一种高炉铁水包出铁状态的判断方法

1.本发明属于钢铁生产技术领域，更具体地说，涉及一种高炉铁水包出铁状态的判断方法。


背景技术：

2.铁水包是盛装和运送铁水的设备。生产中，在高炉出铁的时候需要检测铁水包的液位高度，控制将出铁罐铁水包的装入量控制在安全范围内，并在保证安全的前提下尽可能提高铁水装载量，提高铁水罐包的利用率。目前，炼铁厂钢铁厂的钢铁高炉铁水罐包在灌装铁水时，往往采用人工目测的方法来判断罐内铁水的液位高度。但由于铁水以及高炉出铁口周围的温度很高，且高炉出铁口处弥漫着大量粉尘，因此周围能见度较低，影响目测的准确度。
3.可见人工现场观测不仅给现场工人工作带来危险操作风险，给健康带来隐患，而且不利于人工近距离观察，其次，周围能见度较低，影响目测的准确度。所以人工目测铁水罐包内铁水液位高度的方法既不安全又不准确，容易出现铁水溢出或者铁水罐利用率不高的情况。
4.为解决上述问题，中国专利申请号为202210668184.3，申请日为2022年6月14日，发明创造名称为：一种用于铁水包的液位监测装置及系统。该申请中用于铁水包的液位监测装置包括雷达物位计、除尘装置和冷却装置，雷达物位计和除尘装置均安装在冷却装置内部，雷达物位计固定安装在除尘装置上，除尘装置固定在安装冷却装置内部的底座上。该申请案通过设置雷达物位计对液面进行监测，较人工目测而言，提高了准确度和安全性。但是，在高炉铁水包出铁时，由于铁水处于高温状态，铁水包内的铁水不会像水一样平静，而是不断翻滚波动的，因此通过现场设置料位计进行测量液位虽然相比人工有着安全、准确、方便等优势，但现场所读取的液位数据依然会有较大波动，数据的波动意味着系统想根据读取的液位变化自动判断当前铁水包的出铁状态较为困难。现场生产中铁水包出铁情况复杂多变，除了从空包状态开始出铁，到满包状态这种典型流程之外，还会有出铁到一半即停止出铁，出铁到一半再等待若干分钟后继续出铁等各种情况。再加上液位波动较大，想在脱离人工干预的情况下根据实时读取的液位自动分析出当前铁水包的出铁状态需要一种新的方法。


技术实现要素：

5.1.要解决的问题
6.本发明的目的在于提供一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，能够将检测到的出铁液位数据进行处理分析，判断出铁开始、出铁结束、出铁报警时间等生产所需信息，以解决上述背景技术中提出的根据人工判断液位高度不准确，现场生产情况复杂，仪器读取的液位数据波动较大，根据波动的液位数据判断当前出铁状态较为困难等问题。
7.2.技术方案
8.为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
9.本发明的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，具体包括以下步骤：
10.步骤一、搭建液位监测预警系统，用于实时对铁水罐中铁水的液面高度进行监测、预警；
11.步骤二、对获取到的液位数据进行卡尔曼滤波处理，进行实时去噪和预测，并根据处理后的液位数据对出铁状态进行判断，且液位低于低液位设定值为空包状态，液位持续上升为出铁状态，液位达到高液位设定值为满包状态；
12.步骤三、在铁水液位过高，到达设定装入量的警戒点位的情况下进行预警，并在监测出铁情况的同时记录出铁开始、出铁结束和液位过高情况下的报警时间，工控机根据当前实时液位数据预测出当前铁水包的受铁重量，同时记录高炉出铁过程中的铁水流量。
13.作为本发明的进一步改进，步骤一中，所述的液位监测预警系统包括雷达物位计和声光报警器，该雷达物位计安装于铁水罐上，并正对出铁口下方的铁水包，声光报警器设于出铁口旁，且雷达物位计和声光报警器均通过控制器与工控机电连接，工控机还与显示屏相连。
14.作为本发明的进一步改进，步骤二中，对出铁状态进行判断的方法如下：
15.步骤s1、雷达物位计实时检测铁水罐中液位数据，将采集到的液位数据传输至工控机，对液位数据进行卡尔曼滤波处理，记录处理后对应时间的液位数据；
16.步骤s2、根据记录中对应时间的液位数据，实时计算间隔δt时间的两点液位差；
17.步骤s3、根据实时计算的间隔δt时间的两点液位差与进入出铁状态时的速率标志点v
