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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·