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基于火焰多尺度多特征方法预测炼钢终点的研究

发布时间:2020-06-11 17:06
【摘要】:我国作为世界最大产钢和耗钢大国,钢铁工业不进支持着整个国民经济发展,也为各行各业各国各领域的器械制作等提供原材料。钢的品质跟其出炉时的化学成分控制适当与否有直接关系。其中钢中的碳含量不但决定钢种,还影响钢的强度、硬度、塑性和焊接性,所以对炼钢过程中炉内碳含量多少的把握是炼钢的重点关注问题,根据人工经验,炉内碳含量的变化与炉口火焰形态变化存在对应的规律关系。所以要想准确的预测炼钢的终点,冶炼高品质的合理碳含量的钢种,研究炉口火焰特征反应出来的碳含量变化显得十分重要。本文是运用计算机视觉模拟人类视觉,利用算法来代替人工分析火焰特征,实现计算机看火预测炼钢终点。本文分析了其他前人在火焰特征提取领域提出的各种方法,总结了各算法的优缺点,结合炼钢炉火特征提取预测终点的难点,提出了先判断炼钢阶段,再在后期细化分析火焰的其他特征与碳含量的关系的方式,即采用提取炉火的harris角点数目判断先判断炼钢阶段和采用基于YIQ颜色空间提取炉火轮廓进而获得边缘曲率拟合碳含量关系数据模型来实现终点预测。本文的主要工作如下:1.基于harris角点判断炼钢阶段。首先为炉火图像建立高斯差分空间进而建立图像金字塔。然后基于图像金字塔获得稳定的harris角点,再结合工人的经验和角点阈值划分炼钢的三个阶段。2.基于YIQ颜色空间提取炉火轮廓进而获得边缘曲率。基于YIQ颜色空间提取炉火轮廓,然后在提取的轮廓基础上,基于数学的正弦函数提取边缘曲率,并拟合人工经验碳含量数据关系模型,实现炼钢终点的预测。为了验证本文所提出的基于火焰的多尺度多特征方法预测炼钢终点研究的可行性、鲁棒性、高效性,通过编程和实验设计将每个步骤在MATLAB上进行了大量实验和验证并拟合人工经验数据建立数据关系模型。并将本文提取轮廓部分的算法与其他类似算法进行了比较实验和分析。最终的实验结果很好的证明了本算法的高效、可行和良好的鲁棒性。
【学位授予单位】:南华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TF703;TP391.41

【参考文献】

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本文编号:2708198

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