最后，将复原之后的信号再进行归一化处理，然后输入到最终的宽度学习系统诊断模型中，输出标签为4，诊断正确。

Claims (10)

1.一种基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，包括如下步骤：
S1. 获取已有的耐火材料的声发射信号数据；
S2. 对步骤S1获取的信号数据进行数据处理，从而得到数据集；
S3. 基于宽度学习模型，构建耐火材料开裂诊断初步模型；
S4. 采用步骤S2得到的数据集，基于遗传算法，对步骤S3构建的耐火材料开裂诊断初步模型进行训练，得到耐火材料开裂诊断模型；
S5. 采用步骤S4得到的耐火材料开裂诊断模型，实时进行耐火材料的开裂诊断。
2.根据权利要求1所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于步骤S1所述的耐火材料的声发射信号数据，具体包括基质相开裂的声发射信号数据，界面相开裂的声发射信号数据，基质界面混合开裂的声发射信号数据和宏观开裂的声发射信号数据。
3.根据权利要求1所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的步骤S2，具体包括如下步骤：
对获取的信号数据进行去噪和数据清洗；
结合计算公式和，对信号数据进行衰减复原；其中，为幅值衰减系数，为距参考点探头为X处传感器在时间t内测得的相应声发射波形幅值，为参考点探头在时间t内测得的声发射波形幅值；
对衰减复原后的数据，进行线性归一化处理，将数值转换为设定区间内；
将归一化后的数据，采用交叉验证法将数据分为k个互斥的子集，其中k-1个子集作为训练集，用于后续模型的训练；剩余的1个子集作为测试集，用于后续训练后的模型的性能测试；k为设定的参数。
4.根据权利要求1~3之一所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的步骤S3，具体包括如下步骤：
基于随机向量函数链接神经网络，构建宽度学习系统模型；
根据构建的宽度学习系统模型，生成特征节点；
根据构建的宽度学习系统模型，生成增强节点。
5.根据权利要求4所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的基于随机向量函数链接神经网络，构建宽度学习系统模型，具体包括如下步骤：
输入数据矩阵表示为X；
采用如下算式对数据矩阵进行运算，得到第i个映射特征：
式中为第一激活函数；为随机权重；为第一随机偏置矩阵；
得到第i个映射特征群为；
采用如下算式对映射特征群进行处理，得到第j个增强节点：式中为第二激活函数；为正交规范化权重；为第二随机偏置矩阵；
将所有的第j个增强节点表示为为；
输入数据矩阵X中包括N个样本，每个样本包括M维特征；Y为输出矩阵；因此，宽度系统的输入A表示为，从而将宽度系统表示为，为宽度结构的链接权重；其中，|为矩阵并排符号；
得到的表达式为，其中+为伪逆；采用岭回归计算得到为，C为增量学习的中间变量。
6.根据权利要求5所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的根据构建的宽度学习系统模型，生成特征节点，具体包括如下步骤：
建立输入数据到特征节点的映射：对输入节点转置矩阵进行Z分数标准化，将输入数据归一化到0~1之间；
然后对归一化后的输入节点转置矩阵进行增广，保证在生成特征节点时可以直接通过矩阵运算增加偏置项；所述的增广为在矩阵的最后一列增加一列元素，元素值为1；
采用以下步骤为每个窗口生成特征节点：
A. 生成随机权重矩阵we：we为维的随机权重矩阵，且元素的值服从高斯分布；f为权重矩阵的行数，为特征节点数；
B. 将步骤A生成的矩阵we放入矩阵中，ii为迭代量，迭代次数为；
C. 采用算式进行处理，对每个样本的特征进行一次权值的随机卷积和偏置，得到新的特征；对于每个样本，新的特征表示为：式中为权重；为每个样本特征；为增强节点矩阵；
D. 对矩阵进行归一化；
E. 对归一化后的矩阵再次进行稀疏表示：采用Lasso方法解决稀疏过程中的优化问题；新生成的随机特征向量的维数为，s为增强节点的缩放尺度；增广后的训练集维数为；目的是找到一个稀疏矩阵W，满足；采用以下算式求解稀疏矩阵W：
