基于虚拟仪器的AOD炉喷溅预测特征信号采集与分析系统设计

郑伟南 杨程皓 张静 于景辉

摘  要：本文采用熔炼过程中的吹气噪声信号、氧枪振动信号和火焰图像信息作为特征信号进行采集和分析，以表征喷溅的发生，并进行基于LabVIEW的溅射特征信号采集与分析仿真系统的软硬件设计。系统中的信号调理模块与音频传感器和振动传感器配合，检测声音和振动信号并发出信号，数据采集卡通过PCI接口与工业计算机连接。构建硬件平台，利用LabVIEW虚拟仪器开发平台构成采集系统的上位机管理系统。

关键词：虚拟仿真;喷溅预测;多信号融合处理

中图分类号：TP23;TP274+.2      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）18-0161-02

Abstract：In this paper，blowing noise signal，oxygen gun vibration signal and flame image information during melting process are used as characteristic signals to collect and analyze to characterize the occurrence of spatter. Hardware and software design of sputtering signal acquisition and analysis simulation system based on LabVIEW. The signal conditioning module in the system works with audio sensor and vibration sensor to detect sound and vibration signals and send signals. The data acquisition card is connected with industrial computer through PCI interface. The hardware platform is constructed，and the upper computer management system of the acquisition system is composed of the development platform of LabVIEW virtual instrument.

Keywords：virtual simulation;splash prediction;multi-signal fusion processing

0  引  言

在利用AOD炉进行冶炼的过程中，会存在因各种原因导致的喷溅问题，且都会对炉内碳与氧原料的反应产生影响，从而导致物料平衡以及热平衡出现问题，致使产生更多废物及残留物，直接引起产品质量下降。如果发生喷溅，会对周围环境造成污染，并消耗过多的冶炼原料。喷溅现象的发生也会缩短炉体的寿命，当外部喷溅严重时会危及人们的生命和财产。

为了实现喷溅的预测，有必要对冶炼过程进行检测和诊断分析。利用软测量技术，发现熔炼过程中的吹气噪声信号、氧枪振动信号、火焰图像信息等被用作表征喷溅发生的特征信号。因此需要对这类信息进行采集，作为喷溅提前预报的前提条件。随着虚拟仪器技术的发展，虚拟仪器被用来取代传统的物理仪器，信号采集，处理和结果分析被移植到计算机上。它解决了传统物理检测仪器在实际工业现场应用中可靠性差、准确性差、成本高以及灵活性较差的问题。

1  信号采集分析系统组成

1.1  系统组成

数据采集系统是一个灵活的、用户定义的测量系统，它结合了基于计算机或其他专用测试平台的测量软件和硬件产品。所提出系统的总体结构如图1所示。采集系统中的信号调理模块配有音频传感器、振动传感器和火焰图像采集。检测声音和振动信号并进行信号调节，数据采集模块执行传感器信号的高速采集，数据采集卡通过PCI接口连接到工业控制计算机。构成采集系统的硬件平台采用LabVIEW虚拟仪器开发平台构建采集系统的上位机管理系统。

炉体振动信号、炉内噪声音频信号以及炉内火焰图像信息均能不同程度反映出AOD炉工作的状态，因此檢测系统通过传感器首先获得上述三种信号的数据，然后进行分析，通过与标准信号对比及实验等方式确定是否有喷溅发生。对三种信号不是独立判断，而是通过融合算法，获得更精准的喷溅预测数据。当有喷溅即将发生时，高压冷却水入口管处振动频率与炉体内振动频率均会产生特殊信号，因此分别设置两个不同位置的振动传感器，获得信号后进行分析比较，形成喷溅预测。根据系统特性及音频采集对象的特殊性，本系统选择指向型麦克风采集AOD炉工作时的音频信号，通过视频监视器等方式获得在不同时间的冶炼图像，并在实验后分析喷溅水平。融合后获得的喷溅量和测量可以更好地计算喷溅水平量并最终达到喷溅预测。

1.2  基于虚拟仪器的数据采集流程

对采集到的音频信号进行分析，首先需要确定待分析的目标信号所在频段，然后使用基于小波分解的状态分析方法对目标信号完成小波分解，提取被分解信号的特征，并据此预测AOD炉是否将发生喷溅。运用同样原理对获得振动信号进行处理分析，通过两个振动传感器的不同位置进行振动信号影响的检测和实验分析。将采集到的火焰图像通过图像采集卡传输到计算机，为了提高喷溅预测的准确度，需要对图像进行预处理，如平滑等图像增强处理，利用数据采集卡及LabVIEW软件编程和创建融合处理器，实现喷溅信号的融合处理和分析，同时建立喷溅强度模板，对喷溅量进行预测。

