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《武汉理工大学》 2003年
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数据融合技术在钢炉测厚系统中的应用研究

林海燕  
【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,设计出了一套基于相位法的激光测厚系统。设计过程中,对其中的关键技术(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。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP274.4

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【引证文献】
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