start
，结束出铁状态时的速率标志点v
end
进行对比，来判断确定该次出铁的开始状态及出铁结束状态，当铁水包开始出铁时，计算出的液位上升速率达到v
start
，表明进入出铁状态，继续检测，直到液位上升速率等于v
end
，即出铁结束。
18.作为本发明的进一步改进，对液位数据进行卡尔曼滤波处理的方法如下：
19.将液位数据作为状态量，状态预测公式如下：
[0020][0021]
其中，是k时刻的状态估计值，表示k时刻的液位估计值，是k-1时刻的状态估计值，即上一时刻的液位值；fk是状态转移矩阵；bk是输入控制矩阵；uk是k时刻的输入，表征为实际生产中的当前出铁量；
[0022]
卡尔曼滤波的更新公式如下：
[0023][0024]
pk＝(i-k
khk
)p
k|k-1
[0025]
其中，是k-1时刻的状态估计值，是对k时刻的预测值的修正，表征为对k时刻的液位修正值；yk是k时刻的液位测量值，hk是测量矩阵；p
k|k-1
是状态估计误差的协方差矩阵，kk是卡尔曼增益。
[0026]
作为本发明的进一步改进，经过卡尔曼滤波去噪后，再对卡尔曼滤波后的液位数据进行最大最小值归一化，公式如下：
[0027]
[0028]
公式中，x是卡尔曼滤波处理后的液位数据，x'是卡尔曼滤波处理后进一步归一化后的液位数据，min(x)是液位数据中的最小值，max(x)是液位数据中的最大值。
[0029]
作为本发明的进一步改进，根据历史液位数据，确定出铁开始速率标志点v
start
和出铁结束速率标志点v
end
的方法如下：
[0030]
(1)在历史数据中选择n条历史液位数据，每条历史液位数据分别记录了某个铁水包完整出铁过程的对应时间的液位数据，再根据间隔δt时间的两点液位差计算对应的速率，该速率为选定的铁水包从空包、到出铁开始、再到出铁结束过程中液位上升速率；
[0031]
(2)从历史液位数据中，选定第i条液位数据，将液位小于0.2m的区域确定为非出铁状态区域，计算该状态区域内对应的液位上升速率，找到液位上升速率的最大值diff
li
；与此同时，当液位持续上升且液位上升速率升至较高并处于稳定波动时，以液位上升速率最大时对应的时间为起点，延长5分钟为终点，该时间段区域确定为出铁状态区域，找到该状态区域内液位上升速率的最小值diff
hi
，i＝1,2,3,4
……
n；
[0032]
(3)重复步骤(2)的操作，找到n条历史液位数据中所有的diff
l1
、diff
l2
、diff
l3
、
……
diff
ln
，diff
h1
、diff
h2
、diff
h3
、
……
diff
hn
，从diff
l1
、diff
l2
、diff
l3
、
……
diff
ln
中找到最大值diff
lmax
，从diff
h1
、diff
h2
、diff
h3
、
……
diff
hn
中找到最小值diff
hmin
，
[0033]
(4)当出铁结束速率标志点v
end
＝0时，即判断为出铁结束。
[0034]
作为本发明的进一步改进，对采集的n条历史液位数据分别进行卡尔曼滤波降噪处理，并对降噪后的液位数据进行归一化处理，得到归一化后的液位数据，然后采用归一化后的液位数据来确定出铁开始速率标志点v
start
和出铁结束速率标志点v
end
。
[0035]
3.有益效果
[0036]
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
[0037]
本发明的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，通过雷达物位计自动监测铁水包的液位，当液位明显提高时，初步判断为液位开始提升，继续检测液位上升速率，当检测到液位上升速率稳定，判断当前状态为出铁状态，且确定液位开始提升的时刻为开始出铁，继续监测液位提升速率，直到某一时刻的液位提升速率为0，判断此时刻为出铁结束时刻。
[0038]
该方法通过实现自动化监测，自动判断出铁状态，能够实时、准确地监测铁水包内的液位。相比于传统人工判断方法，该方法可以避免因判断失误和人为干扰带来的时间浪费和生产效率低下的问题，提高铁水包的满包率，从而提高铁水包的使用效率。
[0039]
