D0I:10.13374/i.issnl00103.2009.s1.030 第31卷增刊1 北京科技大学学报 Vol.31 Suppl.1 2009年12月 Journal of University of Science and Technology Beijing Dec.2009 一种高灵敏性钢包下渣检测装置的研究与应用 田 陆12) 包燕平)李娟)黄郁君) 1)北京科技大学治金工程研究院，北京1000832)衡阳镭目科技有限责任公司，衡阳421001 摘要在钢水浇铸过程中，需要严格控制钢包到中间包的钢渣量。通过对国外多种下渣检测技术的调研分析及国内多个钢 厂的现场试验，提出了一种高灵敏性的钢包下渣检测装置，从硬件上改变了传统采集的单一检测方式，同时在软件上简化了 下渣特征提取的算法·通过在现场使用，取得了较好的检测效果，有效控制了进入中间包内的钢渣量，提高了钢厂的经济效 益 关键词钢渣检测：振动；传感器：信号处理：特征提取 Research and application of a high-sensitive slag detection system TIA N Lu2).BAO Yanping),LI Juan2).HUANG Yujun2) 1)Engineering Research Institute,University of Science and Technology Beijing.Beijing 100083.China 2)Ramon Science and Technology Co.Ltd.,HengYang 421001,China ABSTRACT In the process of molten steel casting.outflow slag must be detected when liquid steel in a ladle flowing into a tundish. After lots of investigations on the slag detection technology and experiments in the Steelworks internal and external,a kind of high- sensitive slag detection system has been put forward.It alters the traditional single detective mode in hardware,meanw hile makes the software of feature extraction simple.The results testing in the Steelworks proved the effectiveness of the slag detection system, which can control the slag flowing into a tundish and create benefit for Steelworks evidently. KEY WORDS slag detection:vibration:sensor:signal processing:feature extraction 连铸过程中，钢包到中间包的下渣检测技术已 断出大包进入中间包的钢渣量，大量的现场经验也 成为各国研究的重点，目前，国内外有多种下渣检 证明了大包操作臂的振动与保护套管内钢水中的含 测方法，如红外技术、电磁感应、钢包称重、超声波 渣量密切相关 等)，但由于连铸过程的特殊性及恶劣的浇注环 事实上，在钢水从大包流入到中间包的过程中， 境，使得这些检测系统在安装、使用和维护过程中的 长水口保护套管和与之相连的操作臂会产生较强的 成本都较高，因此人们开始寻找一种低成本、可靠性 振动，水口开度越大，钢水流量越大，振动就越剧烈， 高、对现有设备改造小的钢渣检测系统[3]，振动式 而钢渣比重大约是钢水的三分之一，因此，由钢渣流 大包下渣检测正是在这一研究背景下产生的，因其 动与钢水流动所引起的振动必然存在差异，因此， 具备上述诸多优点，也符合国内钢厂的需求，所以引 理论上通过监测操作臂的振动可以间接检测保护套 起了人们的广泛关注 管内钢水和钢渣的流动状态变化情况· 1下渣检测原理 2硬件系统改进 振动检测方法最初实践来源于钢水浇铸现场， 2.1传统检测方式 在连铸过程中，经验丰富的操作工可以根据浇铸末 根据系统的工作原理可知，振动式下渣检测的 期用手摸操作臂所感受到的振动变化而先于视觉判 前提是能够准确采集到长水口处的振动信号，传统 收稿日期：2009-08-01 作者简介：田陆(1962-)，男，镭目公司总裁，博士研究生：包燕平(1963-)，男，教授，博士生导师，E-mail:baoyp(@ustb-edu-cn
