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基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统研究

作　者: 孙鹏
导　师: 柴天佑
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 回转窑过程烧结工况烧结工况图像图像处理纹理粗糙度数据融合模式识别支持向量机
分类号: TF821
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

我国铝土矿资源丰富,但占储量80%的铝土矿的铝硅比较低,普遍采用烧结法生产氧化铝。回转窑是烧结法生产氧化铝的核心设备,其主要功能是将生料浆烧结成为容重合格的熟料。回转窑烧结工况综合反映了窑内火焰燃烧状态与物料烧结状况,与回转窑过程熟料产品的质量、产量、能耗以及设备安全等因素密切相关,它的自动识别对于实现回转窑过程的自动控制具有非常重要的意义。回转窑长达百米,由于其结构的特殊性以及烧结法工艺的复杂性导致了氧化铝回转窑过程具有质量指标熟料容重难以在线测量,关键工艺参数烧成带温度检测干扰严重,多变量强耦合、强非线性、大惯性以及不确定性干扰等综合复杂特性。受到回转窑窑体倾斜、旋转以及窑内各类复杂的高温固、液、气三相物理化学反应产生的火焰闪烁、物料运动以及窑内各区域间的对流换热和辐射换热等因素的影响,回转窑过程还存在着窑内烧成带火焰区与物料区难于分辨,过程数据检测可靠性差等问题,难以采用常规仪表与监测技术实现对回转窑烧结工况的连续在线准确监测。工业现场长期依赖“人工看火”方式肉眼观测窑内烧成带火焰燃烧状态与物料烧结状况结合过程数据识别烧结工况后进行回转窑过程的控制。容易造成熟料的欠烧或者过烧,导致熟料容重合格率低、设备运转率差、窑内衬使用寿命短、产量低、能耗高、环境污染严重等问题。本文依托国家863高技术计划重点项目“中国铝业公司综合自动化系统总体设计方案及关键技术攻关”的子课题“大型回转窑过程优化控制技术”,以实现回转窑烧结工况的自动识别为主要目标,进行了基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统的研究与开发,取得了如下成果：1.将图像处理技术与数据融合技术相结合,在分析人工识别回转窑烧结工况的基础上,提出了由烧结工况图像预处理、图像分割、图像特征提取、数据融合与烧结工况识别模型组成的基于烧结工况图像特征与数据融合的烧结工况自动识别方法。具体研究内容归纳如下：针对氧化铝回转窑烧结工况图像频域噪声干扰的特点以及彩色图像处理算法复杂、实时性差的问题,提出了利用频域滤波技术与灰度变换技术相结合对烧结工况图像进行预处理的算法,实现了烧结工况图像的去噪与灰度变换。针对单纯的基于像素灰度值的图像分割方法难以精确分割火焰区与物料区的难题,分析了氧化铝回转窑烧结工况图像火焰区与物料区在纹理特征方面的差别,提出了利用Gabor小波纹理粗糙度对基于像素灰度值的FCM聚类结果进行去模糊化的烧结工况图像分割算法,实现了图像中火焰区与物料区的分割。根据“人工看火”经验描述了物料高度、闪烁频率、整体平均灰度、火焰颜色与物料颜色五个氧化铝回转窑烧结工况图像特征,提出了从整体图像及分割后的图像中提取上述特征的算法。根据“人工看火”过程的数据融合原理,针对烧结工况图像特征以及由烧成带温度、窑头温度、窑尾温度以及冷却机电流构成的关键过程数据的特点,提出了包括数据滤波、同步序列化与归一化处理的融合算法,得到了融合后的混合特征数据。将混合特征数据作为输入,欠烧结、正烧结和过烧结三种基本烧结工况作为输出,建立了基于准正态二叉树支持向量机的烧结工况识别模型。提出了基于上述模型的烧结工况自动识别算法,并利用专家修正样本进行模型的反馈增量学习,提高了模型适应生产边界条件波动的能力。2.研究并开发了基于上述烧结工况识别算法的工况识别软件,该软件具有烧结工况视频监视功能、烧结工况识别功能、过程数据通讯功能和人机交互功能；研制了由前端图像采集设备、网络视频传输设备、图像采集卡、工业控制计算机、显示与存储设备构成的远程分布式系统硬件平台和计算机操作系统、应用程序接口(API)、组件对象模型(COM)、动态链接库(DLL)、软件二次开发包(SDK)、工况识别软件组成的基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统。3.将本文提出的基于图像特征与数据融合的烧结工况识别方法与基于烧成带温度测量值模式识别的烧结工况识别方法进行比较实验,实验结果表明,该方法克服了由于单一类型的监测数据不可靠而导致的烧结工况识别率低、识别性能不稳定的问题,实现了烧结工况的准确识别。将本文研制的烧结工况识别系统于山西铝厂3#回转窑熟料烧结过程进行了实验研究,实验结果表明,系统实现了上述设计功能,运行过程稳定可靠,能够实时的识别烧结工况,识别率达到93.5%。

基于图像处理的氧化铝回转窑烧结工况识别系统研究

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