此外，该方法还可以避免未满包状态下出铁所引发的热损失，并且解决了目前液位高度人工判断不准确、现场生产情况复杂、液位数据波动大等问题。同时，该方法可以提高生产效率、节约时间和成本，提高安全性，避免工人因疏忽而导致的安全事故，提高测量和判断的精确度，提高产品质量和生产效率。
[0040]
该方法还可以节约能源和资源，减少环境污染，实现数据化管理和智能化制造，降低人工成本和劳动强度，降低成品不良率，优化生产计划，降低能耗和废气排放。不仅可以提高出铁环节的生产效率和质量，还可以提高后续的电炉、转炉炼钢环节的生产效率。
附图说明
[0041]
图1为本发明的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法的流程图；
[0042]
图2为出铁过程中采集的原始液位数据与经卡尔曼滤波降噪处理后的液位数据的对比图；
[0043]
图3为降噪后的液位数据经卡尔曼滤波归一化处理前及处理后的对比图；
[0044]
图4为原始液位上升速率折线与经过卡尔曼滤波和归一化处理后的液位上升速率折线的对比图；
[0045]
图5为经卡尔曼滤波处理后的一次完整出铁过程的液位与对应液位速率的折线图；
具体实施方式
[0046]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0047]
下面结合具体实施例对本发明进一步进行描述。
[0048]
实施例1
[0049]
如图1所示，本实施例的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，包括如下步骤：
[0050]
步骤一、搭建液位监测预警系统，用于实时对铁水罐中铁水的液面高度进行监测、预警；该监测预警系统包括雷达物位计、显示屏、声光报警器和工控机，雷达物位计安装于铁水罐的上方，并位于出铁口上，出铁口正下方为铁水包，雷达物位计对着正下方测量液面高度，其量程为0-30m，误差范围为
±
1mm，出铁口旁边设置声光报警器和显示屏。
[0051]
所述声光报警器和显示屏分别与雷达物位计、工控机连接，雷达物位计接通电源后即开始不间断采集液位数据并经过数据线同时传输给声光报警器、显示屏和工控机，声光报警器、显示屏和工控机是独立的，独立接收雷达物位计传输的液位信号，声光报警器在接收到铁水包危险高度的液位数据后即自动报警，铁水包危险高度由不同铁水包规格确定，显示屏仅显示当前液位高度；
[0052]
所述雷达物位计最高耐介质温度1450℃，耐环境温度400℃，其工作电源为ac220v，显示屏为led点阵显示屏，出铁口的雷达物位计将实时采集到的液位信号传输给现场显示屏和声光报警器，同时另外一路信号再经过模数转换器，将雷达物位计的电流信号转换为modbus总线协议下的数字信号，通过光纤，网线等方式将该数字信号传输给位于炼铁厂控制室的工控机，工控机中的java程序通过串口通信的方式接收该信号，并进行后续数据处理与出铁状态判断；
[0053]
步骤二、通过雷达物位计实时监测铁水罐中铁水的液面高度，并由工控机读取雷达物位计采集的液位数据。
[0054]
需要说明的是，由于出铁时间不规律、现场粉尘多和铁水飞溅等因素，通过雷达物位计监测的液位数据存在大幅波动、干扰多、噪音大和异常值多等问题，给数据分析造成了很大的困难，为此，本发明将液位数据作为状态量，利用卡尔曼滤波对时间序列的实时液位信号进行估计和预测，并根据最新的测量结果更新估计，从而达到去噪和预测的目的。
[0055]
具体的，卡尔曼滤波的状态预测公式如下：
[0056][0057]
其中，是k时刻的状态估计值，即当前的液位值，对于液位数据而言，它表示k时刻的液位估计值。是k-1时刻的状态估计值，即上一时刻的液位值。fk是状态转移矩阵，描述了液位数据在时间上的变化规律。由于液位数据是一维的，所以此处的状态转移矩阵就是一个标量1；bk是输入控制矩阵，描述了外部控制对液位的影响程度。uk是k时刻的输入，表示外部控制对液位的作用量，在本发明中，uk是实际生产中的当前出铁量，因为铁水倾倒进铁水包会导致液位上升。这个公式表示根据上一时刻的液位状态和当前出铁量来预测下一时刻的液位状态。
[0058]
卡尔曼滤波的更新公式如下：
