智能型电解槽极板故障检测及诊断系统

论文摘要

电解是湿法精炼铅、锌的一个关键步骤。但是在电解过程中,由于极板表面不光滑,极板与极板之间的距离不均匀,可能发生极板短路或断路等故障。极板短路不仅没有产量,而且电能全部浪费在极板发热上,严重的降低了车间的效益。 为了提高产量,必须将发生故障的极板尽早的发现并从电解槽中剔除。国内外尝试采用过各种方法。传统的方法是在极板进槽一段时间后,用人手触摸极板,通过感知其温度高低来判断短路或断路等故障。这种方法效率低下,并且经常误判断。国内也有不少的企业尝试采用自动化检测的方法,但大多是接触式的测量,效果都不理想。 经过详细考虑和多方论证,本文提出了一种用线扫描式红外测温仪的方案。将红外测温仪固定在行车上,只需把事先编写好的协议程序下载到测温仪中,就可随行车的运动自动测量整个车间的极板温度,无需人工干预。线扫描式红外测温仪温度测量范围宽,测量精度高,在较短的时间内即可完成整个车间的测量工作,大大减少了工作量,提高了生产效率。其检测的温度送往上位机后,由上位机进行数据处理,将相对温度最高的极板挑选出来,避免了由于环境影响导致的绝对温度差异。电解槽生产过程的特点是低电压、大电流,可利用行车来回行走获取电解槽的温度变化,并结合数字图象处理算法判断故障所在。在实际应用中,结合人工的经验,适当的选取测试样本,采用模糊专家系统理论和神经网络法来对人工经验进行模拟,可以真实准确的根据红外测温仪传送的温度数据来判别发生故障的电解极板。完成一次测量工作后,可将所有测量数据打印出来,并把发生短路的极板位置突出标识出来,以方便工作人员进行相应操作和处理。该方案简单易行,安全可靠,不仅减轻了工人的劳动强度,还大大提高了车间的生产效益。有着非常重要的现实意义。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 铅锌电解的生产工艺介绍
• 1.2 课题来源及意义
• 1.3 国内外的研究现状
• 第二章 故障诊断算法的研究
• 2.1 概述
• 2.2 神经网络法
• 2.2.1 神经网络概述
• 2.2.2 故障诊断中典型神经网络
• 2.3 模糊理论
• 2.3.1 模糊理论概述
• 2.3.2 模糊逻辑系统
• 2.4 专家系统
• 2.4.1 专家系统的基本结构
• 2.4.2 规则系统
• 2.4.3 专家系统常用的推理方式
• 2.4.4 建立专家系统的步骤和特征
• 2.4.5 专家系统的一般求解步骤
• 2.5 小结
• 第三章 红外测温的原理和测温仪的选择
• 3.1 红外辐射
• 3.2 红外测温技术
• 3.3 选择红外测温仪注意事项
• 3.4 线扫描式红外测温仪
• 第四章 在线检测系统的研制
• 4.1 系统总体设计
• 4.2 无线传输模块的研制
• 4.2.1 芯片介绍
• 4.2.2 模块的软硬件设计
• 4.2.3 杂波的解决方法
• 4.2.4 通讯协议
• 4.3 极板定位子系统的研制
• 4.3.1 定位开关的研究与选择
• 4.3.2 下位机实现
• 第五章 系统算法的软件实现
• 5.1 软件总体设计
• 5.1.1 开发工具
• 5.1.2 软件设计框架
• 5.2 故障诊断模糊专家系统的实现
• 5.2.1 数据预处理
• 5.2.2 模糊知识库
• 5.2.3 模糊推理
• 5.3 神经网络诊断法的实现
• 5.4 决策融合网络
• 5.4.1 融合方案
• 5.4.2 诊断子模块的扩展性问题
• 5.5 故障极板位置的图象处理算法
• 5.6 系统设计中关键技术的解决
• 5.6.1 并行数据采集中延时误差的校正
• 5.6.2 包技术
• 5.6.3 二维图形拟合技术
• 5.6.4 三维图形投影技术
• 5.6.5 海量存储技术
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 今后的发展方向
• 6.2.1 数据仓库
• 6.2.2 数据挖掘技术
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果