【摘 要】
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钢铁大数据的深度挖掘有助于数据的科学利用,可以有效的为钢铁生产提供指导。转炉炼钢过程中,运用光电探测器对炉内火焰进行光谱数据采集,平均每炉可以得到1800*2048个数据,
【机 构】
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华北理工大学冶金与工程学院; 唐山钢铁集团有限责任公司总工办;
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钢铁大数据的深度挖掘有助于数据的科学利用,可以有效的为钢铁生产提供指导。转炉炼钢过程中,运用光电探测器对炉内火焰进行光谱数据采集,平均每炉可以得到1800*2048个数据,针对这些数据的科学分析、特征提取与合理应用,有助于挖掘炉内气氛、铁水中碳元素含量和铁水温度等重要参数。本文应用希尔伯特-黄变换算法,对光谱数据原始信号进行微分经验模态分解,得到代表光谱有效信息的固有模态函数,然后对占据信号大部分能量的固有模态函数-5进行时频分析,得到转炉炼钢过程中的特征点,初步解决了通过光谱信息得知碳含量变化的问题,为转炉炼钢终点碳含量的控制提供了指导。
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