[发明专利]一种电渣炉熔化电极剩余长度的软测量方法

权利要求书

1.一种电渣炉熔化电极剩余长度的软测量方法，其特征包括下述步骤：

（1）建立位置剩余长度预测模型

根据熔炼过程中各位置变化关系及熔化结晶模型可以得到电极剩余长度的软测量公式为

             （1）

式（1）中，为电极的初始长度，为电极的剩余长度，为电极消耗的长度，为电极更换后点弧平稳起始位置，其值每次电极更换后都须重新确定；为有效熔炼电流下电极位置高度；为熔化结晶模型；为渣量补偿模型；

根据质量守恒定律，的求解满足式（2）关系，的求解满足式（3）关系

                    （2）

                    （3）

式中为电极面积，为结晶器高度处的截面积，为浸入系数；

由于电极密度不均匀因素、结晶器截面积因素和渣量不确定因素影响，电极剩余长度的估计存在一定误差；

（2）建立重量剩余长度预测模型

电极作为导体处于不断熔化状态，为调节熔化速度或熔炼电流，电极又处于不断运动调节状态，因此电极的重量不能由称重传感器直接检测，而是满足下述受力关系：

                  （4）

式中为传感器测量值；为摩擦阻力，可近似看为常数；为摩擦力的符号，当电极向下运动时为负，当向上运动时为正；为电磁力影响，与电流大小有关；为电极毛重，包括导电横臂重量、假电极重量和电极重量；为电极运动加速度，为重力加速度；

于是得电极长度软测量公式为

    （5）

式中为初始重量，为单位长度重量；

该模型受电极密度不均匀和摩擦阻力及电磁力双重不确定因素影响；

（3）随机加权信息融合软测量

基于上述模型的软测量方法都存在着电极剩余长度估计的不精确，为了取得更佳的效果，采用基于随机加权估计的多传感器信息融合算法, 用于解决多传感器对目标同一参数进行测量时权的最优分配问题；

随机加权信息融合算法的基本思想是: 对位置剩余长度预测模型和重量剩余长度预测模型所提供的软测量信息进行加权, 并根据信息的有用程度在线调整两个预测模型的权值, 使两个预测模型的加权因子尽可能合理, 以便获得最优融合结果；

设位置剩余长度预测模型预测方差为，重量剩余长度预测模型预测方差为，待估计的真实重量值为x, 记位置剩余长度预测模型的量测值为x₁,重量剩余长度预测模型的量测值为x₂, 则电极剩余长度随机加权估计为

                            （6）

其中、为随机数，；

假设总方差为, 则有

      （7）

总方差是随机加权因子、的多元二次函数, 由多元函数的极值定理知的极小值存在，因此得如式（8）优化问题；

                      （8）

约束条件：

通过求解如式（8）优化问题可获得最优加权因子

，                    （9）

将式（9）结果代入式（6）即可得电极剩余长度预测最优随机加权信息融合算法，获得更为准确可靠的电极剩余长度估计结果。