[0059][0060]
pk＝(i-k
khk
)p
k|k-1
[0061]
其中，是k-1时刻的状态估计值，即根据上一时刻的状态估计值和当前出铁量预测出来的液位值，是对k时刻的预测值的修正，表征为对k时刻的液位修正值。yk是k时刻的测量值，即通过雷达物位计得到的液位值。hk是测量矩阵，描述了状态向量和测量值之间的映射关系。对于液位数据而言,状态向量和测量值是同一个变量，因此它就是一个标量1；p
k|k-1
是状态估计误差的协方差矩阵，，描述了对液位数据预测的不确定性程度。kk是卡尔曼增益，描述了对状态预测值和状态测量值之间的权重分配；该更新公式表示了根据当前的液位测量值对液位预测值进行修正，并计算出修正后的状态估计误差。
[0062]
更优化的，为了消除液位数据的量纲或尺度影响，提高液位数据的精度和可比性，本发明对卡尔曼滤波后的液位数据继续进行了最大最小值归一化处理，最大最小值归一化公式如下：
[0063][0064]
公式中，x是卡尔曼滤波处理后的液位数据，x'是卡尔曼滤波处理后进一步归一化后的液位数据，min(x)是液位数据中的最小值，max(x)是液位数据中的最大值。通过这个公式，我们可以将液位数据的取值范围缩放到[0,1]之间，以便进行后续分析和处理。
[0065]
为了进一步更好的解释说明本发明实施例，提供了原始液位数据与卡尔曼滤波降噪后的液位数据对比，如图2所示：
[0066]
标号1所示图像为雷达物位计监测到的原始液位-时间曲线，标号2所示图像为经卡尔曼滤波降噪后的液位-时间曲线，由图可知，原始液位数据经过降噪处理后，异常与波动数据被弱化，液位整体增长规律更加稳定清晰，有利于后续判断处理。
[0067]
另外，还提供了卡尔曼滤波降噪后的液位-时间曲线与将滤波降噪后的液位数据进行归一化处理的液位-时间曲线的对比，如图3所示：
[0068]
标号1为卡尔曼滤波降噪后的液位-时间曲线，标号2为将卡尔曼滤波降噪后的液位数据继续进行归一化处理后的液位-时间曲线，可见，经过归一化处理后的数据更易于分析处理。
[0069]
另外提供了原始液位上升速率折线图与经过卡尔曼滤波和归一化处理后的液位
上升速率折线图的对比，如附图4所示：
[0070]
标号1所示图像为经过卡尔曼滤波降噪与归一化后的液位速率折线图，标号2所示为原始液位上升速率折线图，可见，标号1所示图像更具有规律性，更加容易判断。
[0071]
对处理后的液位数据进行分析和判断，当检测到液位明显提高时，初步判断为液位开始提升。接下来继续监测液位上升速率。如果检测到液位上升速率稳定，那么就可以判断当前状态为出铁状态，并确定开始出铁的时刻即为液位开始上升的时刻。
[0072]
在本发明中，通过卡尔曼滤波对原始液位数据进行降噪处理，得到降噪后的液位数据。如附图4所示，降噪后的液位数据与原始液位数据进行了对比。接着，对降噪后的液位数据进行归一化处理，得到归一化后的液位数据。如图5所示，归一化后的液位数据与归一化前的卡尔曼滤波降噪液位数据进行了对比。
[0073]
处理后的液位数据可以表示为一个时间序列h＝[h1,h2,
…
,hn]，其中n表示采样点的数量。本发明将时间序列中时间间隔为δt的每两个采样点之间的液位差值作为速率，公式如下：
[0074][0075]
其中，v为液位上升速率，δh为液位差值，δt为时间间隔，时间间隔δt一般取几十秒，满足工厂对出铁时间的延迟要求的情况即可，δt越大，液位速率v的变化越明显，判断效果越好，一般取30s为宜。时间序列下的速率表示为v＝[v1,v2,
…
,v
n-δt
]，其中
[0076]
进一步观察液位随时间变化的曲线，发现在液位开始上升时，液位上升速率会显著增加，并且在出铁结束前，速率的上升是稳定的。
[0077]
本实施例中，通过液位数据进行出铁状态的判断，当液位很低时，如监测到的液位值在0-0.2m判断为空包状态，即为非出铁状态，液位持续上升，且液位上升速率基本保持稳定波动状态时判断为出铁状态，液位高到一定程度，如2.5m以上判断为满包状态，从空包状态进入出铁状态判断为出铁开始，在出铁状态时液位不再上升时，液位上升速率为0时，即判断为出铁结束；
[0078]
