基于智能算法的高爐煤氣流分布識別方法.pdf

1、高爐煤氣流分布模式在冶煉生產(chǎn)過程中起決定性作用,好的煤氣流分布不僅可以保證爐況穩(wěn)定順行,延長高爐爐體壽命,而且可以增加爐內(nèi)間接還原效率,提高煤氣利用率,降低焦比,達到節(jié)能降耗、高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)的效果。準確識別煤氣流分布模式,對布料操作有巨大指導意義,然而高爐內(nèi)部環(huán)境復雜,使得煤氣流的分布識別具有一定的困難。
　　針對高爐煤氣流分布直接測量方式在工業(yè)上不可行,而間接測量又困難的情況下,本文研究了十字測溫數(shù)據(jù)和爐頂攝像圖像數(shù)據(jù)的相互制約關系,

2、提出一種基于十字測溫邊緣煤氣流分布和基于爐頂攝像的中心煤氣流分布分別識別再進行整合的方法。首先,對爐頂攝像進行二源時空校正,得到的圖像分別進行灰度處理,二值化處理,邊緣檢測等步驟,得到煤氣流的邊緣點集,進行平方中值最小二乘法橢圓擬合,得到橢圓的參數(shù)方程后,根據(jù)橢圓的幾何特征,得出橢圓的半長軸,半短軸等參數(shù),作為中心煤氣流分布模式識別的數(shù)據(jù);同時,對十字測溫數(shù)據(jù)進行時空校正,校正后的數(shù)據(jù)提取得到邊緣三點溫度數(shù)據(jù),作為邊緣煤氣流分布模式識別

3、的數(shù)據(jù)。其次,利用得到的橢圓參數(shù)輸入到遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法中,而將高爐專家對圖像的評價結(jié)果作為輸出,對網(wǎng)絡進行訓練,得出中心正常發(fā)展,中心過發(fā)展和中心欠發(fā)展三類中心煤氣流分布識別模型。同時,利用邊緣三點溫度數(shù)據(jù),輸入到混合神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,對網(wǎng)絡進行訓練,得出邊緣正常發(fā)展,邊緣過發(fā)展和邊緣欠發(fā)展三類邊緣煤氣流分布識別模型。最后,將得到的中心煤氣流分布識別模型和邊緣煤氣流分布識別模型進行模型融合,得到九種不同的整體煤氣流分布模式。