D010.13374f.isn0W3x.201.02.022 第33卷第2期 北京科技大学学报 Vo133 No 2 2011年2月 Journal ofUniversity of Science and Technobgy Bejjing Feb 2011 高炉雷达料面测量信号处理系统改进 陈先中1 尹怡欣)侯庆文12) 李晓理)马健1) 王 猛2) 1)北京科技大学信息工程学院.北京100832)北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室，北京100083 通信作者.Email cx@ust edu cn 摘要研制用于高温恶劣生产环境下新型治金专用雷达.采用改进的调频连续波测量原理，提高了固体雷达料面测量的实 时性。提出一种新的智能时变阈值信号处理方法，解决了因高炉内料面反射系数变化影响雷达测距精确性问题.实验室模拟 仿真固粉态料面测量表明，该治金雷达测量料面的跟踪延时在Q2以内，最大跟踪测量平均误差控制在Q05%.现场测试结 果表明，测量平均误差Q95%,能够实时稳定地跟踪料面变化，满足高炉监控需求. 关键词高炉：雷达：料面测量仪：信号处理 分类号TM931 Improvem ent of a radar signal processng system for burden surface measure m ent in a blast furnace CHEN Xian hong 2),YN Yi-xi 2)HOU Qingwer 2).LIXiao2 MA Jian 2)WANG Meng 1)Schoolof hpmaton Eng ineerng University of Science and Techrokgy Beijing Beijng 100083 Chna 2)Key Laborao of theMnistry of Educa tion ofChina frAdvanced Control fr Iron ad SteelPocess Universit of Scence and Technopgy Beijng Beijing100083 Chima Correspond ng author Email cxt usth edu cn ABSTRACT Menllurgical radar was deve loped wh ich can be used n hgh temperature and hash Production enviromm en ts It adop ted an inp roved frequency modulted contnuous wave pricple and enhanoed the real time perpmance of solid materal levelm easure m et An intelligent tin e varying hresold sgnal processngmetod was proposed p solve he radar rangng accuracy pob km caused by the change of solidmaterial surface reflection coefficient n a blast fumace Measurement results in a solid powder statem ateral sur face siuatpn enviromment n he laborapry shows hat themeasurment tracking de hy of the metallrgical radar iswihna 2s and the maxmu aveage track ng error is less than0 05%.Feld test resu lts show hat he averagem casurment enor is0 9,nd ica tng that hemetallrgical radar is capable of sab ee material surface tracking n real time and can meet the requ irments ofBF moni ring KEY WORDS blast fmaces radar evelmeers sgnal processing 目前测距雷达按工作方式主要分为脉冲雷达和 雷达不是治金专用雷达，普遍存在两个问题：一是固 调频连续波(frequencymodulaed con tinuous wave 体料面跟踪速度慢，平均在5左右：二是测量误差 FMCW)雷达·.MCW雷达具有辐射功率小、测距 大一般在3%一5%的范围内波动.