一种高灵敏性钢包下渣检测装置的研究与应用 田 陆12） 包燕平1） 李 娟2） 黄郁君2） 1） 北京科技大学冶金工程研究院北京100083 2） 衡阳镭目科技有限责任公司衡阳421001 摘 要 在钢水浇铸过程中需要严格控制钢包到中间包的钢渣量．通过对国外多种下渣检测技术的调研分析及国内多个钢 厂的现场试验提出了一种高灵敏性的钢包下渣检测装置从硬件上改变了传统采集的单一检测方式同时在软件上简化了 下渣特征提取的算法．通过在现场使用取得了较好的检测效果有效控制了进入中间包内的钢渣量提高了钢厂的经济效 益． 关键词 钢渣检测；振动；传感器；信号处理；特征提取 Research and application of a high-sensitive slag detection system TIA N L u 12）BA O Y an-ping 1）LI Juan 2）HUA NG Y u-jun 2） 1） Engineering Research InstituteUniversity of Science and Technology BeijingBeijing100083China 2） Ramon Science and Technology Co．Ltd．HengYang421001China ABSTRACT In the process of molten steel castingoutflow slag must be detected when liquid steel in a ladle flowing into a tundish． After lots of investigations on the slag detection technology and experiments in the Steelworks internal and externala kind of high－ sensitive slag detection system has been put forward．It alters the traditional single detective mode in hardwaremeanwhile makes the software of feature extraction simple．T he results testing in the Steelworks proved the effectiveness of the slag detection system which can control the slag flowing into a tundish and create benefit for Steelworks evidently． KEY WORDS slag detection；vibration；sensor；signal processing；feature extraction 收稿日期：2009-08-01 作者简介：田 陆（1962－）男镭目公司总裁博士研究生；包燕平（1963－）男教授博士生导师E-mail：baoyp＠ustb．edu．cn 连铸过程中钢包到中间包的下渣检测技术已 成为各国研究的重点．目前国内外有多种下渣检 测方法如红外技术、电磁感应、钢包称重、超声波 等［1－2］．但由于连铸过程的特殊性及恶劣的浇注环 境使得这些检测系统在安装、使用和维护过程中的 成本都较高因此人们开始寻找一种低成本、可靠性 高、对现有设备改造小的钢渣检测系统［3］．振动式 大包下渣检测正是在这一研究背景下产生的因其 具备上述诸多优点也符合国内钢厂的需求所以引 起了人们的广泛关注． 1 下渣检测原理 振动检测方法最初实践来源于钢水浇铸现场． 在连铸过程中经验丰富的操作工可以根据浇铸末 期用手摸操作臂所感受到的振动变化而先于视觉判 断出大包进入中间包的钢渣量．大量的现场经验也 证明了大包操作臂的振动与保护套管内钢水中的含 渣量密切相关． 事实上在钢水从大包流入到中间包的过程中 长水口保护套管和与之相连的操作臂会产生较强的 振动水口开度越大钢水流量越大振动就越剧烈 而钢渣比重大约是钢水的三分之一因此由钢渣流 动与钢水流动所引起的振动必然存在差异．因此 理论上通过监测操作臂的振动可以间接检测保护套 管内钢水和钢渣的流动状态变化情况． 2 硬件系统改进 2∙1 传统检测方式 根据系统的工作原理可知振动式下渣检测的 前提是能够准确采集到长水口处的振动信号．传统 第31卷 增刊1 2009年 12月 北 京 科 技 大 学 学 报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol．31Suppl．1 Dec．2009 DOI:10．13374／j．issn1001－053x．2009．s1．030
