JP2978027B2 - 電気炉炉況検出方法 - Google Patents
電気炉炉況検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電気炉において装入原
料の溶解状況を検出する方法に関する。
料の溶解状況を検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、電気炉（アーク炉）の操業におい
て、適切な操炉運転による省エネルギー、生産性の向上
あるいは省力化のため、一連の操炉作業を自動化するこ
とが以前に増して要求されている。
て、適切な操炉運転による省エネルギー、生産性の向上
あるいは省力化のため、一連の操炉作業を自動化するこ
とが以前に増して要求されている。
【０００３】この目的のためには、電気炉内の装入原料
の溶解量、溶解状況に合わせて、投入積算電力量を設定
する必要がある。例えば、装入原料が炉壁表面に存在す
る間は、迅速溶解を目的として大電力のロングアーク操
業を行い、溶解が進み炉壁表面が露出した後はアーク輻
射熱による炉壁耐火物消耗の抑制のためショートアーク
操業を行うことにより、電力効率よく溶解することが挙
げられる。したがって、装入原料の溶解状況を的確に検
出することが重要となる。
の溶解量、溶解状況に合わせて、投入積算電力量を設定
する必要がある。例えば、装入原料が炉壁表面に存在す
る間は、迅速溶解を目的として大電力のロングアーク操
業を行い、溶解が進み炉壁表面が露出した後はアーク輻
射熱による炉壁耐火物消耗の抑制のためショートアーク
操業を行うことにより、電力効率よく溶解することが挙
げられる。したがって、装入原料の溶解状況を的確に検
出することが重要となる。
【０００４】特開平２−１０１３８１号公報には、アー
ク炉における装入原料の溶解過程において、炉壁振動の
周波数解析によってスクラップの溶解状況を検出するこ
とが記載されている。
ク炉における装入原料の溶解過程において、炉壁振動の
周波数解析によってスクラップの溶解状況を検出するこ
とが記載されている。
【０００５】また、特開昭５５−１７３１４号公報に
は、スクラップの溶解時の炉内放電音に基づく騒音を検
出し、その騒音波形によって溶解状況を検出することが
記載されている。
は、スクラップの溶解時の炉内放電音に基づく騒音を検
出し、その騒音波形によって溶解状況を検出することが
記載されている。
【０００６】特開平２−５４８９３号公報には、炉蓋ま
たは炉壁の温度を測定し、炉の熱負荷の変化状況に基づ
く温度変化によってアーク炉のスクラップ追装、溶落ち
を判定する方法が記載されている。
たは炉壁の温度を測定し、炉の熱負荷の変化状況に基づ
く温度変化によってアーク炉のスクラップ追装、溶落ち
を判定する方法が記載されている。
【０００７】特開昭５３−９５３３５号公報には、電気
炉の炉壁温度と消費電力とから溶落ち時期を判定する方
法が開示されている。
炉の炉壁温度と消費電力とから溶落ち時期を判定する方
法が開示されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
２−１０１３８１号公報に記載された方法では、振動の
各周波数のパワースペクトルの和のみによる検出のた
め、スクラップの装入状態や配合等によりチャージ毎に
異なる溶解過程に対し、的確な状況検出が困難となる。
２−１０１３８１号公報に記載された方法では、振動の
各周波数のパワースペクトルの和のみによる検出のた
め、スクラップの装入状態や配合等によりチャージ毎に
異なる溶解過程に対し、的確な状況検出が困難となる。
【０００９】また、特開昭５５−１７３１４号公報に記
載された方法では、騒音波形の推移のみで炉況を検出し
ようとしているため、チャージ毎に異なる溶解過程に対
し、的確な炉況検出は困難である。
載された方法では、騒音波形の推移のみで炉況を検出し
ようとしているため、チャージ毎に異なる溶解過程に対
し、的確な炉況検出は困難である。
【００１０】さらに特開平２−５４８９３号公報に記載
された方法では、温度情報のみによる検出のため、チャ
ージ毎に異なる溶解過程に対し、的確な炉況検出が困難
であるという問題がある。
された方法では、温度情報のみによる検出のため、チャ
ージ毎に異なる溶解過程に対し、的確な炉況検出が困難
であるという問題がある。
【００１１】特開平５３−９５３３５号公報記載の方法
では、炉壁温度に消費電力を加えて判定のファクターと