1.3  数据分析

理论上讲，炉内渣层表面张力大小受渣层厚度影响，熔渣中由于Cr2O3的含量增多使渣层增厚，导致一氧化碳气体无法正常排出，从而会影响炉内正常的热交换。由此可得，上层渣液与下层铁水的温差能够反映出炉内熔渣的泡沫化状态、熔渣中Cr2O3的含量、溶渣厚度状态等信息。因此可以根据温差是否在正常范围内来判断是否有喷溅即将发生。

图像采集系统的设置是个难题，因为AOD炉工作过程中的炉体温度很高，并且还要能够尽量全面地采集到冶炼过程中火焰的图片。因此通过需要通过多次实验的方式确定采集器的合理位置。

AOD炉正常工作时，如果没有泡沫渣，则炉内噪声主要由氧气流产生，并且形成具有一定频率特性的混响噪声场，包括了被炉内壁多次反射与吸收的音频信号、经炉口直接传到音频采集点的直达声场的噪声信号。因此炉内噪声的实质是多种特性噪声的叠加，并且由于炉体的高温特点，音频采集器的设置点需远离炉体，又要求能够很好地采集各种叠加音频信号，经实验验证认为，电容麦克风作为音频采集器比较适合本系统，它的优点在于仅接收特定方向上的声强信号，而对其他与喷溅无关的信号不敏感。

经实验可得，能够预测喷溅的音频范围为150～300Hz之间。若音频强度值在30～50dB之内，则表示AOD炉正常工作，不会发生喷溅，音频强度低于30dB时会发生喷溅，大于50dB出现炉渣返干现象，即可能发生金属性喷溅。

2  基于LabVIEW设计获取和存储振动和音频数据

2.1  数据采集卡的选择

选用实验设备上已有的U1802USB数据采集卡，U1802模块主要由16通道（单端）或8通道（差动）模数转换（A/D）电路、4通道数模转换（D/A）电路、USB总线接口电路、16通道数字输出、16通道数字输入和3个内部集成定时器/计数器组件等组成。该模块采用高速USB2.0接口，并采用数字电位器结构取代传统的电位器结构。抗振动能力强，有效地避免了传统电位器迁移的弱点，大大提高了模块的可靠性和测量准确度，利用高性能的FPGA作为整个模块的控制核心，使整个模块结构精简、可靠性高、使用简单。使用高性能的FPGA器件的另一优势是减少了电源消耗，无需外供电，直接利用USB接口本身的电源即可可靠工作，因此该模块可满足用户的各种工业应用、实验室设计验证和现场测试要求。

2.2  基于LabVIEW设计，采集和存储程序设计振动和音频数据

传感器返回的模拟信号由U1802USB数据采集卡接收。采集系统需要以一定的采样频率采集信息，并能在计算机上显示直观的采集波形和数值，以达到直接观察实时状态的效果。振动和音频数据采集程序包括设置满足采样定理的采样频率、模拟通道和采样点，以及学习设置振动和音频传感器范围。满足在线采集数据的最大值和最小值不能超过额定范围，在数据采集工作中设置故障现象的告警阈值。为了满足用户的需求，在给出参数时，必须能够随时处理控制面板的启动、关闭和暂停功能，以增加数据的准确性。

3  結  论

本文建立了基于LabVIEW的实际运行系统监控系统，能够获取和分析表征喷溅发生的各种特征信号。对于音频信号、振动信号和数据采集卡，使用图形界面编写可以存储和读取数据的采集程序，并完成喷溅信号检测系统的硬件设计。喷溅的预测对环境保护、资源利用和人身安全具有重要意义。

参考文献：

[1] 王俊娜，雷静.多传感器信息融合及其应用综述 [J].信息记录材料，2016，17（5）：78-79.

[2] 王剑.基于LabVIEW的数据采集及分析系统的开发 [D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2004.

[3] 韩顺杰，曾景宇，孙延平，等.冶炼过程喷溅特征信号采集系统设计 [J].电子技术与软件工程，2016（16）：140-142.

作者简介：郑伟南（1986-），女，朝鲜族，吉林长春人，硕士研究生，讲师，研究方向：智能控制;杨程皓（1995-），男，汉族，河南洛阳人，学士学位，研究方向：智能控制。