基于红外图像的铜电解精炼过程状态检测研究

发布时间：2017-12-20 12:11

  本文关键词：基于红外图像的铜电解精炼过程状态检测研究　出处：《北京科技大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：铜是国民经济建设不可或缺的重要战略物资。2014年全国精铜产量为796万吨。铜电解精炼过程中,由于需要消耗大量电能而备受关注。电流效率是影响铜电解精炼能耗的主要因素,以20万吨电解系列为例,电流效率提升0.1%,产量将提高200余吨,年产值1000余万元以上。生产过程中,导致电解电流效率降低的主要原因是电解槽阴-阳极极板间短路和阴极导电棒与母线之间的断路,以及电解槽各阴极之间电流的分布不均。因此,发现和消除电解槽的短路、断路故障并及时处理,确保阴极之间电流分布均匀,是铜电解生产管理的重要工作内容。目前国内采用人工巡检方式检测短路和断路故障,工作量大,劳动强度高。实现生产现场的自动巡检,及时发现短路/断路故障,对提高电解电流效率、增加产量、降低能耗和产品成本,减轻工人劳动强度和改善操作环境,具有重要的经济和社会意义。本文利用图像处理技术,通过对电解槽红外图像的增强、几何校正、特征点定位、边缘提取、图像分割和故障部位标识,实现电解槽短路故障的自动监测；在此基础上根据导电阴极棒温度分布与电流、环境温度关系的数学模型,利用电解槽红外图像获得温度变化实现电解槽的阴极间的电流分布状况的估计。针对采集到的红外图像存在对比度差、细节不够清晰等问题,提出基于空间域的自适应对比度增强方法,并通过粒子群和神经网络等自寻优机制改进算法对红外图像进行增强,提高计算效率和鲁棒性,并对桶形畸变和偏转进行了几何校正和倾斜校正。利用电解槽侧部固有特征点和改进的边缘提取算法准确定位电解槽左右和上下边缘,实现电解槽图像的精确分割。对分割后的电解槽图像,提出浮动阈值策略的差值图像纵向积分方法，对盖布和不盖布图像感兴趣区域(ROI)分别进行检测,检出率达到97%。为了进一步提高检出率,构造了故障样本和非故障样本的特征向量,利用训练后的SVM分类器获得了更高的检出率。批量图片的故障部位标识效果验证了该方法的有效性。借助多物理场仿真软件COMSOL建立电解槽阴极棒温度分布的物理模型,产生了不同条件下的样本数据。本文在分析输入输出变量之间物理机理的基础上,分别给出了采用PLS和SVM方法构建电解槽阴极导电棒温度分布与导通电流之间的数学模型,并从模型精度与鲁棒性两方面进行了详细对比。运用SVM回归的数学模型对电解槽阴极棒红外图像进行处理,电解槽各阴极之间的电流分布估计值与实际值误差较小,在准确检测出阴极导电棒与母线的断路故障的同时,使铜电解槽电流分布非接触式监测成为可能,并为企业进一步根据电流分布优化槽型及生产工艺提供了有力支撑。最后,本文完成巡回定位拍照的巡检系统的设计,并实现系统实际应用。巡检装置借助无线网络接收控制指令并下传信息,按照指定的运行轨迹往复运行,通过射频卡实现电解槽分组和定位拍照,拍摄的红外图像经无线宽带网络下传至采集端电脑,按照上述方法完成电解槽故障诊断、标识和电流分布估计,验证了前面提出的算法有效性。系统应用到金用集团20万吨铜电解精炼车间,为企业创造良好的经济效益和社会效益,达到了预期效果。
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1312034