基于火焰图像识别的信息融合技术在辊道窑温度检测中的应用

来源 :景德镇陶瓷学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:benbenwenwen
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
辊道窑是一种快速烧成的先进窑炉,通常应用于建筑卫生陶瓷,日用陶瓷及电子陶瓷和彩烧陶瓷制品的烧成。在辊道窑生产过程中,烧成带中物料的烧结是最关键的工序,对产品的质量有直接的影响,所以烧成带火焰温度的检测也就成了辊道窑控制的关键和难点。烧成带燃烧的过程是一个非常复杂的物理化学过程,它具有时滞性大,动态响应特性差,时变性具有强耦合复杂的非线性系统等特点。目前大多数厂家采用热电偶传感器信息融合的方法检测温度方法,但是在生产过程中由于高温物料对热电偶的冲刷,热电偶一般使用寿命较短;同时热电偶一般埋在窑壁内,受高温物料的冲刷窑壁厚度的变化比较大,这些因素导致热电偶的检测精度较低,检测的数据不能真正反映烧成带的工况,造成控制效果不理想,影响产品质量。基于以上情况本文在热电偶点检测的基础上提出了利用模拟人工观火的火焰图像识别来辅助温度检测从而提高检测精度,改善了控制效果的方法。所提出的基于火焰图像识别温度检测系统主要由热电偶、CCD、点检测多传感器信息融合模块、火焰图像处理模块以及模糊专家信息融合系统组成。该系统通过提取点检测的关键过程数据和识别火焰图像特征序列并运用模糊专家系统的逻辑推理进行数据之间的融合实现烧成带温度检测。该方法可以更好地实时获得陶瓷窑炉烧成带温度值,从而改善控制效果,提高产品质量。通过构建和实施以上方案,并进行了仿真实验,实验结果表明本文所提出的方法对于陶瓷辊道窑烧成带温度检测是有效的和可行的。
其他文献
学位
学位
学位
综合评价问题是全社会高度关注和普遍重视的一个重要课题,也是最有争议的一个课题。从机器学习的角度而言,综合评价问题是一类无监督排序问题,因为排序对象的真实排序很难获得。
学位
学位
自从Zadeh教授提出模糊集合以来,模糊系统理论得到了快速发展和广泛应用。模糊系统与其他智能系统的一个重要区别在于:模糊系统不但能够利用数据信息,而且能够利用基于人类经验
三维数据被广泛地认为是下一代数字媒体的代表,如何快速制造和获取所需的三维模型数据成为了下一代数字媒体时代必需具备的重要技术。本文提出和实现了快速制造和获取三维模型
学位
红外图像技术是当今社会研究的热点之一,而红外图像匹配是红外图像技术研究的重点之一,在这种背景下,本文研究了红外图像的匹配算法,并在硬件上加以实现。课题主要内容包括:1.