[发明专利]一种高炉铁口深度智能感知方法、装置及系统

权利要求书

1.一种高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集开口机打铁口时产生的振动信号数据；

S2：对所述振动信号数据进行分解、筛选、降噪、重构，得到处理后的振动重构数据；

S3：根据所述振动重构数据判断铁口打通的时间点，并根据所述时间点和开口机的位移编码器确定铁口的深度值。

2.根据权利要求1所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：

S21：对所述振动信号数据进行分解处理，得到一系列分解数据；

S22：对所述分解数据进行筛选，剔除错误数据，得到合格数据；

S23：将所述合格数据划分为含噪数据与不含噪数据，并对所述含噪数据进行降噪处理；

S24：将所述降噪处理后的数据与所述不含噪数据进行重构，得到振动重构数据。

3.根据权利要求2所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S21进一步包括：

通过变分模态分解所述振动信号数据，得到一系列单分量幅频不同的所述分解数据。

4.根据权利要求2所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S22进一步包括：

根据预设的所述振动信号数据对应的基准值以及相关性上、下限值，对所述分解数据进行筛选：

计算所述分解数据与所述基准值之间的相关性值；

将低于所述相关性下限值的数据点判断为所述错误数据并进行剔除，筛选出所述合格数据。

5.根据权利要求2所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S23进一步包括：

根据所述分解数据与对应的振动信号之间的相关性，将所述合格数据划分为所述含噪数据和所述不含噪数据，并对所述含噪数据进行小波阈值降噪处理。

6.根据权利要求2所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S24进一步包括：

通过叠加算法将所述降噪处理后的数据与所述不含噪数据进行重构，得到所述振动重构数据。

7.根据权利要求1所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：

S31：根据所述振动重构数据，通过循环统计法判断铁口打通的时间点；

S32：通过所述位移编码器在所述铁口打通的时间点对应的位置值，确定铁口的深度值。

8.根据权利要求7所述的高炉铁口深度智能感知方法，其特征在于，所述步骤S31进一步包括：

通过所述循环统计法对所述振动重构数据进行统计；

根据统计之后振动信号幅值的变化，初步确定铁口打通的初步时间点；

对所述初步时间点通过参数分析、频域分析进行验证，获取铁口打通的时间点，其中，所述参数分析包括所述振动重构数据的平均值、标准差、峰值因子的变化分析。

9.一种高炉铁口深度智能感知装置，其特征在于，包括：

振动传感器，用于采集开口机打铁口时产生的振动信号数据；

信号处理器，用于对所述振动信号数据进行分解、筛选、降噪、重构，得到处理后的振动重构数据，以及根据所述振动重构数据判断铁口打通的时间点，并根据所述时间点和开口机的位移编码器确定铁口的深度值。

10.一种高炉铁口深度智能感知系统，其特征在于，包括：开口机、振动传感器、PC机、PLC，所述开口机与所述PLC信号连接，所述PC机分别与所述振动传感器、所述PLC信号连接；

所述振动传感器用于采集所述开口机打铁口时产生的振动信号数据；

所述PC机用于对所述振动信号数据进行分解、筛选、降噪、重构，得到处理后的振动重构数据，以及根据所述振动重构数据判断铁口打通的时间点；

所述PLC机用于根据所述时间点和所述开口机的位移编码器确定铁口的深度值。