[发明专利]一种基于电弧声信号特征分析电弧炉运行状态识别方法在审
| 申请号： | 202210495183.3 | 申请日： | 2022-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN114861724A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 李磊;徐崇杰;江帅帅;张立华;王化建;卢立晖;丁明亮;来庆亮 | 申请（专利权）人： | 曲阜师范大学;日照汇联众创智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 杨淑霞 |
| 地址： | 276800 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于电弧声信号特征分析电弧炉运行状态识别方法，通过对获取的电弧炉电弧声信号进行处理后，进行倒谱域特征MFCC和深度学习特征CNNs提取，接着将两类特征压缩降维并融合，将具有对应电弧炉运行状态标签的融合特征向量放入支持向量机进行训练，从而得到训练好的电弧炉弧长识别模型，随后将得到的融合特征向量放入训练好的电弧炉弧长识别模型，与支持向量机已知运行状态下的电弧炉弧长状态进行匹配，与融合输出结果匹配度最高的则对应电弧炉当前运行状态，从而获得电弧炉运行状态，进而可减少冶炼时间和降低冶炼单吨能耗，实现电弧炉控制系统开发和冶炼工艺的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 电弧 信号 特征 分析 电弧炉 运行 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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