同时，由于对高 精度高及设备集成小型化等众多特点，在工业生产 炉高温含尘变介电常数的料面特性缺乏了解，测量 和民用自动化领域获得了广泛的应用2-.治金行 稳定性极差，经常因数据波动大而死机.本文针对 业高炉生产中也已使用微波雷达进行料面测量试 治炼生产环境下，高炉内部多粉尘，高温和高压给料 验，但目前料面测量雷达均是国外产品.由于上述 面测量带来的问题，改进了固体雷达测量和信号处 收稿日期：2010-02-05 基金项目：国家高技术研究发展计划目标导向资助项目(N92009AA04☑56)片东南大学毫米波国家重点实验室资助项目(NQK200801):北 京市教委重点学科资助项目(N0XK00080537)
第 33卷 第 2期 2011年 2月 北 京 科 技 大 学 学 报 JournalofUniversityofScienceandTechnologyBeijing Vol.33 No.2 Feb.2011 高炉雷达料面测量信号处理系统改进 陈先中 1, 2) 尹怡欣 1, 2 ) 侯庆文 1, 2) 李晓理 1, 2) 马 健 1, 2) 王 猛 1, 2) 1) 北京科技大学信息工程学院, 北京 100083 2) 北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室, 北京 100083 通信作者, E-mail:cxz@ustb.edu.cn 摘 要 研制用于高温恶劣生产环境下新型冶金专用雷达.采用改进的调频连续波测量原理, 提高了固体雷达料面测量的实 时性.提出一种新的智能时变阈值信号处理方法, 解决了因高炉内料面反射系数变化影响雷达测距精确性问题.实验室模拟 仿真固粉态料面测量表明, 该冶金雷达测量料面的跟踪延时在 0.2s以内, 最大跟踪测量平均误差控制在 0.05%.现场测试结 果表明, 测量平均误差 0.95%, 能够实时稳定地跟踪料面变化, 满足高炉监控需求. 关键词 高炉;雷达;料面测量仪;信号处理 分类号 TM931 Improvementofaradarsignalprocessingsystem forburdensurfacemeasurementinablastfurnace CHENXian-zhong1 2) , YINYi-xin1 2) , HOUQing-wen1, 2) , LIXiao-li1, 2) , MAJian1 2) , WANGMeng1, 2) 1) SchoolofInformationEngineering, UniversityofScienceandTechnologyBeijing, Beijing100083, China 2) KeyLaboratoryoftheMinistryofEducationofChinaforAdvancedControlforIronandSteelProcess, UniversityofScienceandTechnologyBeijing, Beijing100083, China Correspondingauthor, E-mail:cxz@ustb.edu.cn ABSTRACT Metallurgicalradarwasdevelopedwhichcanbeusedinhightemperatureandhashproductionenvironments.Itadopted animprovedfrequency-modulatedcontinuouswaveprincipleandenhancedthereal-timeperformanceofsolidmateriallevelmeasurement.Anintelligenttime-varyingthresholdsignalprocessingmethodwasproposedtosolvetheradarrangingaccuracyproblemcaused bythechangeofsolidmaterialsurfacereflectioncoefficientinablastfurnace.Measurementresultsinasolid-powderstatematerialsurfacesimulationenvironmentinthelaboratoryshowsthatthemeasurementtrackingdelayofthemetallurgicalradariswithin0.2s, and