【正文】 報警閾值，是一個輸入s（t）距離測量，M是漂移參數(shù)，以防止積極漂移g（t），最終得到假警報。 依靠在自適應濾波的剩余量。 Riccati方程（8） ，選擇自由終點根據(jù)方程式（10），被稱為Stenlund–Gustafsson（或SG）算法。只有當 （9）時才能保障（見文獻[ 24 ] ）。相應的回歸變量以及輸出信號在表2中詳細說明。選擇過程模型的兩種方法已經(jīng)被報道并在表2中簡單描述。在第4節(jié)簡單概述這兩者之間實驗比的較結果。然而判斷是主觀的，并不能直接看見爐膛里的情況如常常依據(jù)的壓力或者噴濺全面爆發(fā)前的活動。頻率應該實在聲音強度不衰減的情況下，以及噪音的頻率應該被忽視。請注意，所有這些系統(tǒng)都不是真正的動態(tài)反饋控制系統(tǒng)，因為它們的控制信號采樣利率非常低，以避免穩(wěn)定生產(chǎn)的問題。當噴濺發(fā)生時，熔融金屬將從轉爐頂部流到爐殼下面的地上，相機的位置有可能捕捉到渣下降的圖像見圖3。本文提出的這種噴濺警報系統(tǒng)基于變化檢測原理和在SSAB Oxel246。為了深入了解，過去有人在文獻 [ 14,15 ]中提出用不同類型的經(jīng)驗公式來描述泡沫渣高度的變化 。系統(tǒng)根據(jù)噴濺可能性（噴濺因素）順利執(zhí)行穩(wěn)定的生產(chǎn)條件的變化，低質(zhì)量的原材料和產(chǎn)品組合。影響因素清單已在文獻[ 5 ]中列出，其中包括：l 爐渣粘度；l 鋼渣的表面張力；l 渣密度；l 脫碳過程中產(chǎn)生的氣泡大?。籰 爐襯砌高度，體積和形狀；l 熔池上氧槍高度；l 通過氧槍的氧氣流量；l 噴孔磨損；l 和廢鋼化學成分鐵水；l 脫碳速度；僅從上述清單的長度就可以達成一個共識，即該噴濺現(xiàn)象是混亂的、不可預測的。不同的傳感器是用來測量提供的不同信號 ，因此，由于通信延遲資料庫的項目并不是完全同步的。由于在泡沫渣中化學元素之間的接觸面積大，這就更有利于精煉過程，并且提高轉爐中的熱力學條件。第三，關于是否能預警噴濺的發(fā)生警告是由一個自適應過濾系統(tǒng)發(fā)出的[ 8 ] 。制定自動控制系統(tǒng)是為了保證成本效益的高質(zhì)量產(chǎn)品，又盡量減少對環(huán)境的影響。sund 鋼鐵廠轉爐正常生產(chǎn)狀態(tài)下100爐次的試驗，本系統(tǒng)能夠正確檢測出吹煉過程中80％的噴濺。當熔融金屬表面產(chǎn)生的那層泡沫渣的高度超過爐膛并且溢出時，就出引起一系列問題，如造成金屬損失，工藝過程中斷和環(huán)境污染。操作者通常將大多數(shù)現(xiàn)有的控制變量（氧流量，氧槍高度，底部氣體流量等）列表，根據(jù)預先確定的程序，以便處理突發(fā)性過程的偏差和干擾。一方面，普遍認同噴濺是一個復雜的、甚至不可預測的過程。向轉爐中充填材料被稱為裝料，在轉爐中加入五分之一的廢鋼后再添加高爐鐵水直到滿足正確的熱平衡。吹煉10~20分鐘后，鋼水中碳的含量預計達到目標值。在轉爐過程中需要造大量的渣才能使轉爐過程高效。制定一個預警和減緩噴濺的系統(tǒng)可以分為三步：（1）建立噴濺及其可能發(fā)生的模型。這種做法遇到的主要困難是熔池在頂吹的強烈攪拌下其準確性和可靠性低。在此基礎上的物理模型，動態(tài)發(fā)泡控制系統(tǒng)在文獻[ 6 ]中詳細闡述 。2．3噴濺量化相機用于評估目用客觀的方式加以量化噴濺是可取的。圖像像素中光明和黑暗之間的比率可表明噴濺的嚴重程度。頻變參數(shù) 由氣泡尺寸和材料決定。 請注意那里的頻率是經(jīng)常變化的并取決于麥克風的位置，爐膛和噴嘴的幾何形狀，還有安裝的每一個裝置的個別性能。當評估預警系統(tǒng)這必須牢記。其中一種已在以前的文獻中提到，另一種將在這篇文章中詳細介紹。作為第二的做法，建議在文獻[ 22 ]，聲波米信號交換為估計礦渣水平轉換的基礎上，均衡器（3）。要將方程式（4）回歸成一個自適應濾波器的模型，其參數(shù)向量θ并用遞推辨識算法去估算。在轉爐生產(chǎn)過程中，在其正常運行期間收集數(shù)據(jù)，但不能保證持續(xù)正常運行。參考文獻[ 29 ]中固定行為調(diào)查表，它顯示如果P（t）已收斂于Pd，就會一直保留，即使在某些方面激發(fā)消失。初次試驗基于上一個自相關剩余序列中的研究項目沒有噴濺發(fā)生，表明這是一個有效的假設。這當然降低了預警系統(tǒng)的性能。為了使閾值和不定參數(shù)選擇更容易，過程偏差應清晰可見的在殘渣過濾中。請注意，這是一個旨在評估模型和算法開發(fā)的研究版本的軟件。這意味著，噴濺一旦發(fā)生，操作者采取以減輕損害的行動，以及預防措施 防止它的發(fā)生。正如眾所周知的，所有這些工藝參數(shù)對噴濺的潛在影響，并應考慮到噴濺時評估報警閾值。這些操作當然可以被超越，（見原文）在吹煉末期氧槍的位置不斷變化，并觸發(fā)多個警報。為什么此事件被操作者列為嚴重噴濺還并不清楚。模型帶有煙氣流速和壓力測量作為輸入信號，而爐渣水平面的估值作為輸出信號。參考文獻 [1] Steel Industry Technology Roadmap, June 2007, .[2] , , An observer for systems with nonlinear output map, Automatica 39 (5) (2003) 909–918.[3] , W. Birk, R. Johansson,Modelbased estimation of molten metal analysis in the LD converter:experimental results,in: Proceedings of IFAC World Congress,Barcelona,Spain,2002(available on CD).[4] D. Widlund,Towards modelbased closedloop control of the basic oxygen steelmaking process,in:Proceedings of the Ninth IFAC Symposium on Automation in Mining, Mineral and Metal Processing,Cologne, Germany, 1998.[5] , Vessel slopping detection,in: Association for Iron and Steel Technology Conference Proceedings,Charlotte,North Carolina, USA, 2005,–720.[6] , ,Physical modeling and control of dynamic foaming in an LDconverter process,IE