Vol.31 Suppl.I 田陆等：一种高灵敏性钢包下渣检测装置的研究与应用 59 检测方式是将传感器直接固定在与长水口相连的操 其频率与所需要的下渣频率接近，产生共振，放大振 作臂上，通过钢液与钢渣对长水口的冲击产生振动， 动信号，从而也可滤除其他频率的干扰和噪音； 经操作臂传输后由测渣传感器进行采集.检测方式 装置内部通有压缩空气进行冷却，外部有屏 如图1所示. 蔽罩进行隔离保护，消除高温影响； *安装简单方便，维护成本低， 大包 3 软件算法简化 长水口 操作臂 振动式检测的目的是为了寻找钢包在下渣前的 中间包 振动特征，在经过工控机对信号进行实时分析和处 测渣传感器 理后，能够准确地预测出下渣过程并及时报警输出， 因此，如何选取振动信号特征参量及如何采取适当 的处理方法来准确地判断钢流中是否混有钢渣，就 成为下渣振动检测技术的关键 图1传统检测方式 3.1改进前多种算法分析 由于连铸浇注过程中的振动情况比较复杂，影 振动信号处理的方法很多，如时域分析、频域分 响操作臂振动的外界干扰有很多，例如：大包坐包、 析、统计分析、相关分析、小波变换等.在前期的 抬升大包臂、开关滑板、行车行走等等，这些干扰都 研究中，利用传统方式进行振动信号检测，并一一采 用了这些方法进行分析研究，试图从信号的振幅、频 会影响信号采集的准确性和可靠性，而传统检测方 率、均值、方差、相关函数、时频分布等寻找下渣时的 法没有考虑如何消除这些干扰及噪声，单纯将传感 特征，虽然也有一些收获，但下渣特征提取的效果不 器固定在操作臂上，安装方式比较简单直接，检测精 是很理想，下面以小波变换为例，介绍大包下渣过 度降低，无法有效采集到真实的振动信号 程中振动信号的分析过程. 2.2新型检测方式 小波变换是一种建立在时域一频域上的二维联 为了克服上述干扰，经过长期的现场调试和方 合分析方法6]，具有表征信号局部特征的能力，可 案改进，在机械结构上设计了一种新型的高灵敏度 以检测到信号的偏移、突变、趋势、断点等特征，适用 检测装置（图2），该装置具备以下优点： 于非平稳信号的特征提取[$].本文通过对长水口 *装置内部安装有三个轴向的高灵敏度传感 处的振动信号进行小波分解和重构，得到了不同尺 器，可以检测x、y、z不同方向上的振动信号，综合 度下的近似信号（低频信息）和细节信号（高频信 判断，提高下渣报警率； 息) 传感器固定在一增敏器上，增敏器的主要作 信号的三层小波分解如图3所示，具体可表 用是把检测到的微弱振动信号进行放大，迅速传递 示为： 给传感器进行采集： S=A1十D1=A2十D2十D1=A3十D3十D2十D1 *利用共振原理，通过调整增敏器的固有属 性，如外形、材质、密度等调节其固有频率的分布，使 大包、 振动检测机构 长水口操作骨 图3小波分解示意图 长水口 对传统方式检测的振动信号进行小波分析，所 取数据的时间长度为15s,采用d山2函数进行小波6 中包 层分解和重构，每10个数据为一样本，分析后得到 图2新型检测方式 图4、，5所示的近似信号和细节信号
检测方式是将传感器直接固定在与长水口相连的操 作臂上通过钢液与钢渣对长水口的冲击产生振动 经操作臂传输后由测渣传感器进行采集．检测方式 如图1所示． 图1 传统检测方式 由于连铸浇注过程中的振动情况比较复杂影 响操作臂振动的外界干扰有很多例如：大包坐包、 抬升大包臂、开关滑板、行车行走等等这些干扰都 会影响信号采集的准确性和可靠性．而传统检测方 法没有考虑如何消除这些干扰及噪声单纯将传感 器固定在操作臂上安装方式比较简单直接检测精 度降低无法有效采集到真实的振动信号． 图2 新型检测方式 2∙2 新型检测方式 为了克服上述干扰经过长期的现场调试和方 案改进在机械结构上设计了一种新型的高灵敏度 检测装置（图2）该装置具备以下优点： ∗ 装置内部安装有三个轴向的高灵敏度传感 器可以检测 x、y、z 不同方向上的振动信号综合 判断提高下渣报警率； ∗ 传感器固定在一增敏器上增敏器的主要作 用是把检测到的微弱振动信号进行放大迅速传递 给传感器进行采集； ∗ 利用共振原理通过调整增敏器的固有属 性如外形、材质、密度等调节其固有频率的分布使 其频率与所需要的下渣频率接近产生共振放大振 动信号从而也可滤除其他频率的干扰和噪音； ∗ 装置内部通有压缩空气进行冷却外部有屏 蔽罩进行隔离保护消除高温影响； ∗ 安装简单方便维护成本低． 