一类复杂工业环境中若干关键参量检测与处理方法研究

发布时间：2017-12-24 03:32

本文关键词：一类复杂工业环境中若干关键参量检测与处理方法研究　出处：《西安理工大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着科学技术的发展和工业生产自动化程度的不断提高,控制系统对参量的检测精度和稳定性要求也越来越苛刻,因此,如何提高检测的精度、分辨率、实时性和稳定性成为检测领域中的重要问题。本文针对高温、密闭这一类复杂工业环境中对圆柱体直径、温度和液位三个重要参量进行检测时所存在的问题展开研究,主要包括利用CCD传感器对圆柱体直径进行检测时的图像分割与椭圆拟合问题、利用红外温度传感器对受多个低频窄带干扰影响的温度进行检测时低频干扰的抑制问题和利用激光三角法检测液位时激光光斑坐标计算问题、粒子滤波重要性分布构造问题以及粒子多样性匮乏的抑制问题。首先,针对圆柱体直径检测中存在的图像分割和椭圆拟合两个主要问题进行了研究。设计了一种多目标人工鱼群算法,用仿真测试函数集验证其有效性,并将其应用到二维直方图图像阂值分割方法中,提出一种基于多目标人工鱼群算法的二维直方图区域斜分多阈值图像分割方法,以二维直方图的最大类间方差和最大熵同时作为目标函数,利用多目标人工鱼群算法搜索圆柱体直径检测图像的分割阈值,同时利用硅单晶直径检测图像验证了方法的有效性;再将人工鱼群算法用于搜索使得霍夫变换拟合椭圆累加器达到最大值的最优椭圆参数,提出一种基于人工鱼群算法的霍夫变换,并利用仿真验证了该方法的有效性。其次,针对红外传感器检测温度时存在的温度信号受多个低频窄带干扰影响的问题进行了研究。提出一种无需参考信号的自适应对消法,将迭代自适应法引入到自适应对消法中,利用迭代自适应法在已知干扰个数的前提下从观测信号中直接估计干扰的频率、幅值和相位,从而将干扰从测量信号中消除,并利用仿真验证了其有效性;同时提出一种基于跨维模拟退火算法的缓变量估计方法,在干扰个数、频率、幅值和相位完全未知的条件下,利用跨维模拟退火算法对温度信号、干扰个数、频率和幅值同时进行估计,仿真结果表明,该方法能够在干扰个数、频率、幅值和相位均未知的前提下对缓变量进行有效地估计再次,针对激光三角法检测液位时存在的激光光斑光标计算和液位测量数据滤波两个主要问题进行了研究。提出一种基于投票机制的激光光斑坐标计算方法,通过液位测量图像中小光斑的坐标进行投票对激光光斑的实际坐标进行估计,并利用硅熔液液位测量视频对其进行有效性验证;同时提出一种基于集员估计的粒子滤波方法,利用集员估计理论构造粒子滤波的重要性分布,使其能够解决非高斯未知分布噪声的问题,并将Metropolis Hastings的接受拒绝机制引入到粒子滤波的重采样中,抑制了粒子滤波重采样时粒子多样性匮乏的现象,再通过仿真对该方法进行验证,实验结果表明,该方法在高斯分布、均匀分布和高斯均匀混合分布的问题中都能够有效地对目标进行跟踪。最后,将所提基于人工鱼群算法的霍夫变换、无需参考信号的自适应对消法、基于跨维模拟退火算法的缓变量估计方法和基于集员估计的粒子滤波方法分别应用于直拉硅单晶生长过程这一类高温、密闭复杂工业环境中的直径检测、热场温度检测和硅熔液液位检测的数据中进行验证。实验结果验证了本文所提出方法解决实际工程问题的有效性。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP18

【参考文献】