【摘要】：回轉(zhuǎn)窯廣泛應(yīng)用于冶金、水泥和化工等領(lǐng)域,用于對(duì)物料進(jìn)行物理或者化學(xué)處理。回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)過(guò)程中窯體不停旋轉(zhuǎn),窯內(nèi)要進(jìn)行復(fù)雜的燃燒、煙氣和物料的對(duì)流換熱等過(guò)程,與熟料質(zhì)量指標(biāo)有關(guān)的關(guān)鍵工藝參數(shù)難以在線測(cè)量,導(dǎo)致目前回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)工況識(shí)別仍然處于“人工看火”的階段。而人工操作方式易受主觀因素影響,會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量低、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)率差以及高能耗等問(wèn)題。熟料燒成帶火焰視頻圖像中包含大量的溫度場(chǎng)信息和熟料燒結(jié)信息,這為研究基于燒成帶火焰圖像的回轉(zhuǎn)窯熟料燒成狀態(tài)識(shí)別提供了可能。但是受到窯體旋轉(zhuǎn)和粉塵煙霧的干擾,得到的燒成帶火焰圖像質(zhì)量不高,各區(qū)域存在較強(qiáng)耦合,基于靜態(tài)圖像方法難以獲取具有區(qū)分性和魯棒性的特征。燒成帶火焰視頻序列中包含了熟料燒結(jié)狀態(tài)的更多信息,因此,綜合利用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)最新研究成果,研究基于熟料燒成帶火焰視頻圖像的回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)工況識(shí)別方法,具有重要意義。針對(duì)回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)工況識(shí)別存在的問(wèn)題,本文依托國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于圖像與過(guò)程數(shù)據(jù)融合的回轉(zhuǎn)窯產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)預(yù)報(bào)建�！�,以氧化鋁回轉(zhuǎn)窯為研究對(duì)象,開展了基于燒成帶火焰視頻圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)的熟料燒成狀態(tài)識(shí)別的研究。主要工作如下:1.現(xiàn)有的基于圖像的回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)工況識(shí)別工作較多采用監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督的圖像特征提取方法。監(jiān)督的圖像特征提取方法要求輸入數(shù)據(jù)都是有標(biāo)簽的,而對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記非常耗時(shí)耗力。無(wú)監(jiān)督算法主要用來(lái)學(xué)習(xí)高維數(shù)據(jù)中的低維結(jié)構(gòu),挖掘低維特征,而學(xué)得的特征類區(qū)分性較低。針對(duì)這些問(wèn)題,本文提出一種基于半監(jiān)督獨(dú)立成分分析(SS-RICA)的火焰視頻圖像特征提取方法,利用重構(gòu)獨(dú)立成分分析在感興趣區(qū)域上提取具有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性的特征,結(jié)合基于圖嵌入框架的邊界判別分析方法增強(qiáng)學(xué)得特征的可分性。分別在10%、30%、70%比例有標(biāo)記樣本集上與PCA、MFA、RICA特征提取算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),采用線性支持向量機(jī)分類器進(jìn)行模型評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SS-RICA特征提取方法訓(xùn)練和測(cè)試樣本集均取得了最高的識(shí)別精度。2.回轉(zhuǎn)窯燒成帶火焰視頻包含了更多的熟料燒結(jié)信息,本文提出了一種基于燒成帶火焰視頻圖像的連續(xù)隱馬爾可夫模型(cHMM)回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)工況識(shí)別方法。針對(duì)三種燒結(jié)工況下的火焰視頻圖像數(shù)據(jù),采用高斯混合模型(GMM)來(lái)估計(jì)觀測(cè)序列,Baum-Welch算法學(xué)習(xí)出三種工況下的HMM模型結(jié)構(gòu)λ1,λ2,λ3,根據(jù)貝葉斯決策規(guī)則建立最終的模式分類器。在10%、30%、70%比例有標(biāo)簽樣本集上采用HMM分類器和非線性SVM分類器進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),在訓(xùn)練和測(cè)試樣本集中HMM分類器均得到了較高的識(shí)別精度。3.為對(duì)本文提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,以及探索將實(shí)驗(yàn)室研究成果向工業(yè)成果轉(zhuǎn)化,本文設(shè)計(jì)和開發(fā)了回轉(zhuǎn)窯熟料燒結(jié)工況識(shí)別實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采用瀏覽器/服務(wù)器模式,前端瀏覽器界面以HTML、PHP和Javascript作為開發(fā)語(yǔ)言,后臺(tái)算法采用MATLAB軟件編譯的可執(zhí)行文件來(lái)實(shí)現(xiàn)。分別設(shè)計(jì)了系統(tǒng)介紹功能、模型離線訓(xùn)練功能和模型在線應(yīng)用功能。其中,模型離線訓(xùn)練部分設(shè)計(jì)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)選取和模型參數(shù)輸入功能,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取模型訓(xùn)練、分類器訓(xùn)練以及結(jié)果展示這四個(gè)主要功能模塊。模型在線應(yīng)用部分利用離線訓(xùn)練獲得的模型來(lái)對(duì)輸入數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)識(shí)別燒結(jié)工況。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的開發(fā)為將實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的研究成果向工業(yè)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化提供一個(gè)思路。
【圖文】：

況和物料燒結(jié)情況，“人工看火”就是要求工作人員定時(shí)通過(guò)看火孔觀察回轉(zhuǎn)窯內(nèi)情況，，逡逑將窯內(nèi)煤粉情況和物料燒結(jié)狀況，再結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，對(duì)熟料的燒成狀態(tài)做出綜合判斷。逡逑之后對(duì)被控變量進(jìn)行調(diào)節(jié)，使熟料符合質(zhì)量指標(biāo)，如圖１．４所示。逡逑Ｅ；邋ｗ．邐＾逡逑：＇Ｗ邋－逡逑圖１．４問(wèn)轉(zhuǎn)窯人工看火操作逡逑Ｆｉｇ．邋１．４邋Ｏｐｅｒａｔｏｒ邋ｏｂｓｅｒｖｉｎｇ邋ｔｈｅ邋ｂｕｒｎｉｎｇ邋ｓｔａｔｅ邋ｉｎ邋ｒｏｔａｒｙ邋ｋｉｌｎ逡逑－７－逡逑

況和物料燒結(jié)情況，“人工看火”就是要求工作人員定時(shí)通過(guò)看火孔觀察回轉(zhuǎn)窯內(nèi)情況，逡逑將窯內(nèi)煤粉情況和物料燒結(jié)狀況，再結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，對(duì)熟料的燒成狀態(tài)做出綜合判斷。逡逑之后對(duì)被控變量進(jìn)行調(diào)節(jié)，使熟料符合質(zhì)量指標(biāo)，如圖１．４所示。逡逑Ｅ；邋ｗ．邐＾逡逑：＇Ｗ邋－逡逑圖１．４問(wèn)轉(zhuǎn)窯人工看火操作逡逑Ｆｉｇ．邋１．４邋Ｏｐｅｒａｔｏｒ邋ｏｂｓｅｒｖｉｎｇ邋ｔｈｅ邋ｂｕｒｎｉｎｇ邋ｓｔａｔｅ邋ｉｎ邋ｒｏｔａｒｙ邋ｋｉｌｎ逡逑－７－逡逑
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O211.62;TF046.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2610222