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基于FPGA的铜电解槽故障诊断方法研究

发布时间:2017-08-06 03:21

  本文关键词:基于FPGA的铜电解槽故障诊断方法研究


  更多相关文章: 铜电解 故障诊断 FPGA NIOS 图像处理技术


【摘要】:由于铜电解槽上相邻极板之间的中心距离只有5cm左右,在铜电解精炼的过程中杂质吸附在阴极板表面形成“结粒”,造成极板间短路。这种短路故障会导致铜电解生产效率下降和电能的浪费。当前,企业普遍采用人工托表等故障检测方式费时费力,故障检测结果严重滞后。针对这一问题,本文是提出一种基于FPGA的铜电解槽故障诊断系统设计及实现方法。由于极间短路时电流急剧增加导致故障电极温升明显,可以采用铜电解槽红外图像确定故障部位。本文采用在电解槽上方布置巡检小车的方案,利用小车底部红外相机对铜电解槽阴极棒的温度情况进行检测。红外相机采集得到的灰度图像,通过本文设计的FPGA图像处理子系统进行处理,从而实现故障电解的准确定位。为了搭建基于FPGA的铜电解槽红外图像处理系统,本文首先利用QuartusII的SOPC builder功能,完成了具有显示功能的NIOSⅡ软核系统组态,并根据铜电解现场图像的应用要求,对软核系统中的各个模块进行了配置和编程。其次,本文借助NIOSⅡIDE编程软件,实现了图像在VGA显示器上的显示。针对与铜电解现场图像存在的桶形畸变现象,利用已有的相机内参及外参矩阵进行了图像矫正。最后,通过多重形态学滤波算法,突出图像的注液口、电解槽边缘和故障电极特征,进而通过空间域的计算实现了故障电解的定位工作。通过大量的现场图像,验证,了本文所述方法有效性。
【关键词】:铜电解 故障诊断 FPGA NIOS 图像处理技术
【学位授予单位】:北方工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TQ151;TP391.41
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 铜电解槽故障诊断现状8-10
  • 1.2 FPGA图像处理技术10-11
  • 1.3 主要研究内容11-14
  • 第二章 FPGA基础14-19
  • 2.1 Altera cycloneⅢ系列FPGA14
  • 2.2 NIOS Ⅱ处理器14-15
  • 2.3 SOPC开发流程15-17
  • 2.4 FPGA开发平台17-18
  • 2.5 本章总结18-19
  • 第三章 NIOSⅡ软核系统搭建19-34
  • 3.1 NIOSⅡ处理器配置19-20
  • 3.2 系统搭建20-28
  • 3.2.1 定时器模块21-23
  • 3.2.2 存储模块23-25
  • 3.2.3 VGA显示模块25-28
  • 3.3 Avalon总线28-32
  • 3.3.1 Avalon总线互连规范29-30
  • 3.3.2 Avalon总线传输30
  • 3.3.3 Avalon总线时序30-32
  • 3.4 生成系统32-33
  • 3.5 本章总结33-34
  • 第四章 基于软核的图像加载和几何矫正34-40
  • 4.1 图像的加载34-35
  • 4.2 图像几何矫正35-39
  • 4.2.1 图像畸变原因35-37
  • 4.2.2 几何标定方法37
  • 4.2.3 标定算法实现及结果分析37-39
  • 4.3 本章总结39-40
  • 第五章 基于软核的形态学算法40-53
  • 5.1 形态学算法数学原型40-44
  • 5.2 故障电极滤波处理44-49
  • 5.2.1 结构单元选择44-45
  • 5.2.2 二值化阈值自动选取45-47
  • 5.2.3 二值图像去噪处理47-49
  • 5.3 注液口和槽边缘滤波处理49-51
  • 5.4 算法实现及结果分析51
  • 5.5 本章总结51-53
  • 第六章 铜电解槽故障位置标定53-57
  • 6.1 注液口定位53-54
  • 6.2 电解槽边缘定位54-55
  • 6.3 故障电极定位及结果分析55-56
  • 6.4 本章总结56-57
  • 第七章 总结与展望57-58
  • 7.1 主要结论57
  • 7.2 研究展望57-58
  • 参考文献58-62
  • 附录62-70
  • 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文70-71
  • 致谢71

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本文编号:628177

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