正在加载图片...
,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