3 软件算法简化 振动式检测的目的是为了寻找钢包在下渣前的 振动特征在经过工控机对信号进行实时分析和处 理后能够准确地预测出下渣过程并及时报警输出． 因此如何选取振动信号特征参量及如何采取适当 的处理方法来准确地判断钢流中是否混有钢渣就 成为下渣振动检测技术的关键． 3∙1 改进前多种算法分析 振动信号处理的方法很多如时域分析、频域分 析、统计分析、相关分析、小波变换等［4］．在前期的 研究中利用传统方式进行振动信号检测并一一采 用了这些方法进行分析研究试图从信号的振幅、频 率、均值、方差、相关函数、时频分布等寻找下渣时的 特征虽然也有一些收获但下渣特征提取的效果不 是很理想．下面以小波变换为例介绍大包下渣过 程中振动信号的分析过程． 小波变换是一种建立在时域－频域上的二维联 合分析方法［5－6］具有表征信号局部特征的能力可 以检测到信号的偏移、突变、趋势、断点等特征适用 于非平稳信号的特征提取［7－8］．本文通过对长水口 处的振动信号进行小波分解和重构得到了不同尺 度下的近似信号（低频信息）和细节信号（高频信 息）． 信号的三层小波分解如图3所示具体可表 示为： S＝ A1＋ D1＝ A2＋ D2＋ D1＝ A3＋ D3＋ D2＋ D1 图3 小波分解示意图 对传统方式检测的振动信号进行小波分析所 取数据的时间长度为15s采用 db2函数进行小波6 层分解和重构每10个数据为一样本分析后得到 图4、5所示的近似信号和细节信号． Vol．31Suppl．1 田 陆等： 一种高灵敏性钢包下渣检测装置的研究与应用 ·59·
,60 北京科技大学学报 2009年增刊1 0.2 时突变，经现场对比验证可知，这是由于操作工在发 现下渣时立刻关闭大包底部的滑板引起水口处的剧 烈振动造成的，而在关闭滑板前所对应的下渣时间 -0.2 1000200030004000500060007000 0.2 范围内，没有明显的下渣趋势及其他突变 M44 3.2改进后算法简化 硬件系统改进后，采用了增敏器对信号进行放 -0 100020003000 4000500060007000 大和滤波处理，在一定程度上抑制了外界的干扰及 神4m 噪声，提高了有用信号成分，对下渣特征的提取和判 断非常有利. 1000200030004000500060007000 本文在对振动信号进行离散采样、零均值化、均 方值计算、异常点剔除等处理后，发现信号在时域分 Tm 布上有明显特征，下渣前后的信号能量产生瞬时突 1000200030004000500060007000 变，与现场用手触摸操作臂所感受到的振动变化完 全符合 图6为信号在下渣前后x、y、z三个方向上的 1000200030004000500060007000 振动信号处理后的能量分布曲线，横轴为样本序列 号，纵轴为能量幅度，由图可以看到整个信号在浇 注末期存在明显的能量瞬时突变（圆圈标注），利用 1000200030004000500060007000 这一特征可以准确预测下渣时刻，并在x、y、:三个 样本序号n 方向上进行综合判断和识别，大大提高了下渣报 图4小波分解后的近似信号 警率 0.4(a) 0.5 aWwhAwMrnmA\wMiM pwornw-nwms-jw-m- 盟02 0. 200 400 600 800 1000 0.5 1000200030004000500060007000 h 0.4 1000200030004000500060007000 200 400 600 800 1000 Mrww 0.2 1000200030004000500060007000 200 400 600 800 1000 样本序列号n -01000200030004000500060007000 图6下渣信号的能量分布.(a)x轴：(b)y轴：(c):轴 3.3总结 n 经过长时间的前期摸索和反复实践，结合钢厂 0.2 01000200030004000500060007000 现场环境，本文对检测方式进行机械结构改良设计， 0.2F 成功研发出了这种创新型高灵敏性装置，在信号检 0.2 测上具有不可比拟的优点， 0 1000200030004000500060007000 样本序号n 硬件系统改进前，由于传统检测方式的单一性 和不稳定性，采集到的信号中包含了大量与钢渣特 图5小波分解后的细节信号 征无关的干扰及噪声，对下渣特征参数的提取与判 小波分解后得到了各层信号的低频（近似）和高 断造成影响，尝试多种算法进行分析和处理，仍未提 频（细节）信息，低频部分内含了信号的特征及趋势 取到明显的下渣特征； 变化，而高频部分则与噪音及扰动联系在一起、通 硬件设施改进后，从设计上考虑了高温及环境 过比较可发现，信号在6200点附近存在较大的瞬 干扰，利用调频激发共振原理，使信号的振动幅度增
