一种基于感红外图像处理的高炉中心煤气流分布模式识别方法

【摘要】：针对高炉内部复杂,影响煤气流分布因素多,且实时检测困难的问题,提出了一种基于感红外成像图像进行中心煤气流分布模式识别的方法.首先将红外图像进行灰度转化,利用边缘提取算法得出二值灰度点集,然后利用最小平方中值法进行椭圆拟合,并得出椭圆特征数据作为图像特征,最后利用递阶遗传算法将BP(back propagation)网络进行权值、阈值以及拓扑结构的优化,并用优化后的网络对特征数据进行模式识别,将中心煤气流的分布分为六类.研究结果表明,文中所提出的方法在训练时间和识别率上有较好的性能,识别率达到84.8%,可以满足对中心煤气流分布模式的检测. 【作者单位】： 内蒙古科技大学;内蒙古包头钢联有限责任公司;
【关键词】： 特征提取 递阶遗传算法 BP神经网络 中心煤气流分布
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61164018) 内蒙古自然科学基金资助项目(2012MS0911)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言合理的煤气流分布,对高炉达到高产低耗起着决定性的作用[1].然而高炉内部流体性质复杂、控制条件多样,所以,煤气流的分布研究始终是一个难题[2].以早期的煤气流模式识别为例,多利用神经网络[3],比如利用误差反向传播神经网络,依据十字测温[4]的温度数据,和专家根据炉况、

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