在铁水液位过高，到达设定装入量的警戒点位，如液位大于2.6m的情况下，工控机将报警信号传输给现场声光报警器进行出铁安全声光预警，并在监测出铁情况的同时记录出铁开始、出铁结束和液位过高情况下的报警时间，工控机通过公式由当前实时液位预测出当前铁水包的受铁重量，同时记录并显示高炉出铁过程中的铁水流量，其中，公式算法为：工控机通过雷达物位计实时读取的液位数据和铁水罐本身的尺寸，求得铁水罐中的铁水量m，再通过当前铁水量m和当前花费的时间t求得出铁流量，即出铁速度q。
[0079]
具体的，铁水罐容积v与铁水在单位液位高度上的体积vi的关系可以表示为：
[0080]
v＝h
·
vi[0081]
其中，h表示铁水罐的总高度，单位通常为米(m)。
[0082]
这个关系的物理意义是：铁水在铁水罐中沿着高度方向上叠加形成了整个铁水罐的容积。铁水在单位液位高度上的体积vi即表示每涨一单位液位高度时，铁水的体积增加的量。
[0083]
因此，当前铁水的质量m可以通过液位计实时读取的铁水罐中液位的高度h和铁水罐的容积vi计算得到：
[0084]
m＝v
ih[0085]
其中，vi表示铁水在单位液位高度上的体积，其单位通常为升/米(l/m)或立方米/米(m3/m)。
[0086]
出铁速度q可以通过铁水量m和花费的时间t计算得到：
[0087][0088]
其中，t通常以秒(s)为单位。出铁速度q的单位通常为升/秒(l/s)或立方米/秒(m3/s)，此处的出铁速度q与本方法用于判断出铁状态的速率v不同，速率v是处理后的液位数据与δt计算得到的专用于判断状态的参数，即表征液位上升速率。
[0089]
进一步观察液位随时间变化的曲线，发现在液位开始上升时，液位上升速率会显著增加，并且在出铁结束前，液位上升的速率是稳定的。在开始出铁时，铁水包的液位上升速率会从0突然升高到某一个相对的定值，并在该值附近区间微小波动，而炼钢厂每次出铁的速率都几乎保持不变，但不同批次的出铁速率可能会有微小变化，为了识别铁水包实际的出铁状态，需要选择两个速率标志点，一个是出铁开始速率标志点v
start
，一个是出铁结束速率标志点v
end
。
[0090]
由于炼铁厂恶劣的现场环境和出铁时粉尘弥漫，铁水飞溅等因素，即使经过卡尔曼滤波和归一化后，液位还是会存在一定的误差和波动，进而导致实时计算的速率也存在误差和波动，出铁开始速率标志点v
start
的选取需要将非出铁状态下，即图5中的标号1和标号5部分区域内的最高速率和出铁状态下，即图5中的标号6部分区域内的最低速率区分开来。
[0091]
由附图4和附图5可知，出铁时的最低速率如附图5中的序号6，远大于已经经过卡尔曼滤波和归一化处理的非出铁状态下的极端波动或者噪音下虚假的速率最大值，如附图5中的序号1，因此选取的出铁开始速率标志点v
start
略大于慢速出铁时的最低出铁速率，即历史最低出铁速率v
min
，如附图5中序号7所示，就可以确保无论出铁速度快慢都可以准确判断出铁开始状态，通过本判断方法几乎不存在误判的可能性。具体做法是，在液位处于低位，铁水包处于空包状态时，将当前液位h所计算的速率与v
start
进行比较，只要速率大于v
start
就判断为出铁开始。
[0092]
出铁结束标志点v
end
的选取需要能够准确识别出铁结束时速率的归零时刻，即v
end
≈0。具体做法是，在铁水包进入出铁状态且液位已处于中高位，即液位高度高于h
middle
时，立刻开始实时监测铁水包的出铁结束状态。将当前液位速率与v
end
进行比较，只要速率小于v
end
就判断为出铁结束。
[0093]
如附图5中序号8所示，因为在出铁阶段，加上卡尔曼滤波和归一化后的液位数据所计算的得到的速率都远大于0，即使考虑液位波动也是如此。而非出铁阶段的液位数据往往由于波动与误差值，速率会在0附近上下波动，即使极端波动或者噪音下虚假的速率最大值，也依然远远小于出铁时的速率值。因此，如果在出铁状态的同时液位处于中高位，同时又监测到速率小于v
end
，那必然是出铁结束状态。
[0094]
以上两个速率标志点的选择和判断可以确保无论出铁速度快慢，每次出铁都可以
被准确判断到。
[0095]
判断出铁开始时间：当液位开始提升时，判断当前的液位速率是否超过速率标志点v
start
，如果是，则说明当前进入了出铁状态，可以记录下当前时间为出铁开始时间t