式中为正则化函数；为矩阵2范数；为矩阵1范数；为岭回归系数；
F. 生成一个窗口的特征节点：，其中为标准化处理的处理函数；
对于个特征窗口，均生成个特征节点，每个节点均为s维特征向量；对于整个网络，特征节点矩阵y的维数为。
7.根据权利要求6所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的根据构建的宽度学习系统模型，生成增强节点，具体包括如下步骤：
a. 对特征节点矩阵y进行标准化与增广操作，得到矩阵；设定，则增加节点的系数矩阵wh表示为维的、经过正交规范化后的随机矩阵；
b. 对增强节点进行激活：；其中为激活后的特征，为第三激活函数，为增强节点矩阵，s为增强节点的缩放尺度；
c. 生成网络的输入为，每个样本的特征维度为；
d. 采用如下算式求取伪逆： 式中W为链接权重，为岭回归系数，A为输入矩阵，Y为特征节点组成的矩阵，为矩阵A的伪逆。
8.根据权利要求7所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的步骤S4，具体包括如下步骤：
采用遗传算法对构建的耐火材料开裂诊断初步模型中的待优化参数进行优化；优化过程中，当遗传算法的最优适应度值不变时，对算法过程进行优化，从而使得遗传算法能够获取更优的精度；
所述的待优化参数包括特征节点数、增强节点数和特征窗口数。
9.根据权利要求8所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的步骤S4，具体包括如下步骤：
（1）. 采用实数对特征节点数、增强节点数和特征窗口数进行编码：特征节点数的取值范围为，增强节点数的取值范围为，特征窗口数的取值范围为；设定染色体的长度N为3；其中一条染色体的基因组成为；
（2）. 选择：计算编码后的可行解所对应的目标函数值；然后按照轮盘赌选择方式进行选择操作，将当前群体中适应度最高的个体结构完整地复制到下一代群体中；
（3）. 交叉：将经过选择的个体作为父代，进行如下交叉操作：
父代表示为：和；其中为第一父代，为第二父代，为第一父代中特征节点数的取值，为第一父代中增强节点数的取值，为第一父代中特征窗口数的取值，为第二父代中特征节点数的取值，为第二父代中增强节点数的取值，为第二父代中特征窗口数的取值；
父代交叉产生子代的过程为：其中为第一个子代，、和均为[0,1]的随机数且，为第一父代，为第二父代，为第二个子代；i=1,2,3,…,np-1，np为种群数；
产生的两个子代为：和；其中为产生的第一子代，为产生的第二子代，为第一子代的特征节点数的取值，为第一子代的增强节点数的取值，为第一子代的特征窗口数的取值，为第一子代的特征节点数的取值，为第一子代的增强节点数的取值，为第一子代的特征窗口数的取值；
若或越界，则子代用以下算式交叉产生：；
（4）变异：设定变异概率，并采用如下算式进行变异操作： 式中为变异后的第一子代；为变异前的第一子代；为变异后的第二子代；为变异前的第二子代；
（5）计算当前一代种群的最优适应度值fit：
若当前一代种群的最优适应度值fit大于适应度值最大值，则将当前一代种群的最优适应度值fit作为适应度值最大值，并重复步骤（2）~步骤（5）；
若当前一代种群的最优适应度值fit连续k轮均等于适应度最大值，则进行后续步骤（6），k为设定值；
（6）采用如下算式进行计算：
式中为第一中间变量；T为遗传算法总的迭代数；gen为传算法的当前迭代数；为优化后的种群；为优化前的种群；为寻优参数的最小取值所组成的矩阵，且该矩阵的维度与当前迭代数相同；为寻优参数的最大取值所组成的矩阵，且该矩阵的维度与当前迭代数相同；r为取值范围为的随机数；为的随机矩阵；F为设定的阈值参数；为本次迭代中使适应度函数最优时对应的可行解；为本次迭代中使适应度函数最差时对应的可行解；NP为种群个数；为的随机数。
10.根据权利要求9所述的基于声发射技术的熔铸用耐火材料开裂诊断方法，其特征在于所述的步骤S5，具体包括如下步骤：
实时监测目标耐火材料；
采用声发射法采集目标耐火材料的数据信息，并进行数据处理；
将处理后的数据输入到得到的耐火材料开裂诊断模型，根据模型输出的数据，完成对应的目标耐火材料的开裂诊断。
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