水泥回轉(zhuǎn)窯筒體紅外測(cè)溫及內(nèi)襯故障檢測(cè).pdf

1、回轉(zhuǎn)窯是水泥生產(chǎn)過程中最為重要的工藝設(shè)備，而窯襯又是回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)中優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低消耗和安全運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵因素。窯內(nèi)的熱工過程、窯襯及窯內(nèi)物料的變化，從很大程度上綜合地、間接地反映到了窯簡(jiǎn)體表面所形成的溫度場(chǎng)，因此，監(jiān)測(cè)窯筒體溫度，并通過溫度場(chǎng)所反饋的信息，可以定性分析出窯襯狀況，再結(jié)合回轉(zhuǎn)窯其它相關(guān)參數(shù)，即可對(duì)回轉(zhuǎn)窯結(jié)圈、紅窯等內(nèi)襯故障進(jìn)行檢測(cè)。 本文針對(duì)窯筒體紅外溫度場(chǎng)的特性，提出了采用基于圖像處理的模糊模式識(shí)別的方法，包括應(yīng)用數(shù)字

2、圖像處理技術(shù)用于紅外溫度場(chǎng)圖像，對(duì)溫度圖像濾波、增強(qiáng)并對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行分割，以提取故障特征參數(shù)；應(yīng)用OpenGL構(gòu)建溫度場(chǎng)三維熱向圖；系統(tǒng)通OPC接口與浙大中控AdvOPCserver通訊，將實(shí)時(shí)特征參數(shù)通過OPC接口從DCS上采集并實(shí)時(shí)存儲(chǔ)。隨后，通過專家經(jīng)驗(yàn)建立基于最小二乘法的模糊隸屬函數(shù)并采用模糊模式識(shí)別對(duì)回轉(zhuǎn)窯內(nèi)襯故障進(jìn)行識(shí)別。本研究涉及了數(shù)字圖像處理、人工智能、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、Windows程序設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)通訊等多種學(xué)科以