由于在钢水冶炼过程中添加了一些辅助材料,再加上矿石中本身就含有许多杂质,从而形成大量的非金属氧化物,由于比重小而浮于钢水的表面,形成厚厚的一层“钢渣”。因此,在钢水浇注后期,为了提高钢材质量,需要判断钢水浇铸是否下渣。 本文在对国内外现有的各种钢渣检测方法进行介绍的基础上,提出把矢量量化技术与钢水浇铸振动信号处理相结合来识别钢水浇注的状态,并详细阐述了矢量量化技术应用于下渣检测的基本原理,然后对该检测方法在应用过程中遇到的一些关键的问题进行全面的分析。全文共分六章: 第一章 详细介绍了国内外现有的下渣检测技术的研究和应用现状,对振动检测方法可行性进行分析;提出把模式识别技术应用于钢水浇注状态的识别。 第二章 对矢量量化技术基本理论进行简单介绍;阐述矢量量化技术应用于钢水浇注状态识别的基本原理以及需要解决的几个关键问题即:信号特征提取、码本训练、码字快速搜索。 第三章 应用常见的信号时域和频域分析方法对钢水浇铸振动信号进行分析,来寻找能够表征钢水浇注状态的特征参数,最后提出用小波包分析方法获取信号特征。 第四章 对常见的码本设计和码字快速搜索方法进行介绍,提出了钢水浇注码本训练方法和码字快速搜索算法,并给出部分程序代码。 第五章 介绍了码本训练和浇注状态识别的实验 第六章 总结本文目前所做工作及需要进一步改进的问题