themaximumaveragetrackingerrorislessthan0.05%.Fieldtestresultsshowthattheaveragemeasurementerroris0.95%, indicatingthatthemetallurgicalradariscapableofstablematerialsurfacetrackinginreal-timeandcanmeettherequirementsofBFmonitoring. KEYWORDS blastfurnaces;radar;levelmeters;signalprocessing 收稿日期:2010--02--05 基金项目:国家高技术研究发展计划目标导向资助项目 ( No.2009AA04Z156 );东南大学毫米波国家重点实验室资助项目 ( No.K200801 ) ;北 京市教委重点学科资助项目 ( No.XK100080537 ) 目前测距雷达按工作方式主要分为脉冲雷达和 调频连续波 ( frequency-modulatedcontinuouswave, FMCW)雷达 [ 1] .FMCW雷达具有辐射功率小、测距 精度高及设备集成小型化等众多特点, 在工业生产 和民用自动化领域获得了广泛的应用 [ 2--3] .冶金行 业高炉生产中也已使用微波雷达进行料面测量试 验, 但目前料面测量雷达均是国外产品.由于上述 雷达不是冶金专用雷达, 普遍存在两个问题 :一是固 体料面跟踪速度慢, 平均在 5 s左右 ;二是测量误差 大, 一般在 3% ～ 5%的范围内波动 .同时, 由于对高 炉高温含尘变介电常数的料面特性缺乏了解, 测量 稳定性极差, 经常因数据波动大而死机 .本文针对 冶炼生产环境下, 高炉内部多粉尘 、高温和高压给料 面测量带来的问题, 改进了固体雷达测量和信号处 DOI :10 .13374 /j .issn1001 -053x .2011 .02 .022
。216 北京科技大学学报 第33卷 理方法，提高了实时性和稳定性.研制的高炉雷达 式中：△为频率步进；=01，N一1为相应离散 在宝钢不锈钢事业部2号高炉获得了实际应用，为 调频点. 恶劣生产环境下稳定获取料面信息，提供了新的测 将式(8)代入式(4)，则有 量手段. 2 左瓷什R 1测量原理 (0↓，1) 9 1.1基本原理1- 对式(9作进一步变换可得 设发射信号为 V or (10) 叱sn(w中P) 则接收信号为 式中，2恐：为信号频率，为采样率 sin[o()+)] (2) 对此信号进行FFT可得信号频率： 式中，为发射信号的幅值，为接受信号的幅值， ω为信号的频率，τ为微波的传输时间，P为发射信 ENI (11) 号的初相位， 式中，为峰值谱线号，N为F的长度. 将发射信号和接收信号进行混频： 由式(10可知 (sm(w+9)ksηω（上t)+9]= -c02m29-r) 2恐f (12) 3) 结合式(11)和(12，可得 经过低通滤波保留低频信号： R-iC 2NA f (13) 2 (4) 只要找出正确的峰值谱线号，就可以求出相应 传统的低频信号分析方法如下： 的距离R由(13式可知，距离R只取决于光速C B 采样长度N和扫频步进△f 同时由式(13可知，距离分辨率为 R I V o C(2 5) △R-2f C (14) 式中，V-)为信号幅值。R视为信号频率，上 此修正分析结果相比于传统结果，揭示了影响 2B 距离分辨率的本质.由式(14)可以看出，心上B一 视为采样频率善则式(5)就等价为 定的情况下，距离分辨率为定值，可以通过调节N V oo (6) △的分配来满足不同的实时性要求.表1列出了三 种常用采样长度下运算所需时间（单位为数字信号 对式(5)进行快速傅里叶变换(fast Fourier tans fom FFI,)则频谱间隔，此处即为距离分辨率 处理(d gital signal processng DSP)指令周期)，其 中调频采样时间包括调频控制时间、采样等待和转 A -2B (7) 换时间，FF时间主要为算法用时. 此分析方法存在的问题：距离分辨率△R受制 由表1可以看出，调频采样时间跟采样长度成 于调频带宽B而带宽B又受制于系统硬件.当带 正比：比较256点与1024点采样，由于FT按照 宽B为1GH附，距离分辨率△R仅为0.15四要想 DⅢdecmation in tme按时间抽取)蝶形算法进行 进一步提高距离分辨率则必须从硬件上进行改进， 优化，所以FT的用时基本相同，但调频和采样节 代价非常高. 约的时间较多，经过计算可见其总时间节约了 1.2原理修正 74.1%,从测量方法上提高了系统的实时性.但 针对传统分析方法的不足，对滤波后的低频信 是，考虑到实际测量环境中高炉料面的缓变特征， 号进一步修正，式(4)中，信号频率可以进行如下 以及数字信号处理中间计算过程的精度损失，结 变换： 合1024点一次测量所用时间为47.788m,s能够 =+B=+Ai(=01N1)(8) 满足系统实时性的要求，所以本文最终采样长度 采用1024点
