【摘 要】
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作为钢铁生产大国,中国年钢铁产量位居世界前列,对于焦炭产量有着极大的需求。炼焦行业有着广阔的发展前景,炼焦生产设备的升级改造与自动化水平的提高成为了急需解决的行业问题,其中如何实现高效且精确的四车连锁和炉号识别是研究的重点问题。为解决上述问题,设计了一套以工业物联网（Industrial Internet of Things,IIo T）为基础的推焦车远程监控系统。首先,根据系统的功能需求,设计了
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作为钢铁生产大国,中国年钢铁产量位居世界前列,对于焦炭产量有着极大的需求。炼焦行业有着广阔的发展前景,炼焦生产设备的升级改造与自动化水平的提高成为了急需解决的行业问题,其中如何实现高效且精确的四车连锁和炉号识别是研究的重点问题。为解决上述问题,设计了一套以工业物联网（Industrial Internet of Things,IIo T）为基础的推焦车远程监控系统。首先,根据系统的功能需求,设计了远程监控系统的总体方案。通过嵌入式系统硬件设计和软件设计,完成嵌入式系统开发。通过采集PLC信号,实现推焦车位移距离数据和图像数据的采集,并在嵌入式系统完成图像的预处理和识别,通过Wi Fi通信将数据上传至云服务器。其次,提出利用图像处理技术和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）实现对焦炉炉号的识别。采用遗传算法优化卷积神经网络部分结构参数,将得到的最优网络结构参数代入卷积神经网络中更新网络结构模型,并在MATLAB中利用MNIST数据集和炉号图像数据集验证所提方法的可行性,再将训练好的优化卷积神经网络模型移植进嵌入式系统,实现监控系统的炉号识别功能。最后,采用网页开发技术实现监控系统的用户注册、登录页面与功能操作页面的设计开发,使采集数据能够在Web显示界面呈现,实现对推焦车的远程监控。图50幅;表12个;参61篇。
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