しているが、溶落ち判定条件がオン・オフ的なものであ
るため、チャージ毎に異なる溶解過程に対し、的確な炉
況検出が困難であるという問題がある。
では、炉壁温度に消費電力を加えて判定のファクターと
しているが、溶落ち判定条件がオン・オフ的なものであ
るため、チャージ毎に異なる溶解過程に対し、的確な炉
況検出が困難であるという問題がある。
【００１２】本発明が解決すべき課題は、炉況の的確な
検出による電力投入の効率化、および特に電力投入の重
要な切り換え点である溶落ちの自動的かつ的確な検出に
よる電力投入の効率化を図ることにある。
検出による電力投入の効率化、および特に電力投入の重
要な切り換え点である溶落ちの自動的かつ的確な検出に
よる電力投入の効率化を図ることにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するた
め、本発明の電気炉炉況検出方法は、電気炉の騒音レベ
ル、振動変位、磁界強度のうち少なくとも２つの要因お
よび電気炉に対する投入積算電力を検出ファクターと
し、これらの検出ファクターに所定の重み付けをし、デ
ータベースに基づいて炉内の装入原料の溶落ち状況を検
出するものである。データベースに基づく溶落ち状況の
検出方法としては、検出ファクター毎にメンバーシップ
関数を作成し、ＩＦ〜ＴＨＥＮルールに基づくファジィ
推論を用いることができる。
め、本発明の電気炉炉況検出方法は、電気炉の騒音レベ
ル、振動変位、磁界強度のうち少なくとも２つの要因お
よび電気炉に対する投入積算電力を検出ファクターと
し、これらの検出ファクターに所定の重み付けをし、デ
ータベースに基づいて炉内の装入原料の溶落ち状況を検
出するものである。データベースに基づく溶落ち状況の
検出方法としては、検出ファクター毎にメンバーシップ
関数を作成し、ＩＦ〜ＴＨＥＮルールに基づくファジィ
推論を用いることができる。
【００１４】
【作用】各要因の組合せおよびオペレータの知識やデー
タより抽出した推論ルールに基づいてファジィ推論を行
うため、従来の方法よりも適切な電力投入が可能とな
り、溶落ちの検出精度向上が可能となる。
タより抽出した推論ルールに基づいてファジィ推論を行
うため、従来の方法よりも適切な電力投入が可能とな
り、溶落ちの検出精度向上が可能となる。
【００１５】要素が積算電力量を除き２つ以上必要な理
由は次の通りである。１つの場合は従来技術同様、スク
ラップの装入状態や配合、例えば塊の大きなもの、細か
なくずなどの割合により、溶解状況がチャージ毎に異な
るため、適切な状況検出が困難である。そこで、相関が
高い制御ファクターである積算電力量のほかに、要因を
２つ以上用いることによって、いずれかの要因の誤判断
を防止できる。よって、より適切に溶落ちの検出、すな
わち炉況検出が可能となる。
由は次の通りである。１つの場合は従来技術同様、スク
ラップの装入状態や配合、例えば塊の大きなもの、細か
なくずなどの割合により、溶解状況がチャージ毎に異な
るため、適切な状況検出が困難である。そこで、相関が
高い制御ファクターである積算電力量のほかに、要因を
２つ以上用いることによって、いずれかの要因の誤判断
を防止できる。よって、より適切に溶落ちの検出、すな
わち炉況検出が可能となる。
【００１６】
【実施例】以下、本発明を実施例に基づいて具体的に説
明する。図１は本発明の電気炉炉況検出方法を実施する
ための装置の構成例を示すブロック図である。図におい
て、１は直流電気炉、２は炉底電極、３は上部電極、４
は直流電気炉１からの騒音を測定するマイク、５はマイ
ク４で拾った騒音のレベルを測定する騒音計、６は騒音
の周波数成分のうち、特定の成分を通過させるバンドパ
スフィルタ、７はファジィ推論を行うコンピュータであ
る。また、８は炉体及びプラットホーム９の振動を測定
する振動ピックアップ、１０は測定された信号から振動
変位を測定する振動チャージアンプ、１１は振動変位の
周波数成分のうち、特定の成分を通過させるバンドパス
フィルタである。また１２はアーク電流によって発生す
る磁界を測定するプローブ、１３はプローブ１２で測定
された信号により磁界強度を計測するガウスメータであ
る。１４は電力投入制御装置である。
明する。図１は本発明の電気炉炉況検出方法を実施する
ための装置の構成例を示すブロック図である。図におい
て、１は直流電気炉、２は炉底電極、３は上部電極、４
は直流電気炉１からの騒音を測定するマイク、５はマイ
ク４で拾った騒音のレベルを測定する騒音計、６は騒音
