基于冶煉實時控制需求的多源數據融合與分析系統開發

中圖分類號：TF02 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）21-0117-04

Abstract：Aimingatthereal-timecontrolrequirementsofkeyprocesessuchasconverterandrefininginthesteelsmelting process，areal-timefusionschemeofmulti-sourcedatabasedonditributedsensingnetworkisproposed.Amillsecond-level dataacquisitionarchitecturewasstudiedanddesigned，adatafusionmodeladaptedtosmeltingcondionswasestablished，anda real-timanalysisalgorithmfortheproductionprocesswasdeveloped.Experimentalresultsshowthatthisschemecanachievea data fusion response within 5Oo ms，and the prediction accuracy of process parameters reaches 92.3% ，effectively supports realtimemonitoring and optimal regulation of the smelting process，andsignificantly improves production effciency.

Keywords：smelting process；real-timedatacollction;multi-sourcedata fusion；onlineanalysis;；processoptimization

現代冶煉生產過程中，轉爐、精煉等工序涉及高溫、高壓等復雜工況，對生產參數的實時監測和精確控制提出了極高要求。傳統的單一測量方式存在數據延遲、精度不足等問題，難以滿足智能化生產需求。實時數據融合技術通過協同利用多源傳感信息，可顯著提升監測效果。如何在苛刻的工業環境下實現快速準確的數據融合與分析，是提升冶煉過程控制水平的關鍵。

1實時數據采集系統

1.1分布式傳感網絡架構

分布式傳感網絡架構采用多層級樹狀拓撲結構，在冶煉生產現場部署溫度、壓力、氣體成分等多類型傳感器節點。網絡結構包含感知層、匯聚層和管理層3個層次，如圖1所示。感知層傳感器節點通過工業級無線通信協議ZigBee組網，實現就地數據采集；匯聚層設置現場控制器，負責區域內傳感數據的初步處理與轉發；管理層部署邊緣服務器，執行數據存儲與計算任務。各層級設備間采用冗余通信鏈路，確保數據傳輸可靠性1。網絡時鐘同步采用改進的NTP協議，將各節點時間同步精度控制在微秒級。傳感節點具備自組織能力，可根據環境干擾程度自適應調整通信路由。邊緣計算單元采用雙機熱備方案，在設備故障時實現無縫切換，保證系統連續運行。

1.2高速數據采集與傳輸

高速數據采集系統采用模塊化設計理念，集成高精度A/D轉換器和現場可編程門陣列FPGA。數據采集前端選用16位分辨率的模數轉換芯片ADS8568，采樣率達到 400ksps ，滿足快速變化工藝參數的采集需求。隨著采樣率的提高，系統數據準確率呈現平緩下降趨勢，在 400ksps 采樣條件下仍保持 92% 以上的準確率，驗證了系統的穩定性。FPGA采用Xilinx公司的Artix-7系列，實現數據緩存與預處理功能，PCB布線采用差分走線設計，有效抑制外部干擾。數據傳輸采用改進的Modbus-TCP協議，優化數據幀結構，使用千兆以太網和EtherCAT現場總線構建雙通道傳輸網絡。針對數據突發工況，設計自適應緩存管理算法，動態調整緩存策略，數據緩存深度可達 4MB 。系統集成了智能數據壓縮機制，采用改進的差分壓縮算法，實現數據的無損壓縮。在 400ksps 采樣率下，壓縮比達到4：1，有效降低了數據傳輸負載。針對突發數據流，設計了自適應緩存擴容策略，當緩存使用率超過 80% 時，系統自動擴展緩存空間，確保數據完整性。

1.3 工業現場抗干擾技術

工業現場抗干擾技術綜合運用硬件屏蔽和軟件濾波方法，提升系統抗干擾能力。硬件層面采用多重屏蔽措施，傳感器信號線采用雙絞屏蔽電纜，接地系統采用等電位聯結方式。信號調理電路集成了低通濾波器和差分放大器，有效抑制高頻干擾和共模干擾2]。軟件算法采用小波變換和卡爾曼濾波相結合的方法，對采集數據進行實時去噪處理。針對電磁干擾較強區域，開發了頻譜分析和自適應陷波算法，精確識別并濾除工頻干擾。傳感器信號采用 4～20mA 電流環傳輸方式，提高抗干擾能力。電源系統采用醫用級隔離變壓器和在線式UPS，確保供電質量。

2多源數據實時融合方法

2.1時序數據同步策略

時序數據同步策略基于改進的時間戳對齊算法實現異構數據的時序一致性。針對不同傳感器采樣頻率不一致的問題，設計了基于滑動時間窗口的數據同步機制，窗口大小根據最高采樣頻率自適應調整。數據同步過程采用線性插值和三次樣條插值相結合的方法，對低頻數據進行重采樣，實現數據對齊。同步精度可表示為