北 京 科 技 大 学 学 报 第 33卷 理方法, 提高了实时性和稳定性.研制的高炉雷达 在宝钢不锈钢事业部 2号高炉获得了实际应用, 为 恶劣生产环境下稳定获取料面信息, 提供了新的测 量手段 . 1 测量原理 1.1 基本原理 [ 1--4] 设发射信号为 VTsin(ωt+φ) ( 1) 则接收信号为 VRsin[ ω(t-τ) +φ)] ( 2) 式中, VT为发射信号的幅值, VR为接受信号的幅值, ω为信号的频率, τ为微波的传输时间, φ为发射信 号的初相位 . 将发射信号和接收信号进行混频 : VTsin( ωt+φ) VRsin[ ω( t-τ) +φ] = VTVR 2 cos2πf 2R C -cos( 2ωt+2φ-ωτ) ( 3) 经过低通滤波保留低频信号: VTVR 2 cos2πf 2R C ( 4) 传统的低频信号分析方法如下 : VTVR 2 cos 2πf 2R C =V′cos 2π 2R C f0 + B N i = V′cos2π R C/( 2B) 1 N i+φ0 ( 5) 式中, V′= VTVR 2 为信号幅值, R视为信号频率 f, C 2B N 视为采样频率 fs, 则式 ( 5)就等价为 V′cos2π f fs i+φ0 ( 6) 对式 ( 5)进行快速傅里叶变换 ( fastFouriertransform, FFT), 则频谱间隔, 此处即为距离分辨率 ΔR= C 2B ( 7) 此分析方法存在的问题:距离分辨率 ΔR受制 于调频带宽 B, 而带宽 B又受制于系统硬件.当带 宽 B为 1 GHz时, 距离分辨率 ΔR仅为 0.15m.要想 进一步提高距离分辨率, 则必须从硬件上进行改进, 代价非常高 . 1.2 原理修正 针对传统分析方法的不足, 对滤波后的低频信 号进一步修正, 式 ( 4)中, 信号频率 f可以进行如下 变换: f=f0 + B N i=f0 +Δfi (i=0, 1, …, N-1) ( 8) 式中 :Δf为频率步进;i=0, 1, …, N-1 为相应离散 调频点. 将式 ( 8)代入式 ( 4), 则有 VTVR 2 cos 2πf 2R C =V′cos 2π 2R C Δfi+φ0 ( i=0, 1, …, N-1) ( 9) 对式 ( 9)作进一步变换可得 V′cos2π 2R C Δf·fst+φ0 ( 10) 式中, 2R C Δf·fs为信号频率, fs为采样率. 对此信号进行 FFT, 可得信号频率 : f=i N fs ( 11) 式中, i为峰值谱线号, N为 FFT的长度 . 由式 ( 10)可知 f= 2R C Δf·fs ( 12) 结合式 ( 11)和 ( 12), 可得 R=i C 2NΔf ( 13) 只要找出正确的峰值谱线号 i, 就可以求出相应 的距离 R.由 ( 13)式可知, 距离 R只取决于光速 C、 采样长度 N和扫频步进 Δf. 同时由式 ( 13)可知, 距离分辨率为 ΔR= C 2NΔf ( 14) 此修正分析结果相比于传统结果, 揭示了影响 距离分辨率的本质 .由式 ( 14)可以看出, NΔf=B一 定的情况下, 距离分辨率为定值, 可以通过调节 N、 Δf的分配来满足不同的实时性要求.表 1列出了三 种常用采样长度下运算所需时间 (单位为数字信号 处理 ( digitalsignalprocessing, DSP)指令周期 ), 其 中调频采样时间包括调频控制时间 、采样等待和转 换时间, FFT时间主要为算法用时 . 由表 1可以看出, 调频采样时间跟采样长度成 正比 ;比较 256点与 1 024 点采样, 由于 FFT按照 DIT( decimationintime, 按时间抽取 )蝶形算法进行 优化, 所以 FFT的用时基本相同, 但调频和采样节 约的时间较多, 经过计算可见其总时间节约了 74.1%, 从测量方法上提高了系统的实时性 .但 是, 考虑到实际测量环境中高炉料面的缓变特征, 以及数字信号处理中间计算过程的精度损失, 结 合 1 024点一次测量所用时间为 47.788 ms, 能够 满足系统实时性的要求, 所以本文最终采样长度 采用 1 024点 . · 216·