の周波数成分のうち、特定の成分を通過させるバンドパ
スフィルタ、７はファジィ推論を行うコンピュータであ
る。また、８は炉体及びプラットホーム９の振動を測定
する振動ピックアップ、１０は測定された信号から振動
変位を測定する振動チャージアンプ、１１は振動変位の
周波数成分のうち、特定の成分を通過させるバンドパス
フィルタである。また１２はアーク電流によって発生す
る磁界を測定するプローブ、１３はプローブ１２で測定
された信号により磁界強度を計測するガウスメータであ
る。１４は電力投入制御装置である。
【００１７】以上の構成の装置により、電気炉１の操業
中、すなわち通電開始から溶落ち検出が行われるまでに
発生する騒音レベル、振動変位、磁界強度、積算電力量
を検出する。
中、すなわち通電開始から溶落ち検出が行われるまでに
発生する騒音レベル、振動変位、磁界強度、積算電力量
を検出する。
【００１８】騒音レベルはマイク４より騒音計５で計測
され、特定周波数のレベルを検出するためバンドパスフ
ィルタ６を介してコンピュータ７へ入力される。特定周
波数は例えば２０〜１２５Ｈｚとする。その理由は、ス
クラップが溶解されるにつれ、溶鋼面の安定により崩れ
等による上記周波数の騒音レベルが低下することによ
る。マイク４の取付けは電気炉１の騒音が充分検出可能
な位置、例えば炉周辺の柱等に固定する。
され、特定周波数のレベルを検出するためバンドパスフ
ィルタ６を介してコンピュータ７へ入力される。特定周
波数は例えば２０〜１２５Ｈｚとする。その理由は、ス
クラップが溶解されるにつれ、溶鋼面の安定により崩れ
等による上記周波数の騒音レベルが低下することによ
る。マイク４の取付けは電気炉１の騒音が充分検出可能
な位置、例えば炉周辺の柱等に固定する。
【００１９】振動変位は、振動ピックアップ８より振動
チャージアンプ１０で計測され、特定周波数の振動変位
を検出できるようにバンドパスフィルタ１１を介してコ
ンピュータ７へ入力される。振動ピックアップ８は、炉
体の振動が検出可能なプラットホーム９内の適切な位置
に設置する。ここで特定周波数とは例えば３〜４Ｈｚの
低周波数である。その理由は、スクラップの溶解につ
れ、溶鋼が増加し、その揺れによる振動変位が増加する
ことによる。
チャージアンプ１０で計測され、特定周波数の振動変位
を検出できるようにバンドパスフィルタ１１を介してコ
ンピュータ７へ入力される。振動ピックアップ８は、炉
体の振動が検出可能なプラットホーム９内の適切な位置
に設置する。ここで特定周波数とは例えば３〜４Ｈｚの
低周波数である。その理由は、スクラップの溶解につ
れ、溶鋼が増加し、その揺れによる振動変位が増加する
ことによる。
【００２０】磁界強度は、プローブ１２よりガウスメー
タ１３で計測され、コンピュータ７へ入力される。プロ
ーブ１２の取付け位置は、電気炉１の上部電極３と炉底
電極２との間に流れるアーク電流によって発生する磁界
を充分に検出可能な位置、たとえばプラットホーム９か
ら約１ｍの高さに固定し、できるだけ炉１から離れない
ように設置する。
タ１３で計測され、コンピュータ７へ入力される。プロ
ーブ１２の取付け位置は、電気炉１の上部電極３と炉底
電極２との間に流れるアーク電流によって発生する磁界
を充分に検出可能な位置、たとえばプラットホーム９か
ら約１ｍの高さに固定し、できるだけ炉１から離れない
ように設置する。
【００２１】積算電力量は、現状用いられている電力投
入制御装置１４より信号をコンピュータ７へ入力する。
コンピュータ７の内部では、以上の騒音レベル、振動変
位、磁界強度、積算電力量の信号を適切な形に処理して
ファジィ推論を行う。
入制御装置１４より信号をコンピュータ７へ入力する。
コンピュータ７の内部では、以上の騒音レベル、振動変
位、磁界強度、積算電力量の信号を適切な形に処理して
ファジィ推論を行う。
【００２２】本実施例で採用するファジィ推論のアルゴ
リズムを次の通りとする。 与えられた要因と、各推論ルール（ＩＦ Ａ ＴＨ
ＥＮ Ｂ という形のルール）の前件部Ａとの適合度を
求める。前件部Ａは複数要因によって構成される。 求められた適合度に応じて、各推論ルール毎の推論
結果を求め、推論結果を統合する。これを、出力メンバ
ーシップ関数で表現する。 統合された推論結果から確定出力値を求め、最終出
力とする。
リズムを次の通りとする。 与えられた要因と、各推論ルール（ＩＦ Ａ ＴＨ
ＥＮ Ｂ という形のルール）の前件部Ａとの適合度を