式中： δ_t 為同步誤差； N 為采樣點數； t_i 為實際時間戳；Φ_t 為理論時間戳。經過現場測試，該同步策略將多源數據的時間偏差控制在 5ms 以內，滿足冶煉過程控制需求。同步算法的魯棒性驗證采用蒙特卡洛方法，通過模擬不同程度的時間抖動和傳輸延遲，評估算法性能。結果表明，當網絡延遲波動在 ±50ms 范圍內時，同步精度仍可保持在 5ms 以內。

2.2 自適應融合算法

自適應融合算法采用改進的D-S證據理論框架，通過建立動態權重分配機制實現多源數據的可靠融合。基于傳感器歷史性能評估結果，構建基本概率分配函數，動態計算各數據源的可信度。引入信息熵作為不確定度度量指標，建立證據沖突檢測模型。算法在MATLAB R2023a 環境下進行仿真驗證，測試數據集包含5000組實測工況數據，采樣頻率為 100Hz ，數據維度涵蓋溫度、壓力、氣體成分3類傳感器數據。仿真結果顯示，與傳統D-Sfusion方法相比，改進算法的融合精度提升 15% （從 78.5% 提升至 93.5% ），處理時延從 450ms 降低至 315ms 。針對傳感器失效情況，設計了基于置信度閾值的異常檢測機制，確保融合結果可靠性。算法的健壯性驗證采用MonteCarlo模擬方法，通過注入不同類型和程度的數據噪聲，評估融合算法對異常數據的容錯能力。模擬實驗設計了3種典型場景：傳感器隨機漂移、突發干擾和系統性偏差。結果表明，當 20% 的輸入數據存在異常時，改進算法仍能保持 85% 以上的融合精度，明顯優于傳統方法的65% 。算法在極端工況下表現出良好的自適應性，能夠快速調整權重分配策略，確保融合結果的可靠性。

2.3 實時性能優化技術

實時性能優化技術圍繞計算效率和資源調度2個方面展開。計算效率優化采用并行處理架構，將數據融合任務分解為多個獨立子任務，在邊緣服務器多核處理器上并行執行。任務調度采用改進的實時調度算法EDF（EarliestDeadlineFirst），為不同優先級的融合任務分配合理的處理時間片。內存管理采用無鎖隊列技術，減少線程同步開銷。針對算法復雜度，采用分層處理策略，對非關鍵參數采用簡化計算模型。經現場測試，系統端到端處理延遲控制在 500ms 以內，CPU平均負載保持在 65% 以下，內存利用率穩定在75% 左右。在負載突增情況下，通過動態任務遷移確保關鍵數據處理的實時性，系統可靠性達到 99.9% 。

3冶煉過程在線分析模型

3.1工藝參數實時預測

工藝參數實時預測模型基于深度學習網絡構建，采用LSTM-CNN混合架構實現對溫度、壓力等關鍵參數的動態預測。模型輸入層包含歷史時序數據和實時工況特征，通過LSTM層提取時序特征，CNN層提取空間特征。參考Liu等（Metallurgical Researchamp;Technology）提出的預測模型，對于溫度預測可表示為

T（t+Δt）=F[W?h（?_t）+b?]

式中： T 為預測溫度值；W為權重矩陣； h（t） 為隱層狀態； b 為偏置項； F 為激活函數。模型在轉爐終點溫度預測中實現了 ±15^°C 的預測精度，預測提前量達到 45s ，為工藝參數調整提供充足響應時間。預測模型的訓練采用動態增量學習策略，定期利用新增生產數據更新模型參數。訓練數據集包含2023年1月至12月的完整生產記錄，涵蓋不同季節、不同班組的操作數據，確保模型的泛化能力。為提高預測模型的可解釋性，引人注意力機制分析不同特征的貢獻權重。結果顯示，爐溫、壓力和送氧量是影響終點溫度的3個最主要因素，其權重貢獻分別為0.35、0.28和0.22。

3.2 多變量耦合分析

多變量耦合分析采用改進的Granger因果分析方法，挖掘工藝參數間的動態關聯關系。建立參數影響因子矩陣，量化不同變量間的耦合強度。基于時變模糊推理技術，構建參數變化傳播模型，預測參數波動對工藝過程的連鎖影響，參數耦合度計算方法為

式中： C（i，j） 為參數 i 與 j 的耦合系數； w_k 為時滯權重；R 為相關系數； x_ij 為工藝參數時序值。耦合分析結果表明，轉爐冶煉過程中溫度與壓力、溫度與氧含量之間存在顯著的正相關關系，相關系數分別達到0.82和0.76。系統進一步開發了工藝參數的動態因果鏈分析功能，通過引入遷移熵方法，定量評估參數間的信息流動。分析結果揭示了轉爐冶煉過程中的深層參數關聯：送氧強度變化導致的溫度波動會在2～3s后引起壓力變化，這一發現為優化控制策略提供了重要依據。