第2期 陈先中等：高炉雷达料面测量信号处理系统改进 217° 表1不同采样长度用时对比 2.1模拟信号处理 Table Tme consum ing comparison of different sampling lengths 实际情况下，各种噪声以及雷达器件本身的反 采样 时间/(DSP指令周期) 射都会混杂在回波信号中，使得回波信号频谱中出 长度 调频采样 FFT 总时间 现多个波峰，并且在低频段会出现一段幅值较高呈 256 1759771 98117 1857888 递减趋势的信号，称为R觐象0.这些低频干扰 512 3519515 108505 3628020 都可以通过图1所示高通滤波器滤除.信号经过高 1024 7039003 129330 7168333 通滤波器(High-Pass File,rHF后幅值比较低，使 用图2放大和滤波电路滤除高频噪声. 2复杂工况下的综合信号处理方法 MW雷达非常适合短距离精确测量，具有高 -20 的距离分辨能力和测量精度.然而，由式(14)可知， -40 当采样点数N为1024频率步进△为1H附，相 100 应的距离分辨率△R约为0.146？此分辨率不能满 -1004 足高精度测量的要求.传统雷达信号处理方法9是 1 10 10 10 频率Hz 采样滤波以后利用FFT得到信号频谱，然后利用各 R11 R21 种频谱校正方法6)求得信号的真实频率从而算 649 191 C11 C12 C21 C22 出相应的距离. 0.056μF0.027μF 0.47μF0.22μ 本文针对高炉生产环境进行研究，被测料面由 R22 93.1k 1000 铁矿石和焦炭组成其料面坑洼不平，反射系数比较 低，回波信号中包含了大量干扰.同时，由于高炉的 图1高通滤波器的SPE仿真结果及电路图 特殊性，雷达的安装位置不能任意选定，炉体内的十 F 1 PSPICE smukton result and circuit of a high-pass filter 字测温架也可能成为一个很大的干扰源由于信号 未达到料面之前就会有很大一部分能量直接被十字 测温架反射，故在差频信号中体现出一个很强的低 100 频干扰，如果不作处理，会淹没真实信号.其次，高 -20 炉生产过程中，不断的布料、喷水等工艺过程会使得 20 炉体内充满粉尘、水蒸气等气液固三态混合物，这些 -80 300 混合物对雷达信号的吸收、散射等也会加剧信号的 恶化. 10 10 10㎡ 颍率日z 回波信号与发射信号混频后得到原始差频信 I C21 号，再通过低通滤波器(ow-pass filter IPF滤除高 0.33uF 0.0124F 频干扰，就可以得到式(4)低频信号.然而，此低频 R11 R12 R21 R22 806 1.91k 9.31k21k 信号还包含大量干扰，需要进行进一步处理.由于 C12 C22 0.0022HF 0.0022μF 是针对真实的工况进行研究，被测环境的一些参数 己知，利用这些己知参数对信号进行预处理优化，会 图2低通滤波器的SE仿真结果及电路图 大大提高信号质量，降低后续处理的难度.真实的 Fig 2 PSPCE smu la tion result and circuit of a b.pass filter 高炉测量环境中，距离雷达大约6的地方是十字 测温架，而高炉料面一般在十字测温架1m以下，即 2.2数字信号处理 雷达安装位置距离料面约为7m左右.考虑到雷达 差频信号经模拟滤波器后进行模数转换器 的通用性以及软件相对于硬件改动较为容易，在设 (anajog to digital converer ADC)采样及数字信号 计预处理模拟滤波器时，并没有把6m以内的信号 处理.设置采样点数N为1024频率步进为 全部滤除，而只是滤除测量中几乎不可能出现的低 1.6MHz则频率分辨率△R约为0.092四这样的 频干扰一对应于50a以内的信号，其他频段的 分辨率还不能满足高炉生产的要求，必须使用频谱 信号则使用数字信号处理技术处理 校正技术进行校正
第 2期 陈先中等:高炉雷达料面测量信号处理系统改进 表 1 不同采样长度用时对比 Table1 Timeconsumingcomparisonofdifferentsamplinglengths 采样 长度 时间 /( DSP指令周期 ) 调频采样 FFT 总时间 256 1 759 771 98 117 1 857 888 512 3 519 515 108 505 3 628 020 1 024 7 039 003 129 330 7 168 333 2 复杂工况下的综合信号处理方法 FMCW雷达非常适合短距离精确测量, 具有高 的距离分辨能力和测量精度.然而, 由式 ( 14)可知, 当采样点数 N为 1 024, 频率步进 Δf为 1 MHz时, 相 应的距离分辨率 ΔR约为 0.146 m, 此分辨率不能满 足高精度测量的要求 .传统雷达信号处理方法 [ 5]是 采样滤波以后利用 FFT得到信号频谱, 然后利用各 种频谱校正方法 [ 6--9] 求得信号的真实频率, 从而算 出相应的距离. 