电站锅炉结焦状态监测系统的研究与设计

论文摘要

实时准确地监测电站锅炉炉膛缩口部位结焦与否一直是颇受关注的实际问题。锅炉结焦的危害很大,可能会降低锅炉的输出功率,降低锅炉的热效率,甚至会造成事故,严重时会出现锅炉爆炸,影响机组安全经济运行。将数字图像处理与模式识别技术应用于锅炉炉膛结焦监测是一个十分可行的问题解决方案。 本文对电站锅炉结焦状态监测系统进行了研究与设计。该系统由图像处理和图像识别两大部分组成,图像处理部分是研究的重点。在准确、实时获取图像的基础上,对原始结焦图像进行了一系列的处理。首先对图像进行灰度化处理,再对图像平滑去噪。由于高温焦块的灰度与背景十分接近,通过简单的二值化无法获得焦块信息,因此必须进行图像的边缘检测。文中对几种常用的边缘检测算子及其处理结果进行了比较与分析。在对图像进行二值化后,利用不明显改变焦块信息面积的开运算进一步去造。最后,为了既能去除落焦斗以外非感兴趣区域的噪声,又不损害落焦斗内部的有用信息,本文引入了模板匹配的办法,即将一幅模板图像和开运算后的图像进行逻辑与运算。 针对焦块的边缘检测问题,本文进一步应用小波变换技术进行了研究。通过高通滤波实现焦块边缘高频信息的提取,并将处理结果与用高斯-拉普拉斯算子处理的结果进行了比较。 在图像识别部分,选择对结焦分类判别有效的特征构成特征向量,建立判别函数,并确立决策面方程,进而完成了分类器设计。文中应用大量样本对所设计的系统进行实验,结果表明,该方案具有较好的识别率和较高的识别速度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 目的和意义
• 1.2 国内外动态
• 1.3 主要研究内容
• 2 基于图像处理与识别的结焦监测系统
• 2.1 结焦监测系统功能
• 2.2 结焦监测系统设计的总体方案
• 2.3 系统的硬件和软件构成
• 2.3.1 系统硬件构成
• 2.3.2 系统软件结构
• 3 结焦图像的处理
• 3.1 图像处理概述
• 3.1.1 数字图像处理的主要内容
• 3.1.2 数字图像处理的主要方法
• 3.2 结焦图像处理的目的
• 3.3 结焦图像的处理方法
• 3.3.1 结焦图像的灰度化处理
• 3.3.2 结焦图像的平滑去噪
• 3.3.3 结焦图像的边缘检测
• 3.3.4 结焦图像的二值化
• 3.3.5 结焦图像的开运算
• 3.3.6 结焦图像的模板匹配
• 4 基于小波变换的结焦图像处理
• 4.1 小波变换的基本原理
• 4.1.1 傅立叶变换和小波变换
• 4.1.2 小波变换的多分辨率分析
• 4.1.3 连续小波变换
• 4.1.4 离散小波变换
• 4.1.5 二维离散小波变换
• 4.1.6 适应于应用环境的快速算法
• 4.1.7 小波系数的显示
• 4.1.8 小波变换的特点
• 4.2 结焦图像高通滤波的实现
• 4.2.1 基于小波变换的高通滤波
• 4.2.2 结焦图像的高通滤波处理
• 5 结焦图像的特征抽取与分类器的设计
• 5.1 模式识别概述
• 5.1.1 模式识别概念
• 5.1.2 模式识别方法
• 5.1.3 几种模式识别方法的比较
• 5.2 结焦图像的特征抽取
• 5.2.1 特征抽取的方法
• 5.2.2 结焦图像的特征选择
• 5.3 分类器的设计
• 5.3.1 判别函数的选取
• 5.3.2 决策面方程的确定
• 5.3.3 最小距离分类器的设计
• 6 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