【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能软测量，特别是涉及一种bq-aiarc电弧的智能软测量方法。
技术介绍
1、软测量的基本思路是，根据某种最优准则选择一组既与主导变量(即待测变量或待估变量)有密切联系而又容易测量的变量——称为辅助变量(又称二变量)的量，通过构造某种数学关系用计算机软件实现对主导变量的估计。不同生产过程的机理不同，其测量模型千变万化，建立被估计的过程变量(即主导变量)和与该过程变量有关的其它过程变量(即辅助变量)间的数学模型有多种方法，如机理建模、统计回归建模和人工神经网络建模等。
2、在电炉冶炼生产过程中，主要通过电极与料面之间通过电弧放电产生大量热能快速融化废钢，根据不同的冶炼工况，需要选择合适的电弧长短，如冶炼初期要快速在废钢料面快速穿井，需要选择短电弧快速穿井，溶清期则需要选择长弧并进行埋弧冶炼，而电弧的测量，受现场环境及供配电系统级短网阻抗的影响，无法准确地预测电弧长度的准确值。
3、因此，本领域亟需一种能够准确预测电弧长度准确值的技术方案。
4、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种能够准确预测电弧长度准确值的技术方案。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种bq-aiarc电弧的智能软测量方法，包括：
4、采集电炉冶炼控制
5、将采集到的数据通过硬件及软件滤波，并通过设定公式进行计算分析，得出电炉冶炼过程中的参数；
6、将计算得出的数据依据电炉冶炼情况进行组合和分析，从而判断电炉调节系统是否是在最佳工作状态；
7、依据计算结果，通过数模转换，输出开关量数据或模拟量数据，快速反馈至电炉调节器，进行电极调节修正，从而使电炉生产达到电效率最佳状态。
8、可选的，所述电炉冶炼控制的参数包括三相电炉电流和电极电压。
9、可选的，所述电炉冶炼过程中的参数包括：瞬时功率、瞬时电弧长度和瞬时阻抗。
10、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
11、本专利技术提供的bq-aiarc电弧的智能软测量方法，是探索利用人工智能的计算技术和模型，通过对电炉工艺参数的大数据分析，实时预测电弧长度的数值，建立虚拟电炉模型，能够对ai技术在电弧工业领域的应用和推广起到引导作用。
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1.一种BQ-AIARC电弧的智能软测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的BQ-AIARC电弧的智能软测量方法，其特征在于，所述电炉冶炼控制的参数包括三相电炉电流和电极电压。
3.根据权利要求1所述的BQ-AIARC电弧的智能软测量方法，其特征在于，所述电炉冶炼过程中的参数包括：瞬时功率、瞬时电弧长度和瞬时阻抗。
【技术特征摘要】
1.一种bq-aiarc电弧的智能软测量方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的bq-aiarc电弧的智能软测量方法，其特征在于，所述电炉冶炼控制的参数包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨涤，余兵，李大吉，
申请(专利权)人：北京博谦工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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