基于多源信息融合的高炉料面温度场在线检测系统研究及其应用

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钢铁产业是我国国民经济的重要支柱产业,涉及面广,产业关联度高,在经济建设和社会发展等方面发挥着重要作用。高炉是钢铁生产流程中的最关键设备,也是能源、资源消耗和环境污染的大户。高炉的顺行、稳定、高效生产,关系到整个钢铁公司乃至整个社会的经济效益。高炉炉喉煤气流分布是影响高炉生产状况的主要的因素之一,对于保持高炉的稳定运行和指导高炉优化操作起着十分重要的作用。高炉料面温度场能够准确地反映炉喉煤气流分布状况,本文针对单一检测信息不能准确反映高炉料面温度场的问题,运用信息融合技术、图像处理技术、人工智能技术、软测量技术等进行“基于多源信息融合的高炉料面温度场在线检测系统”的研究,在某钢铁公司2200m3高炉上实现工业应用。应用表明,系统能准确反映高炉料面温度场分布,为高炉布料操作和炉况诊断等提供了实时准确的指导,保证高炉稳顺优化运行,取得了显著的效益。本文的主要研究工作和创新点包括以下4个方面:(1)基于异类信息提取和多源信息融合的料面温度场检测方案本文在充分研究高炉生产工艺,煤气流形成与分布原理基础上,通过建立高炉红外图像、十字测温、矿焦比以及料线等多源检测信息与料面温度场之间的灰色关联度模型,确定影响高炉料面温度场的过程检测参数和特征量。采用高炉生产过程多源信息采集、多尺度异类信息特征提取和多源信息融合三个层次,确定高炉料面温度场在线检测方案。该方案能够充分利用高炉现有检测设备和仪器,有效计算和提取异类多尺度信息特征,合理融合各可信特征信息,为高炉生产过程状态检测提供了新的有效手段。(2)高炉料面温度不同尺度异类检测信息的特征提取技术首先针对多源检测信息在空间和时间尺度上的差异,采用基于空间几何关系的空间配准法和基于最小二乘的时间配准方法,将多尺度信息统一在同一时间和空间维度上。其次,提取了不同尺度异类检测信息的特征,包括在对红外摄像机光学定标的基础上,提取了像素点与料面的几何对应关系,采用遗传最大模糊熵算法提取了图像二值特征,采用专家规则提取了图像炉心位置和图像等灰度线;采用空间插值方法,提取了十字测温平面温度分布;通过高炉布料模型的计算,提取了与料面温度分布有关联的高炉轴向矿焦比。(3)基于可信度理论和卡尔曼滤波方法的高炉料面温度场多源信息融合技术在提取多源异类信息特征的基础上,首先分别通过各种单一异类信息估计料面温度,包括采用热力学原理,通过十字测温平面温度估计料面温度;采用多点动态定标方法,通过红外图像估计料面温度;采用模糊推理方法,通过矿焦比估计料面温度;采用热传导原理,通过炉墙热电偶估计料面边缘温度。其次分别采用可信度理论和卡尔曼滤波方法融合以上估计值,计算出料面中部区域和边缘区域温度,建立完整准确的高炉料面温度场。(4)建立高炉料面温度场在线检测系统,在典型高炉上应用利用红外摄像仪、图像采集卡、工业以太网通信设备和工业控制计算机等硬件设备,采用VC++6.0进行应用软件开发,实现了多源信息的采集、特征提取和信息融合,开发了具有友好人机接口和互联性的高炉料面温度场在线检测系统。针对某钢铁公司2200m3高炉,应用基于多源信息融合的高炉料面温度场在线检测系统,实现了对高炉料面温度场的低成本、高准确度在线检测。
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 研究背景与目的意义第13-16页
    1.2 国内外研究现状与发展趋势第16-22页
        1.2.1 煤气流分布的国内外研究现状第17-18页
        1.2.2 料面温度场的国内外研究现状及趋势第18-22页
    1.3 存在的问题第22-23页
    1.4 主要研究内容第23-25页
    1.5 论文构成第25-26页
第二章 高炉生产工艺及温度场在线检测方案设计第26-44页
    2.1 高炉生产流程及工艺第26-29页
    2.2 料面煤气流与温度场关联性分析第29-35页
        2.2.1 煤气流形成第30-31页
        2.2.2 煤气流的合理分布第31-33页
        2.2.3 料面煤气流分布的检测方法第33-34页
        2.2.4 料面煤气流与温度分布的关联性分析第34-35页
    2.3 料面温度多源检测信息关联度与不确定性分析第35-40页
        2.3.1 料面温度场检测信息第36-37页
        2.3.2 高炉料面温度场各检测量的关联性分析第37-40页
    2.4 料面温度场在线检测方案第40-41页
    2.5 小结第41-44页
第三章 高炉料面温度异类检测信息的特征提取第44-75页
    3.1 多源信息的时间和空间配准第44-48页
        3.1.1 多源信息时间配准第44-46页
        3.1.2 多源信息空间配准第46-48页
    3.2 红外图像拍摄位置标定第48-56页
        3.2.1 CCD摄像机第48-49页
        3.2.2 炉顶红外图像拍摄位置标定第49-56页
    3.3 料面红外图像特征提取第56-69页
        3.3.1 料面红外图像特点第56-57页
        3.3.2 图像预处理第57-58页
        3.3.3 图像分割第58-65页
        3.3.4 高炉中心位置定标第65-66页
        3.3.5 料面图像等灰度线提取第66-69页
    3.4 基于十字测温装置的炉喉温度特征提取第69-70页
    3.5 基于布料模型的料面轴向矿焦比特征提取第70-74页
    3.6 小结第74-75页
第四章 基于信息融合的高炉料面温度场计算第75-98页
    4.1 基于异类信息的料面温度估计第75-88页
        4.1.1 基于十字测温的料面温度估计第75-80页
        4.1.2 基于图像灰度的料面温度估计第80-84页
        4.1.3 基于矿焦比的料面温度估计第84-87页
        4.1.4 基于炉墙热电偶的边缘温度估计第87-88页
    4.2 基于信息融合的料面中部区域温度场计算第88-92页
    4.3 基于信息融合的料面边缘区域温度场计算第92-95页
    4.4 料面温度场计算结果验证及分析第95-97页
    4.5 小结第97-98页
第五章 基于多源信息融合的料面温度场在线检测系统第98-113页
    5.1 系统功能第98-99页
    5.2 系统结构设计第99-103页
        5.2.1 硬件结构设计第100-101页
        5.2.2 软件结构设计第101-103页
    5.3 工业应用与运行结果第103-108页
        5.3.1 工业运行界面第103-106页
        5.3.2 系统运行效果及分析第106-108页
    5.4 基于料面温度场的炉况在线诊断方法第108-111页
    5.5 小结第111-113页
第六章 结论与展望第113-115页
    6.1 主要研究成果第113-114页
    6.2 进一步工作展望第114-115页
参考文献第115-126页
致谢第126-127页
发表的学术论文第127-129页
攻读学位期间主要研究成果第129页
    攻博期间参加的科研项目第129页
    科技成果鉴定第129页
    知识产权情况第129页
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