高炉内部多相多场复杂环境FMCW体制雷达目标特性提取方法

Blast furnace（BF) ironmaking process state information acquisition is the key to realize the blast furnace energy saving and emission reduction, this paper intends of BF burden surface mineral - gas - coke multiple high temperature solid / melt mixed in coexistence with non homogeneous fluidization characteristics of rough surface electromagnetic scattering characteristics. Study of BF gas stream carrying water vapor, dust and other small particles formed by the particle flow of electromagnetic scattering and propagation characteristics and on the target characteristics and the characteristics of radio propagation based, research for complex BF environment display algorithm for moving target based on FMCW radar system, study how to using prior knowledge and background of elimination after processing method to extract reflect particle flow velocity of the weak signal in the strong interference , Research on Radar Constant False Alarm Technique and Bayes estimation method to study the noise reduction, and study the problem of non convergence of spectral estimation caused by the shadowing effect in spectrum estimation value convergence problem. Study of slowly and moving target coexistence and interface of fuzzy, radar signal winding burden height information and gas flow distribution information decoupling method, to obtain the describe the running state of BF is the key process parameters, but also for complex multi phase flow characteristics provided extraction power magnetic field experimental test and new theoretical calculation method.

获取高炉炼铁过程状态信息是实现高炉节能减排的关键，本课题拟研究高炉料面矿物-煤气-焦炭的多元高温固体/熔体混杂共存的具有非均匀流态化特征的粗糙表面的电磁散射特性。研究高炉煤气流中携带的水蒸汽、粉尘以及其他小粒子等形成的粒子流的电磁散射特性和电波传播特性，并在目标特性和电波传播特性研究的基础上，研究高炉复杂环境下基于FMCW 雷达体制的动目标显示算法，研究如何在强干扰信号中利用先验知识和背景对消等后处理方法提取反映粒子流速度的弱信号，研究雷达恒虚警技术和Bayes估计方法降噪，研究斜入射造成遮蔽效应带来的频谱估计值不收敛问题。研究慢动目标共存和界面模糊情况下，将雷达信号中缠绕的料面高度信息和煤气流分布信息做解耦处理的方法，以获取描述高炉运行状态最为关键的两个过程参数，同时也为复杂多相流的特征提取提供新的电磁场实验测试和理论计算方法。

针对高炉料面的组成成分、形成方式与典型形态，结合微波工作频段与数据采集方式，研究焦炭和铁矿石等多元高温固体/熔体混杂共存条件下，非均匀流态化特征的高温表面的电磁散射特性，建立了具有起伏几何特征的随机粗糙料面与波束指向相结合的后向散射模型。研究了强干扰信号中利用先验知识嵌入和背景对消方法，改进的恒虚警技术适应强弱周期交替场景下小粒子流速度的弱信号提取。在雷达信号缠绕解耦的料面高度信息和煤气流分布信息中，针对多相离散随机介质中颗粒与微粒的流态化运动形态，进行了EDEM理论建模与仿真分析。采用CW和FMCW两种测速系统，包括硬件电路和测速算法实现动目标速度实时检测，获取了热态燃烧环境下粒子流运动速度。研究了FMCW体制下SAR成像高距离分辨率和高多谱勒分辨率问题，对于旋转天线（扫视流态化目标），考虑长时延FMCW信号存在距离--多谱勒耦合会出现一维距离相位置偏差，同时高斯采样窗函数的逆变换会导致流态化非均匀运动目标（喷涌的流态化料面）产生距离相的高阶项合成图像的电磁强度（对应图像的亮度）失真而导致料面的物理密度（映射气固浓度比）失真，最终导致基于图像理解的真实物理料线的位置发生偏差，因此采用基于Gabor函数的二维图像滤波方法弱化斜入射导致的遮蔽效应，获取了描述高炉运行状态的下料速度和料线形状。创新实践了基于微波图像处理的深度学习方法，通过图像解译高温流态化目标中蕴含的速度和高度信息。测试了26GHz、35GHz、77GHz和120GHz频段，发现其成像分辨率、成像速度以及针对不同电尺寸目标检测的电磁散射图像与物理场保持一致。提出基于图像通道注意力机制的高炉雷达料线提取模型，分割精度为71.49%，比Unet网络分割精度提升19.78%。同时边缘信息监督料线提取模型分割精度提升72.23%，保留了丰富的流态化边缘细节信息。研究成果在国内自动化学报和控制理论与应用，以及IEEE sensors journal以及日本钢铁协会杂志ISIJ和瑞士metals发表，并在武钢和南钢等得到验证。