连铸结晶器温度测量：数据分析与滤波技术研究

"人工智能-数据分析-圆坯结晶器温度测量数据分析及滤波方法研究" 这篇文档主要探讨了在钢铁行业中，特别是在高效连铸过程中，圆坯结晶器温度测量的重要性及其面临的挑战。圆坯结晶器是连铸工艺的关键部分，其温度控制直接影响到铸坯质量和生产效率。文中提及，热电偶作为常用的温度传感器，被用于实时监测结晶器铜管内的温度，以防止漏钢事故的发生。 连铸技术的目标是实现高拉坯速度、高质量和高作业率，而防止漏钢事故是关键。漏钢事故可分为粘结漏钢和纵裂漏钢，通过精确的温度监测可以有效预防。结晶器与坯壳之间的热和力交互作用是控制漏钢的核心，这需要实时、准确的温度数据支持。 然而，在实际操作中，尤其是在低频率强电磁搅拌条件下，温度测量系统会受到严重干扰，这是目前尚未解决的技术难题。电磁干扰是系统稳定性的一大威胁，干扰源、敏感接收设备和传播路径是电磁干扰的三要素。文档提到了电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility, EMC）的概念，即设备在共同的电磁环境中能正常工作且互不影响的能力，这是解决干扰问题的关键。 为了解决这个问题，文档可能进一步探讨了不同的滤波技术和数据分析方法，以增强温度信号的准确性。这些可能包括传统的数字滤波技术，如低通滤波、高通滤波、带通滤波以及更先进的算法，如卡尔曼滤波、小波分析等。通过这些方法，可以从噪声中提取出有效的温度信号，提高温度测量的精度。 此外，论文还可能涉及人工智能和数据分析在优化这一过程中的应用。例如，利用机器学习算法对历史数据进行学习，预测温度变化趋势，提前预警潜在的异常情况，或者通过深度学习网络对复杂的非线性关系进行建模，以更准确地理解温度与其它生产参数间的关联。 这篇文档深入研究了在强电磁环境下的结晶器温度测量问题，提出了电磁干扰抑制方法和数据分析策略，旨在提升连铸工艺的效率和安全性。这些研究成果对于推动钢铁行业的智能化和自动化具有重要意义。