图4 小波分解后的近似信号 图5 小波分解后的细节信号 小波分解后得到了各层信号的低频（近似）和高 频（细节）信息低频部分内含了信号的特征及趋势 变化而高频部分则与噪音及扰动联系在一起．通 过比较可发现信号在6200点附近存在较大的瞬 时突变经现场对比验证可知这是由于操作工在发 现下渣时立刻关闭大包底部的滑板引起水口处的剧 烈振动造成的而在关闭滑板前所对应的下渣时间 范围内没有明显的下渣趋势及其他突变． 3∙2 改进后算法简化 硬件系统改进后采用了增敏器对信号进行放 大和滤波处理在一定程度上抑制了外界的干扰及 噪声提高了有用信号成分对下渣特征的提取和判 断非常有利． 本文在对振动信号进行离散采样、零均值化、均 方值计算、异常点剔除等处理后发现信号在时域分 布上有明显特征下渣前后的信号能量产生瞬时突 变与现场用手触摸操作臂所感受到的振动变化完 全符合． 图6为信号在下渣前后 x、y、z 三个方向上的 振动信号处理后的能量分布曲线横轴为样本序列 号纵轴为能量幅度．由图可以看到整个信号在浇 注末期存在明显的能量瞬时突变（圆圈标注）利用 这一特征可以准确预测下渣时刻并在 x、y、z 三个 方向上进行综合判断和识别大大提高了下渣报 警率． 图6 下渣信号的能量分布．（a） x 轴；（b） y 轴；（c） z 轴 3∙3 总结 经过长时间的前期摸索和反复实践结合钢厂 现场环境本文对检测方式进行机械结构改良设计 成功研发出了这种创新型高灵敏性装置在信号检 测上具有不可比拟的优点． 硬件系统改进前由于传统检测方式的单一性 和不稳定性采集到的信号中包含了大量与钢渣特 征无关的干扰及噪声对下渣特征参数的提取与判 断造成影响尝试多种算法进行分析和处理仍未提 取到明显的下渣特征； 硬件设施改进后从设计上考虑了高温及环境 干扰利用调频激发共振原理使信号的振动幅度增 ·60· 北 京 科 技 大 学 学 报 2009年 增刊1
Vol.31 Suppl.I 田陆等：一种高灵敏性钢包下渣检测装置的研究与应用 .61. 强，并滤除信号频率之外的干扰信息，经软件处理 Steelmaker,1990,17(12):59 后，不仅下渣特征显著，而且算法的识别判断过程也 [2]Downey M.Conter J,Gordon P.Ladletundish slag detection us- 得到大大简化， ing vibration measurements.Steel Times,1992.220:416 [3]LiP Y.Zhao M X.The research and evolving for continuous 4系统应用 casting slag detection method.Steelmaking.2003.19(3):16 (李培玉，赵明祥.连铸下渣检测方法的研究与进展。炼钢， 该新型装置在衡阳钢厂大管坯连铸机上实验， 2003,19(3):16) 以采样率3500z采集钢流振动信号，对采集到的 [4]GeZ X.Chen ZS.Matlab Time and Frequency Analysis Tech- 振动信号进行预处理后，每1024个点作为一个样 nology and the Application.Beijing:Post and Telecom Press. 2006. 本，求其能量值后得到信号的振动能量曲线分布，根 (葛哲学，陈仲生，时频分析技术及其应用北京：人民邮电 据下渣前后的能量突变，经软件特征识别判断后，进 出版社，2006) 行报警输出，现场在线跟踪测试300炉，准确报警 [5]Newland D E.Wavelet analysis of vibration,part 1:Theory.J 287炉，报警率达到95.7%. Vib Acoust,1994,116(4):409 实验结果表明，采用新型检测装置，可有效抑制 [6]Newland D E.Wavelet analysis of vibration,part 2:Wavelet maps:J Vib Acous,1994,116(4):417 干扰及噪声影响，保证信号采集的准确性，从而简化 [7]Tan D P,LiP Y.The slag detection for continuous casting based 下渣特征提取算法，大大提高报警率.