基于混沌神经元理论的振动式大包下渣检测系统田陆1，21衡阳镭目科技有限责任公司湖南衡阳4210012镭目公司北京研究所北京100080摘要为了提高铸坯质量和连铸作业率，在钢水浇铸过程中，必须严格控制下渣。在对国内外现有的各种下渣检测方法的广泛调研、资料分析和总结的基础上，本文提出了对水口操作臂振动信号进行混沌神经元分析，以此来识别钢水浇注状态的下渣检测系统。文章对振动信号的采集与处理以及钢渣特征参数的提取与识别方法进行了深入研究，并详细阐述了神经网络技术应用于下渣检测的基本原理，简要介绍了该系统的总体框架与功能设计。系统在湘钢等钢厂的使用结果证明，该系统满足实时性的要求，能够显著提高钢水的洁净度和连铸作业率，为钢厂创造效益。关键词混沌理论神经网络钢渣检测小波分析振动信号处理1引言连铸工艺的生产过程中，钢水从钢包流人中间包，再经滑动水口进入结晶器，冷却后凝固成各种截面的铸坯。渣层对钢包及中包钢水有保温防氧化作用，然而当中包渣层过厚则会导致钢水污染，增加中包耐火材料侵蚀并增加中包残余渣层厚度。因此控制钢包中的钢渣流动对提高铸坯质量、增加连铸批次有着非常重要的意义。目前国内外已有多种对钢包下渣进行自动检测的方..