start
。
[0096]
判断出铁结束时间：在出铁状态下，即已存在当前出铁开始时刻的判断记录时，在非空包状态，即液位已处于中高位，液位高度高于h
middle
时，继续监测液位速率，h
middle
选取为空包液位h
empty
与最低出铁液位h
endmin
的中位值，这个值可以准确判断处于中高包状态而非空包状态。当检测到液位速率稳定且低于v
end
时，说明当前出铁已结束，可以记录下当前时间为出铁结束时间t
end
。
[0097]
判断出铁开始与结束时间公式如下：
[0098][0099]
如附图5所示：本方法根据历史液位曲线，经过实际生产数据的检验，当用于高炉铁水包出铁监测系统监测间隔δt时间间隔时的两点液位差时，能够得到最具有特征性的液位上升速率曲线。
[0100]
如附图5中名为“kalman level”的短点线所示，这是一个典型的铁水包从空包到出铁开始，再到出铁结束满包状态最后运走铁水包的完整流程时液位随时间变化曲线。当液位开始提升时，速率会有显著的提高，并且在出铁结束前速率的上升是稳定的，不会突然降低到某一阈值以下，本方法根据历史液位数据计算得到的对应历史速率进行分析，找出用于判断出铁开始速率标志点和出铁结束速率标志点，就可以准确判断出每次出铁的开始时间，计算选取到的出铁开始速率标志点和出铁结束速率标志点在各种复杂现场情况下具备通用性。
[0101]
具体的，本发明中根据历史液位数据，确定出铁开始速率标志点v
start
和出铁结束速率标志点v
end
的方法如下：
[0102]
(1)在历史数据中选择n条历史液位数据，每条历史液位数据分别记录了某个铁水包完整出铁过程的对应时间的液位数据，再根据间隔δt时间的两点液位差计算对应的速率，该速率为选定的铁水包从空包、到出铁开始、再到出铁结束过程中液位上升速率；
[0103]
(2)从历史液位数据中，选定第i条液位数据，将液位小于0.2m的区域确定为非出铁状态区域，计算该状态区域内对应的液位上升速率，找到液位上升速率的最大值diff
li
；与此同时，当液位持续上升且液位上升速率升至较高并处于稳定波动时，以液位上升速率最大时对应的时间为起点，延长5分钟后的时间为终点，该时间段区域确定为出铁状态区域，找到该状态区域内液位上升速率的最小值diff
hi
，i＝1,2,3,4
……
n；
[0104]
(3)重复步骤(2)的操作，找到n条历史液位数据中所有的diff
l1
、diff
l2
、diff
l3
、
……
diff
ln
，diff
h1
、diff
h2
、diff
h3
、
……
diff
hn
，从diff
l1
、diff
l2
、diff
l3
、
……
diff
ln
中找到最大值diff
lmax
，从diff
h1
、diff
h2
、diff
h3
、
……
diff
hn
中找到最小值diff
hmin
，
[0105]
(4)当出铁结束速率标志点v
end
＝0时，即判断为出铁结束。
[0106]
此外，炼铁厂的出铁速度并非恒定的，有时候快点有时候慢点，由于本发明中上述出铁开始速率标志点的选取是考虑了最慢出铁速度，并且经过平均值计算，所以可以准确
捕捉到最慢速度下的开始出铁，不会出现已经开始出铁但是却没有成功判断；而不在出铁状态时，液位波动所导致的速率波动中的最大速率，也不会高于出铁开始速率标志点，非出铁状态时不会误判断为出铁开始。监测出铁结束和监测出铁开始一样，通过大量液位和相对应的δt时间间隔时的液位差的数据分析，可以发现在各种复杂的出铁条件和不规律的液位波动情况下，出铁结束时最低的δt时间间隔时的液位差均小于等于0(m/δt)，将其设置为出铁结束速率标志点，可以及时捕捉到出铁结束的瞬间，并且几乎不存在漏监测的可能性；同时，后续波动不会对判断产生其他影响，避免误判断。
[0107]
同时，出铁开始与出铁结束的判定不仅仅只判断δt时间间隔时的液位差，而是同时根据当前液位值进行双重判定，液位处于低位时，δt时间间隔时的液位差出现可判定为出铁开始。只有在成功判断出铁开始之后，才会进行出铁结束的持续监测判断。
[0108]