目前，该新型 on wavelet.Mech Eng Trans.2007,43(2):141 下渣检测装置在西宁特钢、湘钢、迁安轧一攀成钢等 (潭大鹏，李培玉·基于小波的钢液连铸下渣检测系统，机械 多家钢厂投入使用，取得了良好效果 工程学报，2007,43(2)：141) [8]Cheng LZ.Wang HX,Luo Y.The Wavelet Theory and Appli- 参考文献 cation.Beijing:Science Press.2004 [1]Walker DI.Dawson S,Mountford N D G.The development of (成礼智，王红霞，罗永·小波的理论与应用，北京：科学出版 ultrasonic sensors for the early detection of slag carryover.Iron 社，2004)
强并滤除信号频率之外的干扰信息经软件处理 后不仅下渣特征显著而且算法的识别判断过程也 得到大大简化． 4 系统应用 该新型装置在衡阳钢厂大管坯连铸机上实验 以采样率3500Hz 采集钢流振动信号对采集到的 振动信号进行预处理后每1024个点作为一个样 本求其能量值后得到信号的振动能量曲线分布根 据下渣前后的能量突变经软件特征识别判断后进 行报警输出．现场在线跟踪测试300炉准确报警 287炉报警率达到95∙7％． 实验结果表明采用新型检测装置可有效抑制 干扰及噪声影响保证信号采集的准确性从而简化 下渣特征提取算法大大提高报警率．目前该新型 下渣检测装置在西宁特钢、湘钢、迁安轧一攀成钢等 多家钢厂投入使用取得了良好效果． 参 考 文 献 ［1］ Walker D IDawson SMountford N D G．The development of ultrasonic sensors for the early detection of slag carryover．Iron Steelmaker199017（12）：59 ［2］ Downey MConter JGordon P．Ladle-tundish slag detection using vibration measurements．Steel Times1992220：416 ［3］ Li P YZhao M X．The research and evolving for continuous casting slag detection method．Steelmaking200319（3）：16 （李培玉赵明祥．连铸下渣检测方法的研究与进展．炼钢 200319（3）：16） ［4］ Ge Z XChen Z S．Matlab Time and Frequency A nalysis Technology and the Application．Beijing：Post and Telecom Press 2006． （葛哲学陈仲生．时频分析技术及其应用．北京：人民邮电 出版社2006） ［5］ Newland D E．Wavelet analysis of vibrationpart 1：Theory．J V ib Acoust1994116（4）：409 ［6］ Newland D E．Wavelet analysis of vibrationpart 2：Wavelet maps．J V ib Acoust1994116（4）：417 ［7］ Tan D PLi P Y．The slag detection for continuous casting based on wavelet．Mech Eng T rans200743（2）：141 （谭大鹏李培玉．基于小波的钢液连铸下渣检测系统．机械 工程学报200743（2）：141） ［8］ Cheng L ZWang H XLuo Y．The Wavelet Theory and Application．Beijing：Science Press2004 （成礼智王红霞罗永．小波的理论与应用．北京：科学出版 社2004） Vol．31Suppl．1 田 陆等： 一种高灵敏性钢包下渣检测装置的研究与应用 ·61·