本文针对高炉生产环境进行研究, 被测料面由 铁矿石和焦炭组成, 其料面坑洼不平, 反射系数比较 低, 回波信号中包含了大量干扰 .同时, 由于高炉的 特殊性, 雷达的安装位置不能任意选定, 炉体内的十 字测温架也可能成为一个很大的干扰源, 由于信号 未达到料面之前就会有很大一部分能量直接被十字 测温架反射, 故在差频信号中体现出一个很强的低 频干扰, 如果不作处理, 会淹没真实信号.其次, 高 炉生产过程中, 不断的布料 、喷水等工艺过程会使得 炉体内充满粉尘 、水蒸气等气液固三态混合物, 这些 混合物对雷达信号的吸收 、散射等也会加剧信号的 恶化. 回波信号与发射信号混频后得到原始差频信 号, 再通过低通滤波器 ( low-passfilter, LPF)滤除高 频干扰, 就可以得到式 ( 4)低频信号.然而, 此低频 信号还包含大量干扰, 需要进行进一步处理.由于 是针对真实的工况进行研究, 被测环境的一些参数 已知, 利用这些已知参数对信号进行预处理优化, 会 大大提高信号质量, 降低后续处理的难度.真实的 高炉测量环境中, 距离雷达大约 6 m的地方是十字 测温架, 而高炉料面一般在十字测温架 1 m以下, 即 雷达安装位置距离料面约为 7 m左右.考虑到雷达 的通用性以及软件相对于硬件改动较为容易, 在设 计预处理模拟滤波器时, 并没有把 6 m以内的信号 全部滤除, 而只是滤除测量中几乎不可能出现的低 频干扰 ———对应于 50 cm以内的信号, 其他频段的 信号则使用数字信号处理技术处理. 2.1 模拟信号处理 实际情况下, 各种噪声以及雷达器件本身的反 射都会混杂在回波信号中, 使得回波信号频谱中出 现多个波峰, 并且在低频段会出现一段幅值较高呈 递减趋势的信号, 称为 Ring现象 [ 10] .这些低频干扰 都可以通过图 1所示高通滤波器滤除.信号经过高 通滤波器 ( High-PassFilter, HPF)后幅值比较低, 使 用图 2放大和滤波电路滤除高频噪声. 图 1 高通滤波器的 PSPICE仿真结果及电路图 Fig.1 PSPICEsimulationresultandcircuitofahigh-passfilter 图 2 低通滤波器的 PSPICE仿真结果及电路图 Fig.2 PSPICEsimulationresultandcircuitofalow-passfilter 2.2 数字信号处理 差频信号经模拟滤波器后进行模数转换器 ( analog-to-digitalconverter, ADC)采样及数字信号 处理.设 置采样 点数 N为 1 024, 频率步 进为 1.6 MHz, 则频率分辨率 ΔR约为 0.092 m.这样的 分辨率还不能满足高炉生产的要求, 必须使用频谱 校正技术进行校正 . · 217·
。218 北京科技大学学报 第33卷 高炉实际测量最近距离约为7四最远距离一 主频150MHz50阶滤波器耗时0.868m,s100阶耗 般不超过15四所以试验中预设FR(nite mpulse 时1.210m,s100阶滤波器能满足实时性的要求，最 response有限冲激响应)滤波器，其带通上下截止频 终选用Hmn窗100阶FR滤波器. 率分别对应6m和15四对于滤波器的要求是过渡 FR滤波器只能滤除6~15m以外的干扰（如 带越窄，阻带衰减越大越好.然而，过渡带、阻带的 十字测温造成的千扰).对于6~15m内的干扰却 高要求会给实时性带来影响.另外，FR滤波器采 无能为力.高炉内复杂恶劣的环境会带来各种各样 用窗函数设计，不同的窗函数设计出来的滤波器性 的干扰反映在频谱中就是全频段都有噪声，这就大 能也不一样.试验中综合比较了利用Hmn窗和 大降低了信噪比，给快速傅里叶变换后的寻峰带来 Hm窗设计的50阶和100阶FR滤波器的效果， 极大干扰，影响了系统稳定性.为提高测量结果的 结果如图3所示 稳定性，本文采用了以智能时变阈值(tme varyng threshold TVT)方法，结合混合信号滤波方法流程 汤 图如图4所示. -60 均值滤波 FIR滤波 -100 0 FFT 0 频率kHz (a)Han窗50阶 阈值动态限幅 TVT处理 04Y 消抖 —一青一一 -40 频谱校正 -60 -80 中值滤波 -100 -120 图4数字信号处理流程 0 4 8 10 Fg 4 Flow chart of dgital sgnal processing 频率Hz b)Hann窗100阶 0 (1)均值滤波：DSP28335的片内外设带有12 -10F 位16通道模数转换器，多通道同时采样提高了信号 -20 - 采样速度：另外，多通道采样能一定程度上滤除脉冲 40 干扰. -5 P 60 (2)智能时变阈值处理方法包括阈值动态限幅 -70 4 6 8 10 和消抖：频率寻峰过程中，首先系统进行测量初期的 频率Hz (c)Hamming窗50阶 学习过程，凭经验确定一个合适的曲线，曲线形状为 基于雷达回波信号平均噪声之上的一个阈值范围 -20 一般取噪声能量的150%为阈值动态曲线.