数据融合技术在钢炉测厚系统中的应用研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文数据融合技术在钢炉测厚系统中的应用研究姓名：林海燕申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：刘泉2003.5.1武汉理工大学硕士学位论文摘要现代化的工业生产在提高生产效率、降低成本、节约能源和人力等方面有很大的优势，然而，设备故障所带来的损失也将是成比例增加的。尤其是象炼钢转炉这样的设备，一旦在生产过程中出现事故，不仅会带来巨大的经济损失，而且还会威胁到工作人员的人身安全。在炼钢过程中，转炉的炉衬直接与高温钢水、炉渣和炉气接触，不断受到物理的、机械的和化学的侵蚀作用，炉衬日益烧损。因此，在线检测炉衬的侵蚀

2、状况并及时采取措施，对于炼钢炉的高产、长寿以及预防事故的发生都是十分重要的。本文在研究多传感器数据融合理论和方法的基础上，以激光测厚作为主要检测方法，结合对炉内火焰图像的处理结果，提出了一种多传感器融合检测方案。鉴于炉衬的侵蚀状态和侵蚀过程难以用数学关系式来描述，本文采用BP网络作为融合算法，利用神经网络的自学习性和自组织性来实现多传感器数据融合。另外，本文还完成了钢炉激光测厚系统的设计。在研究了不同测距方法的特点和测量范围的基础上，针对转炉炉衬厚度测量这一应用背景，设计出了一套基下相位法的激光测厚系统。设计过程中，对其中的关键技术(

3、例如大小角检相问题)进行了深入的分析和讨论。本文提出了一种全新的炉衬测厚方法，系统的实现将使钢炉在生产过程中的实时检测成为可能，而且检测率将也有较大提高。同时，该方法为工业中其它的高温检测提供了参考方案，因此系统具有一定的通用性。关键词：数据融合；钢炉测厚；激光测距；BP网络茎塑里三盔堂堡主兰篁丝苎——ABSTRACTModemindustryproductionhasgreatperformanceinproductiveefficiency，lowcost，energysavingandhumanresourcesaving，bu

4、tthelosswhichresultsfromequipmentfailurewillalsoincreaseinproportion．Inparticular,onceequipmentslikesteel。makingconvertershaveaccidentsduringproducingcourse，whichwillnotonlyresultingreateconomiclossesbutalsoputworkersindanger．Whenmakingsteel，steel-makingconverter’slinin

5、gmeetsmoltensteel，slagandsmokedirectly,anditiserodedbyphysteal，mechanicalandchemicaleffectcontinuously．Accordingly,thethicknessofthewholeorpartofsteel—makingconverter’sliningdecreasesincreasingly．So，itisveryimportanttodetecttheerosionconditionofsteel-makingconverter’sli

6、ningandtoadoptcorrespondingmeasuresintimeforsteel—makingfumacetomaintainitshi曲yieldandlongevity．Takinglaserthicknessmeasurementasprimarydetectionmethod．combiningtheresultofflameimageprocessing，thispaperpresentsamulti-sensorfusiondetectionschemewhichisbasedoiltheresearch

7、ofmulti-sensordatafustuntheoryandmethod．Becausetheerodedstateandprocessofconverter’sliningisdescribeddiffncultlywithmathematicmodel，thispaperusesBPnetworkasfusionalgorithm，andtakesgooduseofselgteachingcharacterofneuralnetworktorealizethefunctionofmulti-Sensorfusion．Inad

8、dition，thedesignoflaserthicknessmeasurementsystemisfinished．Basedonthestudyoncharacteristicofdifferentthicknes