【摘 要】
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焦炭生产工艺中的热工系统是焦炭生产的重要组成部分,其能否正常运行不仅影响到正常焦炭生产效率,还可能导致严重的安全事故发生,造成巨大经济损失,所以热工系统运行状态的智能巡检方法成为企业广泛关注的热点问题之一。目前热工系统仍普遍采用人工方式巡检。该方式人工成本高、巡检效率低、实时性差,容易出现误检和漏检情况发生,且不利于实现焦炭生产精细化管理。鉴于上述原因,本文针对热工系统中提升机和交换机等关键设备的
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焦炭生产工艺中的热工系统是焦炭生产的重要组成部分,其能否正常运行不仅影响到正常焦炭生产效率,还可能导致严重的安全事故发生,造成巨大经济损失,所以热工系统运行状态的智能巡检方法成为企业广泛关注的热点问题之一。目前热工系统仍普遍采用人工方式巡检。该方式人工成本高、巡检效率低、实时性差,容易出现误检和漏检情况发生,且不利于实现焦炭生产精细化管理。鉴于上述原因,本文针对热工系统中提升机和交换机等关键设备的日常自动巡检复杂工程问题,进行了基于可见光图像的智能巡检方法研究。焦罐提升机的两侧挂钩与APS存在联锁关系,其状态检测的主要目的是识别挂钩及APS抱闸开合准确。本文分别通过引入Rep VGG替换YOLOv4主干提取网络,对Rep VGG-YOLOv4进行裁剪精简网络模型,K-Means++算法重新聚类Rep VGG-YOLOv4锚框,训练样本的数据增强等方法。在保证识别精度的前提下,有效提高了模型识别速度,并提升了模型的鲁棒性。提升机巡检系统运行在PC端。受交换机地下室巡检环境所限,该智能系统运行在英伟达嵌入式终端上。通过引入Rep VGG-Tiny替代YOLOv4-Tiny主干特征提取网络,以及训练样本数据增强方法,在识别精度满足要求的前提下,有效降低模型参数量与复杂度,提升了模型鲁棒性。编写了提升机和交换机巡检系统软件程序,分别部署在PC端和英伟达嵌入式终端上,实现了提升机和交换机工况识别、状态判断、语音提示、日志保存等功能。经过工业现场的阶段性测试和实验室测试,测试结果表明提升机巡检子系统状态判断准确度为98.5%,交换机巡检子系统状态判断准确度为99.1%。检测精度和速度可以满足热工系统状态巡检要求,具备了巡检系统与相应工艺控制设备联动工作,为实现自动巡检、自动执行提升机操作奠定了基础。
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