新型矿用热风炉燃烧检测与控制系统的设计

论文摘要

针对新型矿用热风炉燃烧控制的实际需求,提出了一套判断火焰燃烧状态并根据得出的判断结果调节阀门,从而保持热风炉相对正常燃烧的方法。该方法用PCA算法提取了最能够反应火焰燃烧状态的三个特征量,并将其作为BP神经网络的输入参数,根据经验值将得到的输出确定为火焰不同的燃烧状态,最后根据火焰不同的状态对煤气进气阀进行相应的调节。文章介绍了新型矿用热风炉燃烧检测与控制系统的软硬件组成,火焰燃烧状态判别算法及阀门控制方法。实验结果证明该系统可以有效地识别火焰燃烧状态并对阀门进行相应的控制,达到了预期要求。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 选题目的及意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 目前情况
• 1.1.3 存在问题
• 1.2 相关研究
• 1.2.1 国外研究
• 1.2.2 国内研究
• 1.3 研究内容及意义
• 1.4 小结
• 第二章 燃烧检测和控制系统硬件设计
• 2.1 系统功能介绍
• 2.2 系统结构介绍
• 2.3 系统硬件介绍
• 2.3.1 火焰图像传感器
• 2.3.2 工控机
• 2.3.3 阀门
• 2.3.4 录像机
• 2.4 小结
• 第三章 火焰燃烧状态判别算法
• 3.1 数字图像处理方法研究
• 3.1.1 概述
• 3.1.2 噪声的滤除
• 3.2 图像特征分析与提取
• 3.2.1 煤气火焰图像性质实验研究
• 3.2.2 图像特征的定义及提取
• 3.3 火焰图像特征量的降维
• 3.3.1 主元分析法
• 3.3.2 有效特征向量的提取
• 3.4 BP神经网络
• 3.4.1 BP网络介绍
• 3.4.2 神经网络的样本获取
• 3.4.3 BP网络结构设计
• 3.4.4 BP网络训练
• 3.5 小结
• 第四章 阀门控制
• 4.1 概述
• 4.2 功能描述
• 4.3 控制系统结构
• 4.4 控制系统的实现
• 4.5 小结
• 第五章 软件设计
• 5.1 开发工具选择
• 5.2 编程基础
• 5.2.1 面向对象程序设计
• 5.2.2 进程
• 5.2.3 线程
• 5.3 上位机程序设计
• 5.3.1 上位机功能介绍
• 5.3.2 系统整体流程
• 5.3.3 用户界面
• 5.3.4 火焰燃烧及阀门状态显示
• 5.3.5 报警的实现
• 5.4 实验结果与分析
• 5.5 存在问题分析
• 5.6 小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 概述
• 6.2 本文的主要工作和成果
• 6.3 后续工作
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表论文和参加科研情况