Acoustic monitoring of steel production in the ladle-furnace unit

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

A method of implementing acoustic control of the steel-making process in a ladle-furnace unit using a step-by-step acoustic event recognition model is proposed. The use of the developed model makes it possible to predict metal emissions with an accuracy of 96 %.

Sobre autores

A. Martyugov

Cherepovets State University

Email: martyugov@bk.ru
Cherepovets, Russia

E. Ershov

Cherepovets State University

Cherepovets, Russia

I. Varfolomeev

Cherepovets State University

Cherepovets, Russia

D. Bogachev

Cherepovets State University

Cherepovets, Russia

L. Vinogradova

Cherepovets State University

Cherepovets, Russia

Bibliografia

  1. Дюдкин Д.А., Бать С.Ю., Гринберг С.Е., Маринцев С.Н. Производство стали на агрегате ковш-печь / Под научной редакцией д.т.н. проф. Д.А. Дюдкина. Донецк: ООО "Юго-Восток, Лтд", 2003.
  2. с.
  3. Кошеков К.Т., Кликушин Ю.Н., Кашевкин А.А., Латыпов С.И., Софьина Н.Н., Савостина Г.В., Кошеков А.К. Интеллектуальная система вибродиагностики нефтегазового оборудования // Дефектоскопия. 2018. № 4. С. 31-41.
  4. Кошеков К.Т., Кликушин Ю.Н., Кобенко В.Ю., Софьина Н.Н., Савостин А.А., Кашевкин А.А. Диагностика насосного агрегата на основе идентификационных измерений вибросигналов // Дефектоскопия. 2016. № 5. С. 36-43.
  5. Мартюгов А.С., Ершов Е.В., Варфоломеев И.А., Богачев Д.В., Виноградова Л.Н. Метод обработки акустической информации для контроля состояния клапанов газоочистного оборудования // Дефектоскопия. 2021. № 10. С. 16-24.
  6. Козлова Л.П., Козлова О.А. Особенности задач распознавания звука / Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2020. Т. 1. С. 185-187.
  7. Фотеску Н.К., Фешина Е.В. Распознавание звука и принцип работы мобильного приложения "Shazam" / Цифровизацияи глобализация мировой науки и техники: новые исследовательские методы и подходы. Материалы V Международной научно-практической конференции, Ростов-на-Дону
  8. ноября 2020 года. Ростов-на-Дону: ООО "Издательство ВВМ", 2020. С. 59-63.
  9. Комаров П.С., Квач А.И. Обработка голосовых сигналов при помощи мел-частотных кепстральных коэффициентов (MFCC) // Аспирант и соискатель. 2020. № 6 (120). С. 25-28.
  10. Зенков В.В. Применение аппроксимации дискриминантной функции Андерсона и метода опорных векторов для решения некоторых задач классификации // Автоматика и телемеханика. 2020. № 1. С. 147-160.
  11. Мишакин В.В., Гончар А.В., Клюшников В.А., Курашкин К.В., Фомин А.Е., Сергеева О.А. Контроль состояния циклически деформируемых нержавеющих сталей акустическим и вихретоковым методами // Измерительная техника. 2021. № 2. С. 62-67.
  12. Ремшев Е.Ю., Соболев И.А., Олехвер А.И., Лукичев В.Ю. Разработка бортового комплекса неразрушающего контроля конструкции летательного аппарата методом акустической эмиссии // Noise Theory and Practice. 2021. Т. 7. № 2 (24). С. 65-82.
  13. Злобин Д.В., Волкова Л.В., Богдан О.П., Земсков Т.И., Казанцев С.В. Универсальная экспериментальная установка для проведения акустических исследований // Интеллектуальные системы в производстве. 2020. Т. 18. № 2. С. 28-36.
  14. Пьянков В.А., Пьянков И.Н. Акустические методы контроля лопаток газотурбинных двигателей // Технология машиностроения. 2021. № 2. С. 34-48.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2023