结合图5进行描述，如附图5中标号1为出铁开始前的液位速率波动情况，标号2为开始出铁时间，标号3为液位速率稳定上升段，该时间段用于判断出铁状态，标号4为液位速率出现低于阈值的时间段，该时间段出现出铁结束时间，对应的速率曲线为附图5中的标号5。标号6为出铁状态，采用本发明的方法确定出的v
start
即为标号7的点，v
end
为标号8的点。
[0109]
以下结合具体实施案例进行说明：
[0110]
某一批铁水包出铁，采集了10条历史数据，对10条历史液位数据采用本发明的方法进行分析，计算得到的10条历史数据中处于非出铁状态时diff
l
分别为0.071，0.069，0.012，0.035，0.046，0.070，0.048，0.039，0.028，0.055，其中最大值diff
lmax
为0.071，出铁状态时的diffh分别为0.278，0.297，0.268，0.282，0.253，0.228，0.237，0.264，0.244，0.236，其中最小值diff
hmin
为0.228，从而计算得到的v
start
为
[0111]
此时，第11个铁水包开始出铁，采用雷达物位计进行检测，当液位低于0.2m时判断为非出铁状态，继续检测，当t＝1020s，检测到的液位上升速率达到0.185时，该时刻开始出铁，继续检测，到t＝2550s时，检测到液位上升速率为0时，该铁水包出铁完成。
[0112]
在上文中结合具体的示例性实施例详细描述了本发明。但是，应当理解，可在不脱离由所附权利要求限定的本发明的范围的情况下进行各种修改和变型。详细的描述和附图应仅被认为是说明性的，而不是限制性的，如果存在任何这样的修改和变型，那么它们都将落入在此描述的本发明的范围内。此外，背景技术旨在为了说明本技术的研发现状和意义，并不旨在限制本发明或本技术和本发明的应用领域。
[0113]
更具体地，尽管在此已经描述了本发明的示例性实施例，但是本发明并不局限于这些实施例，而是包括本领域技术人员根据前面的详细描述可认识到的经过修改、省略、例如各个实施例之间的组合、适应性改变和/或替换的任何和全部实施例。权利要求中的限定可根据权利要求中使用的语言而进行广泛的解释，且不限于在前述详细描述中或在实施该申请期间描述的示例，这些示例应被认为是非排他性的。在任何方法或过程权利要求中列举的任何步骤可以以任何顺序执行并且不限于权利要求中提出的顺序。因此，本发明的范围应当仅由所附权利要求及其合法等同物来确定，而不是由上文给出的说明和示例来确定。

技术特征：
1.一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、搭建液位监测预警系统，用于实时对铁水罐中铁水的液面高度进行监测、预警；步骤二、对获取到的液位数据进行卡尔曼滤波处理，进行实时去噪和预测，并根据处理后的液位数据对出铁状态进行判断，且液位低于低液位设定值为空包状态，液位持续上升为出铁状态，液位达到高液位设定值为满包状态；步骤三、在铁水液位过高，到达设定装入量的警戒点位的情况下进行预警，并在监测出铁情况的同时记录出铁开始、出铁结束和液位过高情况下的报警时间，工控机根据当前实时液位数据预测出当前铁水包的受铁重量，同时记录高炉出铁过程中的铁水流量。2.根据权利要求1所述的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：步骤一中，所述的液位监测预警系统包括雷达物位计和声光报警器，该雷达物位计安装于铁水罐上，并正对出铁口下方的铁水包，声光报警器设于出铁口旁，且雷达物位计和声光报警器均通过控制器与工控机电连接，工控机还与显示屏相连。3.根据权利要求2所述的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：步骤二中，对出铁状态进行判断的方法如下：步骤s1、雷达物位计实时检测铁水罐中液位数据，将采集到的液位数据传输至工控机，对液位数据进行卡尔曼滤波处理，记录处理后对应时间的液位数据；步骤s2、根据记录中对应时间的液位数据，实时计算间隔δt时间的两点液位差；步骤s3、根据实时计算的间隔δt时间的两点液位差与进入出铁状态时的速率标志点v
start
，结束出铁状态时的速率标志点v
end
