基於相位同步機理的燃煤工況穩健感知與套用研究

《基於相位同步機理的燃煤工況穩健感知與套用研究》是依託湖南大學，由張小剛擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於相位同步機理的燃煤工況穩健感知與套用研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：張小剛
• 依託單位：湖南大學

中文摘要

燃煤窯爐廣泛套用於冶金、水泥和發電等工業生產領域，其現場環境複雜多變，研究更加穩健的燃煤工況檢測方法，提高測控系統的魯棒性，對於高效的燃煤過程控制具有重要理論意義和套用價值。課題以氧化鋁迴轉窯為套用對象，借鑑生物信息領域的相位同步機理，研究穩健的燃煤工況感知方法。首先，研究一套基於相位一致的穩健火焰視覺特徵提取方法，基於信號奇異點處諧波相位一致的特性，提取火焰圖像中的馬赫帶邊緣和光照不變紋理特徵，提高火焰圖像特徵的穩定性。其次，借鑑人腦整合過程中的相位同步機理，提出用熱工信號間的相同步信息構造工況識別特徵，為從熱工信號構造工況特徵開闢了一個新思路。最後，研究一種基於魯棒估計的極限學習機分類算法，克服其最小二乘抗差能力不足的缺陷，形成一套基於相位同步機理的燃煤工況穩健感知理論與方法，並進行現場套用。課題研究對於燃煤生產過程的節能減排具有重要意義，也可為其他工業軟測量提供重要借鑑。

結題摘要

課題借鑑生物信息領域的相位同步機理，研究更加穩健的燃煤工況感知方法，解決燃煤工況檢測的魯棒性不足問題，對於工業爐窯節能減具有重要的理論與實踐意義。首先、在相位一致檢測函式構造方法方面，利用高波小波變換對圖像進行正交分解提取相位信息，研究了一種新的具有更強抗噪能力的相位一致檢測函式，並實驗證明了課題組提出的燃煤火焰邊緣檢測方法能更好的提取火焰邊緣，具有更強的魯棒性。其次、在對窯前熱工信號進行時頻分析及瞬時相位估計的研究方面，結合EMD和希爾伯特變換(Hilbert)的Hilbert-Huang方法來對窯前熱工數據進行時-頻域聯合分析。利用科恩雙線性時頻分布算法提取了熱工數據的差分相位譜，對窯前熱工信號的瞬時相位進行了實驗。第三、為提高工況感知的穩健性，針對現場樣本中存在的病態間隔分布問題，提出一種雙分布支持向量機分類算法（Double Distribution Support Vector Machine,DDSVM），通過最大化兩類樣本均值和最小間隔的間隔分布，提高了分類器的泛化能力。最後、開發了基於Geforce GT240的CUDA並行計算平台，驗證了並行圖像去霧算法的加速性能。同時與內蒙古大唐再生資源開發有限公司合作完成了工況融合檢測系統的現場平台的搭建工作，採集了大量氧化鋁迴轉窯生產現場圖像和熱工數據，為本課題的進一步研究奠定數據和現場實驗基礎。項目研究培養畢業博士1人，研究生4人。上述成果在《Pattern Recognition Letter》、《通信學報》，《化工學報》等期刊發表論文6篇，另有2篇SCI二區論文正在大修階段，2篇SCI論文已經投稿。本項目雖然為一年期小額資助，但是在窯前熱工數據時頻分析、窯內火焰圖像穩健處理和CUDA並行處理平台搭建等方面取得初步成果，很好地完成了研究計畫。