求める。前件部Ａは複数要因によって構成される。 求められた適合度に応じて、各推論ルール毎の推論
結果を求め、推論結果を統合する。これを、出力メンバ
ーシップ関数で表現する。 統合された推論結果から確定出力値を求め、最終出
力とする。
【００２３】本実施例におけるメンバーシップ関数は図
２に示すように各要因毎に用意しておく。図２（ａ）は
騒音レベルのメンバーシップ関数、（ｂ）は振動変位の
メンバーシップ関数、（ｃ）は磁界強度のメンバーシッ
プ関数、（ｄ）は積算電力量のメンバーシップ関数をそ
れぞれ示す。これらのメンバーシップ関数は、あらかじ
め収集した各要因のデータより決定する。図２（ａ）の
騒音レベルのメンバーシップ関数が細かいのは、あらか
じめ収集したデータ等によって、溶落ち時の各要因の値
にばらつきの小さなものについては、メンバーシップ関
数を細かくして、より厳密に溶落ちの検出ができるよう
にしておくようにしたことによる。
２に示すように各要因毎に用意しておく。図２（ａ）は
騒音レベルのメンバーシップ関数、（ｂ）は振動変位の
メンバーシップ関数、（ｃ）は磁界強度のメンバーシッ
プ関数、（ｄ）は積算電力量のメンバーシップ関数をそ
れぞれ示す。これらのメンバーシップ関数は、あらかじ
め収集した各要因のデータより決定する。図２（ａ）の
騒音レベルのメンバーシップ関数が細かいのは、あらか
じめ収集したデータ等によって、溶落ち時の各要因の値
にばらつきの小さなものについては、メンバーシップ関
数を細かくして、より厳密に溶落ちの検出ができるよう
にしておくようにしたことによる。
【００２４】推論ルールについては、前記の各要因のデ
ータまたはヒアリング等で抽出した熟練オペレータの知
識により、溶落ちの各要因の傾向をＩＦ〜ＴＨＥＮルー
ルで作成しておく。例えば、ＩＦ｛（騒音レベル＝近
い）ＡＮＤ（振動変位＝まだ）ＡＮＤ（磁界強度＝溶落
ち）ＡＮＤ（積算電力量＝近い）｝ ＴＨＥＮ （溶落
ち度合い＝ＭＢ） などによる。
ータまたはヒアリング等で抽出した熟練オペレータの知
識により、溶落ちの各要因の傾向をＩＦ〜ＴＨＥＮルー
ルで作成しておく。例えば、ＩＦ｛（騒音レベル＝近
い）ＡＮＤ（振動変位＝まだ）ＡＮＤ（磁界強度＝溶落
ち）ＡＮＤ（積算電力量＝近い）｝ ＴＨＥＮ （溶落
ち度合い＝ＭＢ） などによる。
【００２５】以上より、ファジィ推論を行う。推論方法
は、一般的なＭＩＮ−ＭＡＸ−重心法や代数積加算法な
ど、いずれを用いてもよい。
は、一般的なＭＩＮ−ＭＡＸ−重心法や代数積加算法な
ど、いずれを用いてもよい。
【００２６】ファジィ推論の出力は、溶落ちの度合いで
算出される。このメンバーシップ関数は、図２（ｅ）に
示すように０〜１までの値をとる。前記の溶落ちの度合
いの数値と、炉内の状況をあらかじめ調査しておくこと
で、溶落ち度合いの値によって炉内の状況を知ることが
できる。溶落ち時点に関しては、溶落ちと判定するため
の溶落ち度合いの値をあらかじめ設定しておくことで、
検出する。
算出される。このメンバーシップ関数は、図２（ｅ）に
示すように０〜１までの値をとる。前記の溶落ちの度合
いの数値と、炉内の状況をあらかじめ調査しておくこと
で、溶落ち度合いの値によって炉内の状況を知ることが
できる。溶落ち時点に関しては、溶落ちと判定するため
の溶落ち度合いの値をあらかじめ設定しておくことで、
検出する。
【００２７】なお、本実施例では検出ファクターとし
て、騒音レベル、振動変位、磁界強度、積算電力量の４
つを用いることとしたが、騒音レベル、振動変位、磁界
強度のうちの２つと積算電力量のあわせて３つを用いて
も、従来に比して、精度の高い判定出力を得ることがで
きる。
て、騒音レベル、振動変位、磁界強度、積算電力量の４
つを用いることとしたが、騒音レベル、振動変位、磁界
強度のうちの２つと積算電力量のあわせて３つを用いて
も、従来に比して、精度の高い判定出力を得ることがで
きる。
【００２８】また、以上は、本発明の判定の手段とし
て、ファジィ推論を用いた例を示したが、前記の検出フ
ァクターを用いるならば、ファジィ推論以外の方法によ
っても本発明を実現することが可能である。
て、ファジィ推論を用いた例を示したが、前記の検出フ
ァクターを用いるならば、ファジィ推論以外の方法によ
っても本発明を実現することが可能である。
【００２９】
【発明の効果】上述したように、本発明によれば、炉況
の的確な検出による電力投入の効率化を図ることができ
る。また、電力投入の重要な切り換え点である溶落ちの
的確な検出による電力投入の効率化を図ることができ