如果动 -40 美 态限幅测量有效值的次数超过5%则进行阈值调 -60 整，阈值曲线下移或上移.另外设置有效峰值谱线 80 洛世前 号在频域的最大偏差计数器，如果偏差超过阈值则 8 10 颖率kHz 计数器加1如果计数器超过初设的上限阈值则做 (d)Hamming窗100阶 进一步处理；同样此偏差计数器也是可调的.偏差 图3不同滤波器特性对比 计数器在1h呐进行清零，系统在需要时进行偏差 F 3 Charac teristics oumparison of different filters 计数器阈值的调整，可有效去除短时煤气流等干扰 信号的波动，增强系统稳定性. 由图3可知，H anm ing窗的旁瓣衰减明显优于 (3)频谱校正：采用比值法对快速傅里叶变换 H窗.100阶滤波器的过渡带明显好于50阶，但 的结果进行校正，得到的谱线号，在实验室环境下， 100阶的计算量比50阶大，这会影响系统实时性. 系统精度可以达到毫米级，最大误差低于3四 实际采用美国T讼司DS亚8335数字信号处理器， (4)中位值平均滤波：为防止频率寻峰的最终
北 京 科 技 大 学 学 报 第 33卷 高炉实际测量最近距离约为 7 m, 最远距离一 般不超过 15 m, 所以试验中预设 FIR( finiteimpulse response, 有限冲激响应 )滤波器, 其带通上下截止频 率分别对应 6 m和 15 m.对于滤波器的要求是过渡 带越窄, 阻带衰减越大越好.然而, 过渡带 、阻带的 高要求会给实时性带来影响.另外, FIR滤波器采 用窗函数设计, 不同的窗函数设计出来的滤波器性 能也不一样 .试验中综合比较了利用 Hamming窗和 Hann窗设计的 50阶和 100阶 FIR滤波器的效果, 结果如图 3所示 . 图 3 不同滤波器特性对比 Fig.3 Characteristicscomparisonofdifferentfilters 由图 3可知, Hamming窗的旁瓣衰减明显优于 Hann窗 .100阶滤波器的过渡带明显好于 50阶, 但 100阶的计算量比 50阶大, 这会影响系统实时性 . 实际采用美国 Ti公司 DSP28335数字信号处理器, 主频 150 MHz.50阶滤波器耗时 0.868 ms, 100阶耗 时 1.210 ms, 100阶滤波器能满足实时性的要求, 最 终选用 Hamming窗 100阶 FIR滤波器. FIR滤波器只能滤除 6 ～ 15 m以外的干扰 (如 十字测温造成的干扰 ) .对于 6 ～ 15 m内的干扰却 无能为力 .高炉内复杂恶劣的环境会带来各种各样 的干扰, 反映在频谱中就是全频段都有噪声, 这就大 大降低了信噪比, 给快速傅里叶变换后的寻峰带来 极大干扰, 影响了系统稳定性 .为提高测量结果的 稳定性, 本文采用了以智能时变阈值 ( time-varying threshold, TVT)方法, 结合混合信号滤波方法, 流程 图如图 4所示 . 图 4 数字信号处理流程 Fig.4 Flowchartofdigitalsignalprocessing ( 1) 均值滤波 :DSP28335 的片内外设带有 12 位 16通道模数转换器, 多通道同时采样提高了信号 采样速度 ;另外, 多通道采样能一定程度上滤除脉冲 干扰 . ( 2) 智能时变阈值处理方法包括阈值动态限幅 和消抖:频率寻峰过程中, 首先系统进行测量初期的 学习过程, 凭经验确定一个合适的曲线, 曲线形状为 基于雷达回波信号平均噪声之上的一个阈值范围, 一般取噪声能量的 150%为阈值动态曲线 .如果动 态限幅测量有效值的次数超过 5%则进行阈值调 整, 阈值曲线下移或上移 .另外设置有效峰值谱线 号在频域的最大偏差计数器, 如果偏差超过阈值则 计数器加 1, 如果计数器超过初设的上限阈值则做 进一步处理;同样此偏差计数器也是可调的 .偏差 计数器在 1 h内进行清零, 系统在需要时进行偏差 计数器阈值的调整, 可有效去除短时煤气流等干扰 信号的波动, 增强系统稳定性 . ( 3) 频谱校正 :采用比值法对快速傅里叶变换 的结果进行校正, 得到的谱线号, 在实验室环境下, 系统精度可以达到毫米级, 最大误差低于 3 mm. ( 4) 中位值平均滤波:为防止频率寻峰的最终 · 218·
