發(fā)布時(shí)間：2020-05-16 09:22

【摘要】：循環(huán)流化床(CFB)鍋爐對(duì)入爐燃料管控嚴(yán)格,尤其是燃料的粒度,直接關(guān)系著鍋爐的經(jīng)濟(jì)安全運(yùn)行。傳統(tǒng)的燃料粒度檢測(cè)采用人工篩分法,耗時(shí)長(zhǎng)且工序繁瑣,難以及時(shí)指導(dǎo)工業(yè)電力生產(chǎn)�；�于圖像處理的機(jī)器視覺具有測(cè)量速度快、成本低、實(shí)時(shí)在線的優(yōu)勢(shì),是進(jìn)行燃料粒度分布在線檢測(cè)的最佳技術(shù)選擇,但目前商業(yè)化的產(chǎn)品主要依賴于從美國(guó)、芬蘭等進(jìn)口,售價(jià)昂貴且維護(hù)不及時(shí),難以在我國(guó)電廠大面積推廣。為此,本課題在國(guó)家自然科學(xué)基金、山西省科技重大專項(xiàng)等項(xiàng)目支持下,立足于開發(fā)低成本的、具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的、國(guó)產(chǎn)化的、基于機(jī)器視覺的燃料粒度在線檢測(cè)技術(shù)及系統(tǒng),以更好地服務(wù)于我國(guó)電力行業(yè)。本文圍繞CFB鍋爐對(duì)燃料粒度控制的重大需求,在機(jī)組配煤摻燒環(huán)節(jié)中的燃料粒度在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)上取得了以下研究成果和技術(shù)突破:1、提出了凸包分析的顆粒多級(jí)分割圖像處理方法。針對(duì)傳統(tǒng)分水嶺分割下仍存在少量欠分割顆粒的問題,開發(fā)了基于凸包分析的圖像二次分割算法,即通過顆粒凸度率與閾值對(duì)比識(shí)別未被分割的粘連顆粒,并完成對(duì)顆粒圖像中粘連顆粒的二次分割。與傳統(tǒng)的圖像一次分割法相比,該算法將粒度分布的平均測(cè)量誤差和平均不確定度分別由3.78%和2.27%降至了2.23%和1.91%。2、開發(fā)了系統(tǒng)自調(diào)整校準(zhǔn)技術(shù)。利用超聲波測(cè)距動(dòng)態(tài)調(diào)整像素的標(biāo)定系數(shù),實(shí)時(shí)校準(zhǔn)皮帶上燃料厚度波動(dòng)給粒度測(cè)量帶來(lái)的干擾;開發(fā)了時(shí)序設(shè)計(jì)定期除塵模塊,定期噴水和刮除視覺窗口粉塵,解決了工業(yè)惡劣環(huán)境下設(shè)備的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行難題。3、光機(jī)電一體化集成了基于機(jī)器視覺的入爐燃料粒度在線檢測(cè)成套系統(tǒng),包括燃料粒度在線檢測(cè)設(shè)備以及系統(tǒng)控制和數(shù)據(jù)分析軟件,并實(shí)現(xiàn)了工業(yè)應(yīng)用。系統(tǒng)單次檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)1分鐘,提供燃料粒度分布、給煤量、平均粒徑、各粒級(jí)質(zhì)量占比等的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù),重復(fù)性優(yōu)于5.33%,測(cè)量誤差低于7.61%,具有像素自校準(zhǔn)、自清潔除塵、云傳輸、多用戶端顯示、歷史查詢、聲光報(bào)警等功能。
【圖文】：

圖3.1粒度分布檢測(cè)裝置結(jié)構(gòu)

獲得顆粒投影的二值圖，并消除了由于顆粒表面的紋理引起的偽邊緣，增了顆粒分割的精確程度。然后，對(duì)得到的二值圖進(jìn)行距離變換，為接下的分水分割提供外部標(biāo)記，并將腐蝕后的顆粒二值圖作為分割的內(nèi)部標(biāo)記。接著，結(jié)內(nèi)外標(biāo)記對(duì)原始灰度圖像進(jìn)行分水嶺變換[39,40]，，獲得連續(xù)、封閉的分割結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TM621.2

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本文編號(hào)：2666517