る。
の的確な検出による電力投入の効率化を図ることができ
る。また、電力投入の重要な切り換え点である溶落ちの
的確な検出による電力投入の効率化を図ることができ
る。
【図１】 本発明の電気炉炉況検出方法を実施するため
の装置の構成例を示すブロック図である。
の装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】 本発明における各検出要因についてのメンバ
ーシップ関数および溶落ち度合いの出力メンバーシップ
関数を示す図である。
ーシップ関数および溶落ち度合いの出力メンバーシップ
関数を示す図である。
１ 直流電気炉、２ 炉底電極、３ 上部電極、４ マ
イク、５ 騒音計、６バンドパスフィルタ、７ コンピ
ュータ（ファジィ推論部）、８ 振動ピックアップ、９
プラットホーム、１０ 振動チャージアンプ、１１
バンドパスフィルタ、１２ プローブ、１３ ガウスメ
ータ、１４ 電力投入制御装置
イク、５ 騒音計、６バンドパスフィルタ、７ コンピ
ュータ（ファジィ推論部）、８ 振動ピックアップ、９
プラットホーム、１０ 振動チャージアンプ、１１
バンドパスフィルタ、１２ プローブ、１３ ガウスメ
ータ、１４ 電力投入制御装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) F27D 21/00 F27B 3/08 F27B 3/28 G01H 17/00
Claims (2)
- 【請求項１】 電気炉の騒音レベル、振動変位、磁界強
度のうち少なくとも２つの要因および電気炉に対する投
入積算電力を検出ファクターとし、これらの検出ファク
ターに所定の重み付けをし、データベースに基づいて炉
内の装入原料の溶落ち状況を検出することを特徴とする
電気炉炉況検出方法。 - 【請求項２】 検出ファクター毎にメンバーシップ関数
を作成し、ＩＦ〜ＴＨＥＮルールに基づくファジィ推論
により溶落ち状況を検出することを特徴とする請求項１
記載の電気炉炉況検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5079712A JP2978027B2 (ja) | 1993-04-06 | 1993-04-06 | 電気炉炉況検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5079712A JP2978027B2 (ja) | 1993-04-06 | 1993-04-06 | 電気炉炉況検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06294587A JPH06294587A (ja) | 1994-10-21 |
| JP2978027B2 true JP2978027B2 (ja) | 1999-11-15 |
Family
ID=13697826
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5079712A Expired - Fee Related JP2978027B2 (ja) | 1993-04-06 | 1993-04-06 | 電気炉炉況検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2978027B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0933337A (ja) * | 1995-07-18 | 1997-02-07 | Japan Aviation Electron Ind Ltd | 振動分析装置 |
| KR20120064684A (ko) * | 2009-08-27 | 2012-06-19 | 스틸플랜테크가부시키가이샤 | 아크 용해 설비 및 그 아크 용해 설비를 이용한 용탕의 제조 방법 |
-
1993
- 1993-04-06 JP JP5079712A patent/JP2978027B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06294587A (ja) | 1994-10-21 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
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