Методы, модели и алгоритмы управления технологическим процессом производства агломерата на основе оптико-электронного контроля его качества

В шестом разделе определены основные функциональные элементы и блоки оптико-электронных систем управления спеканием агломерационной шихты и контроля качества агломерата (рис. 14), предложены методики настройки алгоритмического обеспечения и приведены результаты промышленных испытаний систем. Рис. 14. Обобщенная функциональная схема оптико-электронной системы управления процессом спекания шихты и контроля качества агломерата Оценка адекватности результатов эксперимента выполнена с помощью критерия Фишера. При этом было проанализировано 32400 кадров с изображениями, что соответствовало 972 изломам аглоспека. Алгоритм поиска наиболее информативного и контрастного изображения обнаружил все 972 излома и еще 18 изображений уже обнаруженных изломов. Повторное (ложное) обнаружение происходило из-за неработающей системы отвода пыли и обнаруженный излом воспринимался как следующий. При исправной пылеотводящей системе такие сбои крайне редки. Тем не менее, алгоритм поиска был усовершенствован - дополнен защитной процедурой и позволил уменьшить вероятность ложного обнаружения до 0,5 %. Обнаруженные алгоритмом поиска изображения изломов поступали на вход устройства управления и анализировались с целью получения статистических и параметрических характеристик изображений. Применение адаптивного порогового разделения по сравнению с известными методами позволило повысить точность вычисления порогового уровня, по которому осуществляется выделение высокотемпературной зоны, на 8,5%, а точность вычисления площади высокотемпературной зоны SВТЗ на 34,5%, для изображений изломов аглоспека, характеризующихся значительными перепадами яркости и изменениями контрастности. На рис. 15 показана динамика изменения коэффициентов высокотемпературной зоны поверхности и излома ( , ) и скорости движения паллет (Vп) для текущей рабочей ветви согласно управляющей матрице, представленной на рис. 7. Рис. 15. Управление скоростью движения паллет Изображения изломов обрабатывались алгоритмом исключения макроблоков с целью получения параметрических характеристик и вычисления показателей качества (табл. 1). Следует отметить, что применение обобщённого алгоритма комплексной оценки, включающего текстурный и пространственно-спектральный анализ, позволило повысить достоверность определения прочностных характеристик готового агломерата на 4,0÷6,0 %. Изображения гранул обрабатывались с использованием алгоритма адаптивной настройки размера локальной области, который работает более точно при рабочих условиях освещения. При этом изображения получались более контрастными и четкими. Параллельно проводился лабораторный анализ отснятого сыпучего материала. Таблица 1 Показатели качества агломерата Размер пор, мм , ед. B, ед. g-5, % L+10, % L5-0,5 % L-0,5, % Rф, % Тестовые изображения 48 6,79 34,00 1,00 3,15 77,39 15,57 31,04 812 3,92 43,02 0,88 8,41 89,13 18,48 46,00 1216 2,33 60,34 0,64 29,00 112,74 23,71 70,36 Реальные изображения 48 5,38 37,10 0,96 0,18 81,83 16,29 33,58 812 2,96 46,25 0,83 11,49 93,61 19,18 48,64 1216 2,10 61,34 0,63 29,35 113,29 23,50 70,02 Параметрические характеристики, определенные первым и вторым методами, приведены в табл.2. Таблица 2 Сравнительный анализ оптико-электронного и лабораторного исследований № п/п Общее кол-во гранул (шт) Оптико-электронный анализ Лабораторный анализ Погреш- ность оценки (%) Средний диаметр гранул (мм) Доля оптималь-ного размера частиц - класса крупности (%) Средний диаметр гранул (мм) Доля оптималь-ного размера частиц – класса крупности (%) 1 384 10 61 11 63 2 2 347 18 76 16 73 3 3 293 25 84 28 80 4 4 291 29 85 32 88 3 5 278 36 77 38 73 4 6 289 27 81 27 83 2 7 365 13 64 11 60 4 8 343 16 74 17 77 3 9 412 8 59 10 62 3 10 268 37 57 36 52 5 Оценка достоверности работы алгоритмов выполнялась в соответствии с предложенным критерием эффективности. При этом критерий эффективности maxPпр составил 0,97. Результаты экспериментальных исследований подтверждают надежность и эффективность разработанных алгоритмов обработки видеоинформации для контроля гранулометрического состава агломерата. Результаты основных показателей, достигнутых в ходе решения проблемы приведены на рис. 16. Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что разработанные методы, модели и алгоритмы, а также предложенные технические решения повышают основные показатели качества производства агломерата и в целом качество управления аглодоменным производством. Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены и использованы на ведущих металлургических предприятиях России – ОАО «Северсталь», ОАО «Череповецкий сталепрокатный завод», ОАО «Белорецкий металлургический комбинат». Рис. 16. Результаты оценки эффективности применения оптико-электронных систем управления спеканием шихты и контроля качества агломерата Оптико-электронные системы, применяемые для управления процессом спекания шихты и контроля качества агломерата, без существенных изменений своих функциональных элементов и блоков могут быть использованы для решения ряда других задач, а именно: анализ непрерывных технологических процессов термической обработки материалов и прогнозирование качества их производства, контроль гранулометрического состава других сыпучих материалов металлургического производства. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В диссертационной работе в рамках решения поставленной научно-технической проблемы повышения оперативности и качества контроля непрерывного технологического процесса спекания агломерационной шихты на основе разработки и внедрения оптико-электронных методов и новых информационных технологий получены следующие основные результаты: 1. Выполнен анализ методов и систем управления процессом спекания шихты и контроля качества агломерата, на основании которого обоснован класс оптико-электронных систем для выявления нарушений и управления технологическим процессом. 2. Рассмотрены основные факторы, приводящие к нарушениям технологического процесса, проведен анализ их влияния на внешний вид излома аглоспека в разгрузочной части машины, выполнен анализ факторов с точки зрения управления процессом спекания шихты, проведено исследование цифровых изображений излома аглоспека на предмет наличия помех и оценки контрастности. Дана характеристика агломерата – основного компонента, обеспечивающего качество выплавляемого чугуна и стали, как объекта оптического контроля и основных типов макроструктур, формируемых в процессе спекания агломерационной шихты. 3. Предложен концептуальный базис синтеза систем управления технологическим процессом производства агломерата на основе оптико-электронных методов, обеспечивающий повышение оперативности и качества контроля. 4. Разработаны теоретические основы управления спеканием агломерационной шихты с использованием оптико-электронных методов, включающие: - математическую модель формирования изображения поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном и излома в разгрузочной части агломерационной машины, в основу которой положены процессы теплообмена в агломерируемой шихте, позволяющую определять критерии управления спеканием в слое; - метод управления спеканием агломерационной шихты и принцип формирования управляющего воздействия, использующие способы распознавания высокотемпературной зоны излома и температурного поля поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном и повышающие оперативность реализации принятых решений в три раза; - метод контроля качества агломерата, основанный на автоматическом распознавании макроструктуры излома спекаемого слоя и гранулометрического состава агломерата и обеспечивающий необходимые временные параметры технологического цикла. 5. Разработано системно обоснованное алгоритмическое обеспечение управления и контроля качества агломерата, включающее алгоритмы: - поиска наиболее информативного и контрастного изображения из множества изображений излома аглоспека, обеспечивающий высокие показатели надежности при наличии световых эффектов, обусловленных бликами и поднимающейся пылью; - управления скоростью движения паллет агломерационной машины, использующий методы статистической обработки изображений и высокопроизводительные процедуры адаптивного порогового разделения; - порогового разделения, использующий моменты гистограммы интенсивностей и учитывающий ее асимметрию, что обеспечивает необходимую точность измерения параметров классификации возникающих нарушений; - исключения макроблоков с эффективным подавлением неинформативных деталей на изображении излома аглоспека, позволяющий уменьшить избыточность объёма обрабатываемой видеоинформации; - комплексной оценки качества агломерата, основанный на использовании методов параметрического, текстурного и пространственно-спектрального анализа изображений и обеспечивающий высокие показатели надёжности; - контроля качества агломерата на основе его гранулометрического состава с использованием динамического порогового разделения и адаптивной настройки размера локальной области изображения для повышения точности определения порогового значения; - компенсации неоднородностей видеосигнала и изменений его уровня из-за внешних воздействий в оптико-электронных системах, применяемых в агломерационном производстве; - аппроксимации экспериментальных данных фрактальными распределениями, позволяющий сжимать информацию натурных рядов данных без существенных потерь в точности. 6. Создана компьютерная модель изображений излома аглоспека и его поверхности для тестирования алгоритмов обработки видеоинформации, включающая этапы формирования фона изображения, построения макроблоков, заполнения межблочного пространства порами более 4 мм и создания неравномерности фона. 7. Определены основные структурно-функциональные элементы и блоки оптико-электронных систем управления процессом спекания агломерационной шихты и контроля качества агломерата, проведены исследования их функционирования, подтверждающие высокую надежность и эффективность для управления процессом спекания шихты и контроля качества агломерата на конвейерных агломерационных машинах. 8. Создано программное обеспечение автоматизированной системы управления и контроля качества агломерата.