进行对比，来判断确定该次出铁的开始状态及出铁结束状态。4.根据权利要求1-3中任一项所述的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：对液位数据进行卡尔曼滤波处理的方法如下：将液位数据作为状态量，状态预测公式如下：其中，是k时刻的状态估计值，表示k时刻的液位估计值，是k-1时刻的状态估计值，即上一时刻的液位值；f
k
是状态转移矩阵；b
k
是输入控制矩阵；u
k
是k时刻的输入，表征为实际生产中的当前出铁量；卡尔曼滤波的更新公式如下：p
k
＝(i-k
k
h
k
)p
k|k-1
其中，是k-1时刻的状态估计值，是对k时刻的预测值的修正，表征为对k时刻的液位修正值；y
k
是k时刻的液位测量值，h
k
是测量矩阵；p
k|k-1
是状态估计误差的协方差矩阵，k
k
是卡尔曼增益。5.根据权利要求4所述的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：经过卡尔曼滤波去噪后，再对卡尔曼滤波后的液位数据进行最大最小值归一化，公式如下：
公式中，x是卡尔曼滤波处理后的液位数据，x'是卡尔曼滤波处理后进一步归一化后的液位数据，min(x)是液位数据中的最小值，max(x)是液位数据中的最大值。6.根据权利要求4所述的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：根据历史液位数据，确定出铁开始速率标志点v
start
和出铁结束速率标志点v
end
的方法如下：(1)在历史数据中选择n条历史液位数据，每条历史液位数据分别记录了某个铁水包完整出铁过程的对应时间的液位数据，再根据间隔δt时间的两点液位差计算对应的速率，该速率为选定的铁水包从空包、到出铁开始、再到出铁结束过程中液位上升速率；(2)从历史液位数据中，选定第i条液位数据，将液位小于0.2m的区域确定为非出铁状态区域，计算该状态区域内对应的液位上升速率，找到液位上升速率的最大值diff
li
；与此同时，当液位持续上升且液位上升速率升至较高并处于稳定波动时，以液位上升速率最大时对应的时间为起点，延长5分钟为终点，该时间段区域确定为出铁状态区域，找到该状态区域内液位上升速率的最小值diff
hi
，i＝1,2,3,4
……
n；(3)重复步骤(2)的操作，找到n条历史液位数据中所有的diff
l1
、diff
l2
、diff
l3
、
……
diff
ln
，diff
h1
、diff
h2
、diff
h3
、
……
diff
hn
，从diff
l1
、diff
l2
、diff
l3
、
……
diff
ln
中找到最大值diff
lmax
，从diff
h1
、diff
h2
、diff
h3
、
……
diff
hn
中找到最小值diff
hmin
，(4)当出铁结束速率标志点v
end
＝0时，即判断为出铁结束。7.根据权利要求6所述的一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，其特征在于：对采集的n条历史液位数据分别进行卡尔曼滤波降噪处理，并对降噪后的液位数据进行归一化处理，得到归一化后的液位数据，然后采用归一化后的液位数据来确定出铁开始速率标志点v
start
和出铁结束速率标志点v
end
。

技术总结
本发明公开了一种高炉铁水包出铁状态的判断方法，属于钢铁生产技术领域。本发明的方法包括：步骤一、搭建液位自动监测预警系统；步骤二、对获取到的液位数据进行卡尔曼滤波处理，进行实时去噪和预测，并根据处理后的液位数据对出铁状态进行判断；步骤三、在铁水液位过高，到达设定装入量的警戒点位的情况下进行预警，并在监测出铁情况的同时记录出铁开始、出铁结束和液位过高情况下的报警时间。本发明实现了自动化监测，自动判断出铁状态，能够实时、准确地监测铁水包内的液位。较传统人工判断方法，有效解决了因判断失误及干扰带来的时间浪费和生产效率低下的问题，提高了铁水包的满包率及使用效率。满包率及使用效率。满包率及使用效率。


技术研发人员：宗有成 张立强 覃德波 胡绍伟 刘响 夏能伟 祖一峰 蒋发贵 张超杰
受保护的技术使用者：安徽工业大学
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/9/5