一种大包下渣检测自动控制方法及系统

摘要

本发明涉及冶金工业领域，旨在提供一种大包下渣检测自动控制方法及系统。该方法包括以下步骤：(1)将采集到的振动信号从时间上划分为无渣、混渣和全渣三个阶段，作为训练数据；(2)将信号的频率幅值进行矢量量化，使其达到要求；(3)组成模型库；(4)在钢水浇注过程中，将由振动信号处理得到观察值序列输入各模型，选择输出概率值最大的模型对应的工作状态作为识别的结果；该系统包括处理控制单元模块、电源管理单元模块、电器控制单元模块、系统警告单元模块和前端控制单元模块。本发明能够较好地解决钢水振动信号随机性强问题；造价低，封装，安装、拆卸、运输和维护方便；操作人员容易掌握；正确性和稳定性较高。

主权项

1、一种大包下渣检测自动控制方法，其特征在于，采用基于隐性马尔可夫模型的数据识别方法，包括以下步骤：(1)将振动信号传感器采集到的振动信号从时间上划分为无渣、混渣和全渣三个阶段，在对原始振动信号进行滤波后，提取若干典型频率的幅值组成观测值矢量，作为基于隐性马尔可夫模型的数据识别方法的训练数据；(2)将信号的频率幅值进行矢量量化，使其达到基于隐性马尔可夫模型的数据识别方法的建模要求；(3)将典型频谱分量量化值矢量组成的数据集利用优化的Baum-Welch算法训练出各浇注状态的基于隐性马尔可夫模型的数据识别方法的模型，由各种浇注状态的基于隐性马尔可夫模型的数据识别方法的模型组成模型库；(4)在钢水浇注过程中，将由振动信号处理得到观察值序列输入各基于隐性马尔可夫模型的数据识别方法的模型，选择输出概率值最大的模型对应的工作状态作为识别的结果。