3.3 動態預警方法

動態預警方法結合數據驅動和機理模型，構建多層級預警體系。預警指標體系包含工藝參數超限、設備異常和質量波動3個維度，采用模糊綜合評判確定預警等級。預警閾值根據歷史數據統計特征動態更新，避免固定閾值導致的誤報。異常模式識別采用改進的One-ClassSVM算法，實現對未知異常的檢測。預警信息推送遵循分級分類原則，建立預警信息閉環處理機制4。經生產現場驗證，該預警方法準確率達到93.5% ，漏報率低于 3% ，平均提前預警時間為 90s_c 系統采集頻率為 10Hz ，對轉爐本體、氧槍、冷卻系統等關鍵設備的42個測點進行持續監測，日均采集數據量達380萬條。在6個月的應用期間，系統成功識別并預警異常工況1826次，其中包括溫度超限、壓力波動、氣體成分異常等多種類型，為生產安全穩定運行提供有力保障。系統的動態預警機制還實現了多維度的風險評估功能。預警指標體系采用層次分析法確定各指標權重，構建了包含設備狀態、工藝參數和質量指標的綜合評分模型。風險等級劃分為4級：正常、關注、警告和危險，每個等級對應不同的處置預案和響應機制。

4 工業應用驗證

4.1轉爐冶煉實驗

轉爐冶煉實驗在某鋼鐵企業300t轉爐上進行，實驗周期持續6個月，累計采集2000爐次數據。實驗對象選取低碳鋼冶煉過程，重點監測轉爐終點溫度、碳含量、渣量等關鍵參數。實驗采用對比驗證方式，將實驗組和對照組分別在相同工況條件下進行生產。實驗組應用實時數據融合分析系統，對照組采用傳統控制方式。實驗過程中保持鐵水成分、廢鋼配比等初始條件一致，確保實驗數據可比性。由表1可知，實驗組在終點溫度命中率、平均冶煉周期等指標上均優于對照組，實現了工藝參數的精確控制。實驗數據經過方差分析，結果表明2組數據差異具有統計學顯著性（ Plt; 0.05）。實驗過程中對工藝參數變化趨勢進行實時跟蹤，記錄所有異常工況及處理措施。通過實驗數據挖掘分析，發現溫度與碳含量變化存在顯著相關性，相關系數達0.78，該發現為工藝參數協同控制提供重要依據。實驗期間對系統穩定性進行了持續監測，通過部署性能探針，實時記錄系統資源占用情況。監測數據顯示，在標準工況下，系統CPU平均負載保持在 65% 以下，內存利用率穩定在 70% 左右，網絡帶寬占用不超過 45% 。

4.2 實時性能評估

系統實時性能評估通過在線監測和離線分析相結合的方式進行。評估指標包括數據采集延遲、融合處理時間、預測響應時間等關鍵性能參數。測試數據采集持續30d，系統運行狀態保持穩定。由表2可知，各項性能指標均滿足工藝控制要求，系統整體可用性達到 99.9% 。性能測試結果表明，在標準負載條件下（并發處理100路數據流），系統端到端延遲保持在500ms 以內，CPU利用率峰值不超過 85% ，內存占用穩定在 75% 左右。系統具備較強的負載均衡能力，可有效應對數據流量突增情況。性能評估過程中重點關注系統穩定性，連續運行測試中未出現系統崩潰或數據丟失現象。通過壓力測試驗證系統在極端條件下的可靠性，當并發數據流從100路增加至200路時，端到端延遲從 500ms 增加至 750ms ，仍保持在工藝控制充許范圍（ ?1000ms ）內。系統具備自動化故障恢復機制，在模擬斷電、網絡中斷等故障情況下，均能在30s內恢復正常運行。

4.3 工藝優化效果

工藝優化效果評估圍繞生產效率、質量穩定性、資源消耗3個維度展開。通過對比分析6個月的生產數據，系統應用顯著提升了冶煉過程控制精度。由表3可知，終點溫度控制精度提高 33.3% ，碳含量命中率提升 13.0% 。工藝優化帶來顯著的經濟效益，即冶煉周期縮短 3.3min ，降低電耗約 27kWh/t （考慮實際生產中平均每爐裝料量約 1.9t ，相當于降低約 ），合金收得率提高0.8個百分點，減少金屬損失約 2.4t 爐，加上人工效率提升，按300t轉爐年產 100×10⁴ t粗鋼計算，年化節約成本構成為：能源費用285萬元（按0.55元/kWh計），金屬收得率提升480萬元（按鋼鐵2500元/t計），人工效率提升85萬元，總計850萬元。系統產生的工藝優化建議被采納率達到 85% ，為工藝參數優化提供可靠依據。優化效果分析顯示，系統對溫度異常的預警準確率達到 93.5% ，平均提前90s發出預警信息，為操作人員預留出充足的調整時間。

5 結束語

圍繞冶煉生產過程中的實時數據處理需求，研究開發的多源數據融合與分析系統實現了毫秒級的數據響應和較高的預測精度。該系統在轉爐冶煉等典型工序中的應用表明，實時融合分析技術能有效提升過程參數的監測水平和控制精度，為冶煉生產的智能化升級提供了可靠的技術支撐。后續研究將進一步優化算法性能，拓展系統在不同冶煉工序中的應用。

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