氧化鋁回轉(zhuǎn)窯火焰圖像識(shí)別、檢索與聚類研究.pdf

1、氧化鋁回轉(zhuǎn)窯燒結(jié)過(guò)程復(fù)雜、能耗高、信息化水平較低，研究新型的燒結(jié)技術(shù)和過(guò)程信息化技術(shù)，是提高氧化鋁工業(yè)自動(dòng)化水平、節(jié)約能耗和延長(zhǎng)窯壽命的重要途徑。 本文在國(guó)家自然科學(xué)基金的資助下，以氧化鋁回轉(zhuǎn)窯及其火焰圖像為研究對(duì)象，以回轉(zhuǎn)窯節(jié)能和信息化為主要目標(biāo)，對(duì)回轉(zhuǎn)窯窯外燒結(jié)工藝與相關(guān)仿真進(jìn)行較深入研究，然后在對(duì)回轉(zhuǎn)窯火焰圖像進(jìn)行分析和實(shí)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上，提取火焰圖像的多種特征值，并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行火焰圖像識(shí)別，最后，對(duì)火焰圖像的檢索和

2、聚類挖掘進(jìn)行較深入研究和探討。論文主要結(jié)果如下： (1)引入一種新型的回轉(zhuǎn)窯外干燥燒結(jié)工藝，重點(diǎn)介紹了工藝流程和設(shè)備流程。對(duì)工藝中關(guān)鍵設(shè)備干燥塔建立3D數(shù)學(xué)模型，利用Fluent進(jìn)行數(shù)值仿真計(jì)算，結(jié)果表明干燥塔內(nèi)部溫度和速度分布較合理，霧滴的干燥速度較快。 (2)開(kāi)發(fā)了一種基于多區(qū)域多閥值的火焰圖像分割算法，與常用單閥值及FCM分割算法比較，結(jié)果表明該算法同時(shí)具備單閥值分割的處理速度和FCM分割的效果。對(duì)分割后的火焰圖像

3、，提取得到一系列的火焰圖像的特征：5個(gè)基于火焰和物料的一般特征、1個(gè)火焰形狀的描述算子、4個(gè)紋理特征和5個(gè)分形維度的特征。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)火焰圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，利用采集得到的火焰圖像完成火焰圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)。 (3)以紋理、分形維度和火焰物料特征為輸入量，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)火焰圖像的識(shí)別。設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別器的結(jié)構(gòu)，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)選擇實(shí)際生產(chǎn)中火焰圖像作為訓(xùn)練和測(cè)試樣本，通過(guò)圖象識(shí)別試驗(yàn)，確定最佳回轉(zhuǎn)窯火焰圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別器的結(jié)構(gòu)。

4、試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)火焰圖像識(shí)別率最高可達(dá)到92％，基本能夠滿足生產(chǎn)需要。 (4)設(shè)計(jì)了一種基于圖像識(shí)別和模式分類的實(shí)時(shí)二次仿真方法。即通過(guò)建立Fluent仿真結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)，采用模式聚類的方法根據(jù)所采集的火焰圖像及相關(guān)生產(chǎn)參數(shù)來(lái)判斷實(shí)際工況，再建立仿真結(jié)果與工況的數(shù)學(xué)模型，并計(jì)算此時(shí)的仿真結(jié)果。以回轉(zhuǎn)窯溫度分布場(chǎng)為對(duì)象，進(jìn)行二次仿真試驗(yàn)，通過(guò)與Fluent仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明該方法能夠在很短時(shí)間內(nèi)得到仿真結(jié)果，同時(shí)又具有較高精度。

5、 (5)提出了一種基于內(nèi)容的回轉(zhuǎn)窯火焰圖像檢索模型。通過(guò)對(duì)火焰圖像的底層特征進(jìn)行相似度計(jì)算，返回一系列檢索結(jié)果；同時(shí)，提出回轉(zhuǎn)窯火焰圖像的語(yǔ)義模型，實(shí)現(xiàn)火焰圖像語(yǔ)義提取和語(yǔ)義檢索方法。檢索實(shí)驗(yàn)表明所提取的語(yǔ)義模型基本符合回轉(zhuǎn)窯的實(shí)際，應(yīng)用語(yǔ)義檢索基本上能夠查詢得到一系列滿足語(yǔ)義條件的火焰圖像集。 (6)研究了一種基于灰關(guān)聯(lián)度的聚類算法：Gry-k-Means算法。分析了火焰圖像各屬性的灰關(guān)聯(lián)度，并將它們轉(zhuǎn)化成屬性的權(quán)值，再