面向复杂工业过程应用的图像处理系统

针对复杂工业过程中工况变化的复杂性与检测手段相对落后的难题,结合计算机多媒体与图像处理技术,提出了一类面向复杂工业过程应用的图像处理系统体系结构.该体系结构包括视频监控模块、图像处理算法集成模块、智能工况识别模块,兼有通用性设计与面向对象设计的特点,体现了软件工程所追求的结构化设计与软件复用的思想.结合氧化铝回转窑生产过程中对烧成带工况识别的需要,应用该体系结构建立了一个氧化铝回转窑烧成带图像处理系统,取得了良好的效果.     

基于火焰图像特征与BT-SVM的窑况识别方法

针对氧化铝回转窑烧成带工况变化复杂难以实现连续在线检测,长期依赖人工看火操作的难题,提出了利用计算机图像处理技术模拟传统的人工看火过程进行窑况识别研究的方法,方法包括两个部分:提取烧成带火焰图像特征,融合关键工艺过程数据组成混合特征;建立具有准正态二叉树结构的支持向量机窑况识别模型对混合特征数据进行分类识别.最后,应用该方法对采集得到的火焰图像数据与过程数据进行仿真实验研究,获得了满意的效果.     

钢球磨中储式制粉系统智能解耦控制仿真系统

钢球磨中储式制粉系统具有多变量强耦合，非线性以及生产工况变化大的特性，其自动控制问题一直是控制界关注的热点问题。本文建立了钢球磨中储式制粉系统智能解耦控制仿真系统。该软件集成了钢球磨中储式制粉系统的仿真模型以及针对钢球储式制粉系统而设计的变量智能解耦控制技术，为钢球磨中储式制粉系统自动控制问题的深入研究提供了有力的实验工具。     

基于多级SVM的回转窑烧结状态识别方法

提出了一种新的基于多级SVM分类器的设计方法,并将该方法应用于回转窑的正常烧结、过烧结和欠烧结3种烧结状态的识别.即首先利用改进的双快速行进法从烧结图像中分割出物料区、黑把子区、火焰区、充分燃烧区等关心区域(ROIs),然后从ROIs中提取颜色、形状与纹理等特征,基于One-Versus-Another方法建立烧结状态预处理分类器模型,进行烧结状态的多类别分类;其次研究预处理分类器出错样本点的分布,将容易混淆的样本点作为一类;最后基于多级SVM方法重新建立分类器模型,进行烧结状态的分类.实验证明该方法快速、准确、推广性强.     

基于灰色预测理论的单桩极限承载力预测分析

由于非破坏性单桩静载荷试验无法直接得出其单桩极限承载力,因此我们根据现场实测静载荷试验数据,利用灰色模型GM（1,1）来预测其单桩极限承载力;并通过对比实测与模拟的两条Q-s曲线,得出的预测结果可靠并符合预期。     

基于SVM和PSO的烧结工况预报方法

利用滚球算法对在线采集的烧结工况图像进行去噪处理,然后利用大津方法和双快速行进法从去噪后的图像中分割出物料区、火焰区和充分燃烧区等关心区域,再从这些关心区域中提取特征.基于ReliefF-GA方法对特征进行约简,利用PSO优化SVM模型参数,建立烧结工况预报模型,基于该模型进行烧结工况预报.经过大量实验验证,该方法可以较大程度地提高烧结工况的预报率.     

基于样条的波浪表面重建

最近提出的偏移算法是一种基于光线折射和希尔伯特变换的水槽波浪测量方法.基于三次样条函数和最小二乘法,提出了一种改进的偏移算法.样条函数既用来计算偏移量,又用做波浪表面重建.与原偏移算法相比,改进的偏移算法解决了偏移计算的锯齿问题,得到了更光滑的波浪表面,而且新方法可以给出任意一点的波浪高度值.     

基于纹理粗糙度的回转窑火焰图像FCM分割方法

在深入研究氧化铝回转窑火焰图像特点的基础之上,提出了一种将基于图像灰度值的模糊C-MEANS(FCM)算法与图像纹理粗糙度特征相结合的图像分割方法.利用加窗自相关系数表征图像中火焰区与物料区在纹理粗糙度方面的差异,对FCM聚类的结果隶属度矩阵进行去模糊化运算,改善了火焰区与物料区的分割效果.实验结果表明,图像灰度值信息和纹理粗糙度特征的融合对于提高氧化铝回转窑火焰图像的分割精度具有重要的研究价值.     

基于改进的双快速行进法的图像分割方法

由于回转窑烧结图像境界模糊、噪声严重,传统方法难以有效地分割出烧结图像中的物料区、火焰区、充分燃烧区和黑把子区等关心区域(ROIs)。提出了利用敏感区域改进双快速行进法与利用能量衰减方程除去区域间耦合的图象分割新方法。首先,在快速行进法中引入了敏感区域的概念,定义了新的终止条件,利用改进后的双快速行进法与图像融合方法进行物料区和黑把子区的粗分割;然后,提出了采用能量衰减方程除去烧结物料对火焰区的影响,利用大津方法对火焰区进行粗分割,并通过粗分割的火焰区与黑把子区的差分来进行火焰区的精分割。对回转窑烧结图像的分割试验表明,利用本方法能够有效地从回转窑烧结图像精确地分割出ROIs。     

基于SVR的回转窑烧成带温度软测量方法的研究

提出了一种新的回转窑烧成带温度的软测量方法.首先利用大津方法从烧结图像中分割出物料区和火焰区,并提取相应的特征值,然后采用最速下降法选择支持向量回归(SVR)模型的参数,基于这些参数建立了烧成带温度的软测量模型,最后利用前向滑动平均进行滤波提高拟合优度.将该方法应用于中国铝业公司山西铝厂的3#回转窑的氧化铝烧结过程,通过大量实验,验证了烧成带温度的软测量结果与实测值的拟合优度达到0.927,表明了该方法具有很强的实用性和准确性.