Похожие:

	Информатика, вычислительная техника и инженерное образование 2011,... Решение оптимизационной задачи компоновки зависит от выбираемой формальной математической модели коммутационной схемы. В работе рассматривается...		Место выполнения работ, оказания услуг Автоматизированная система управления технологическим процессом нпс "Клин-2". Куйбышевское ру. Техническое перевооружение
	Определить степень влияния управления на развитие учебно-воспитательного... Для осуществления управленческих действий, направленных на повышение качества образования, совершенствовались формы и методы внутришкольного...		Правила организации производства и контроля качества лекарственных средств Общие положения Правила организации производства и контроля качества лекарственных средств (далее – Правила) устанавливают требования к организации...
	Локальный акт №35 положение о порядке организации питания на льготной... Санкт Петербургское государственное бюджетное профессиональное образовательное учреждение «Оптико-механический лицей»		Ао «Транснефть ёc верхняя Волга» Место выполнения работ, оказания услугСроки выполнения работ, оказания услуг1«Автоматизированная система управления технологическим...
	V международная научно-практическая конференция «Статистика в современном... Приглашаем Вас принять участие в работе V международной научно-практической конференции «Статистика в современном мире: методы, модели,...		1. Отсутствие единых правил производства и контроля качества лекарственных средств Неконкурентоспособностью на мировом рынке отечественных производителей, не соблюдающих международные правила производства лекарственных...
	Отчет гпоу «сик» ...		Проведения внутреннего контроля качества и безопасности медицинской... Внутренний контроль качества осуществляется работниками, назначенными приказами главного врача ответственными за проведение Внутреннего...