第2期 陈先中等：高炉雷达料面测量信号处理系统改进 219° 结果受到脉冲干扰最大程度的提高系统稳定性，将 为高炉休风时套筒内看到的生产时炉料的真实状 一定次数的寻峰结果归为一组去掉这组峰值中 态，其中套筒内部黑色的横杠为十字测温 的最大和最小值，然后计算一2个数据的算术平 均值. 由于采用上述混合滤波，测量周期延长.测试 结果表明，完成一次测量耗时约20m,s作中位滤波 时，如果取10则最终测量周期约为0.2，s可满足 高炉生产实时性需求. 3试验结果 3.1模拟试验 图7现场安装雷达 Fg7 Fie d installed radar 实验室模拟固粉态料面测量，采用固体焦炭 和煤粉做实验.信号经过上述滤波处理后，频谱 如图5所示.正确找到峰值后，再经过比值法对 频谱校正得出实际信号频率，从而得到对应的真 实距离. 120 ··-…原始谱 100 ▲…校正谐 80 图8雷达安装环境 0 Fg 8 Radar instllation envirommet 20 图9为现场测量数据.由图可见在稳态连续多 455055606570758085 次测量后，最大数据偏差小于0.1四平均误差为 0.95%. 图5采样信号频谱及校正 10.56 Fg 5 Orignal spectm and correction spectrum of the sampled sgnal 1052 为验证上述信号处理技术的稳定性，对同一对 10.48 象进行多次测量，其结果如图6所示.由图6可见， 1044 www 多次测量最大偏差接近3四精度达到0.05%：测 10.40 量结果的波动在毫米级，稳定性达到设计要求， 测量次数 5.45 5.415 图9现场测试结果 5414 Fig 9 Fiel test results 5.413 5.412 5.411 2345678910 4结语 测量次数 MCW雷达在料面测量中有其独特的优势，然 图6同一对象多次测量结果 Fig 6 Repea ted measurment results of he sme mget 而生产过程中的高炉内部环境恶劣，对雷达测距干 扰极大，普通MCW雷达在这样的环境下很难稳定 3.2现场测试 工作，本文通过理论和实践研究了提高雷达测距稳 在宝钢进行了生产环境下高炉料面的实际测 定性和实时性：使用笔者研制的专用冶金雷达进行 量.该高炉容积2500.图7为本文研制的治金专 了现场测试从测量结果来看，精度和稳定性较好地 用雷达实物图，图8为测试环境.图8的测试环境 满足了高炉生产的需要
第 2期 陈先中等:高炉雷达料面测量信号处理系统改进 结果受到脉冲干扰, 最大程度的提高系统稳定性, 将 一定次数 N的寻峰结果归为一组, 去掉这组峰值中 的最大和最小值, 然后计算 N-2个数据的算术平 均值. 由于采用上述混合滤波, 测量周期延长 .测试 结果表明, 完成一次测量耗时约 20 ms, 作中位滤波 时, 如果 N取 10, 则最终测量周期约为 0.2s, 可满足 高炉生产实时性需求 . 3 试验结果 3.1 模拟试验 实验室模拟固粉态料面测量, 采用固体焦炭 和煤粉做实验 .信号经过上述滤波处理后, 频谱 如图 5所示 .正确找到峰值后, 再经过比值法对 频谱校正得出实际信号频率, 从而得到对应的真 实距离 . 图 5 采样信号频谱及校正 Fig.5 Originalspectrum andcorrectionspectrumofthesampled signal 为验证上述信号处理技术的稳定性, 对同一对 象进行多次测量, 其结果如图 6所示 .由图 6可见, 多次测量最大偏差接近 3 mm, 精度达到 0.05%;测 量结果的波动在毫米级, 稳定性达到设计要求 . 图 6 同一对象多次测量结果 Fig.6 Repeatedmeasurementresultsofthesametarget 3.2 现场测试 在宝钢进行了生产环境下高炉料面的实际测 量 .该高炉容积 2500m 3 .图 7为本文研制的冶金专 用雷达实物图, 图 8为测试环境.图 8 的测试环境 为高炉休风时套筒内看到的生产时炉料的真实状 态, 其中套筒内部黑色的横杠为十字测温. 图 7 现场安装雷达 Fig.7 Fieldinstalledradar 图 8 雷达安装环境 Fig.8 Radarinstallationenvironment 图 9为现场测量数据.由图可见在稳态连续多 次测量后, 最大数据偏差小于 0.1 m, 平均误差为 0.95%. 图 9 现场测试结果 Fig.9 Fieldtestresults 4 结语 FMCW雷达在料面测量中有其独特的优势, 然 而生产过程中的高炉内部环境恶劣, 对雷达测距干 扰极大, 普通 FMCW雷达在这样的环境下很难稳定 工作 .本文通过理论和实践研究了提高雷达测距稳 定性和实时性 ;使用笔者研制的专用冶金雷达进行 了现场测试, 从测量结果来看, 精度和稳定性较好地 满足了高炉生产的需要 . · 219·