WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

ЕРШОВ ЕВГЕНИЙ ВАЛЕНТИНОВИЧ

Методы, модели и алгоритмы управления ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА АГЛОМЕРАТА  на основе ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОГО контроля ЕГО КАЧЕСТВА

Специальность: 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

(промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

2009

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет» на кафедре «Программное обеспечение ЭВМ»

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки

Российской Федерации                                 Сизов А.С.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор                Ястребов А.С.

доктор технических наук, доцент                        Шишкин В.Н.

доктор технических наук, профессор                Жусубалиев Ж.Т.

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Московский государственный  институт электроники и математики (технический университет)»

Защита диссертации состоится «30» июня 2009 г. в 14 часов на заседании совета по  защите  докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03  при Курском государственном техническом  университете

по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного  технического  университета

Автореферат разослан «  » _____________ 2009 г.

Ученый секретарь совета по защите докторских

и  кандидатских диссертаций Д 212.105.03,

к.ф.-м.н., профессор Ф.А. Старков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Повышение требований к качеству продукции, снижению ее себестоимости и улучшению экологической обстановки вокруг металлургических предприятий относится прежде всего к начальным переделам и, в частности, к агломерационному производству. Одним из важнейших направлений совершенствования производства агломерата является повышение качества управления технологическим процессом спекания шихты, которое обеспечивает увеличение производительности агломашин, качество агломерата и улучшение экологического состояния природной среды. Получение малоразрушающегося агломерата остаётся главным фактором улучшения технологических параметров выплавляемого чугуна, снижения расхода кокса и увеличения производительности доменных печей, так как на большинстве отечественных и зарубежных предприятий агломерат является основным компонентом доменной шихты. Оптимальная крупность кусков агломерата для малых и  средних  доменных  печей  составляет  от 5 до 40 мм,  для  крупных и  сверхмощных от 15 до 40 мм.

Благодаря фундаментальным работам большого круга ученых достигнуты значительные успехи в области изучения процесса спекания агломерационной шихты. Основные закономерности процессов и явлений, протекающих  при  агломерации,  разработаны  в  трудах В.Я. Миллера, А.М. Парфенова, Е.Ф. Вегмана, А.А. Сигова, С.В. Базилевича, В.И. Коротича, Г.Г. Ефименко и др.

В мировой практике агломерационного производства в последние годы были предложены ряд методов управления процессом спекания шихты, среди которых наибольшее распространение получили методы, основанные на анализе отходящего газа и самого спекаемого материала. Существенным недостатком последних является отсутствие надлежащей оперативности и точности управления. Традиционно контроль качества готового агломерата осуществляется в лабораторных условиях. При этом выбирается заданный объем аглоспека и определяются характеризующие его параметры, на основе полученных данных делается вывод о свойствах продукта агломерационного производства. Классическими методами определения гранулометрического состава агломерата являются лабораторный (ситовый) анализ и грохочение. Наряду с ними на некоторых предприятиях используют методы, основанные на измерении энергии первичного дробления материала. Разработка таких методов велась институтом механической обработки и  обогащения в Германии (Technischen University Bergakademie Freiberg), фирмой «Нихон коге» в Японии и др. Недостатком таких подходов является отсутствие оперативности и как следствие снижение точности управления спеканием агломерационной шихты.

Проблематика указанных направлений исследований рассмотрена в работах таких отечественных и зарубежных ученых как Ростовцев С.Т., Миллер В.Я., Коротич В.И., Базилевич С.В., Вегман Е.Ф., Худорожков И.П.,Утков В.А., Малышева Т.Я., Лядова В.Я., Ефименко Г.Г., Смирнов С.В., Хохолов Д.Г., Каплун Л.И., Шумаков Н.С., Малыгин А.В., Хопунов Э.А., Тарасов В.Б., Пузанов В.П., Дегтяренко И.А., Кравцов В.В., Иванов А.И., Пархоменко А.Д., Kasana S., Sasaki M., Kasai E., Nakajima K., Kurosawa S., Errigo V. и ряда других известных ученых.

В настоящее время все более широкое применение получают оптические методы, использование которых в системах управления и контроля позволяет обнаруживать нарушения технологического процесса спекания агломерационной шихты и корректировать его ход практически в реальном масштабе времени. Именно поэтому сегодня ведутся активные исследования в области создания автоматических оптико-электронных систем (работы Sasaki Y., Yasuda M., Watanabe M., Takahashi H., Kato A., Miki K., Unzaki H., Sakimura H., Iida O.). Однако известные методологии и подходы ориентированы на определенный ограниченный класс задач, не дают комплексной оценки хода процесса спекания и качества получаемого агломерата и их использование в большинстве случаев ограничено анализом соответствующим образом подготовленных образцов – сколы, аншлифы.

Таким образом, в настоящее время существует проблемная ситуация между требуемой производительностью агломашин и существующими методами и средствами контроля технологического процесса производства агломерата.

Эта ситуация определила постановку и решение в данной работе актуальной проблемы: повышение оперативности и качества контроля непрерывного технологического процесса производства агломерата на основе разработки и внедрения оптико-электронных методов и новых информационных технологий.

Научный аспект сформулированной проблемы заключается в развитии теоретических основ управления процессом спекания шихты и непрерывного технологического контроля качества агломерата, использующих оптико-электронные методы.

Практическая часть проблемы включает разработку структурно-функциональной организации и выбор инженерно-технических решений, позволяющих реализовать системы управления и контроля непрерывными технологическими процессами термической обработки.

Основная часть диссертационной работы выполнялась в рамках хоздоговорных и госбюджетных НИР, начиная с 1988 г.: в качестве научного руководителя - «Разработка методов и принципов построения многофункциональных систем технического зрения» (НИИ 01/Г-08, госбюджетная НИР в  Череповецком государственном университете), «Исследования в области диагностики электропараметрическими методами технического состояния новых  и  повторно  используемых подшипников  качения»  (договор № 33360/40151 от 15.10.2003, хоздоговорная НИР по заказу ОАО «Череповецкий сталепрокатный завод»); в качестве ответственного исполнителя - «Исследование возможности создания оптико-электронной системы распознавания объектов» (№ гос. регистрации 01880032744, хоздоговорная НИР по заказу Вологодского оптико-механического завода), «Исследование дефектов поверхности холоднокатаного металла» (№ гос. регистрации 01870014318, хоздоговорная НИР по заказу Череповецкого металлургического комбината).

Целью диссертационной работы является разработка теоретических и реализационных основ автоматизированного контроля и управления технологическим процессом производства агломерата.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ современного состояния проблемы контроля качества технологического процесса производства агломерата.

2. Разработка математической модели управления спеканием агломерационной шихты на основе оптико-электронного контроля.

3. Синтез обобщенной структурно-функциональной организации системы управления технологическим процессом производства агломерата, а именно:

-        обоснование принципов управления и контроля непрерывными технологическими процессами термической обработки;

-        разработка дерева функций системы управления;

-        структурно-функциональная организация и обобщенный алгоритм функционирования системы управления.

4. Развитие теоретических основ оптико-электронного метода распознавания высокотемпературной зоны излома и температурного поля поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном.

5. Разработка методов оценки качества на основе автоматического распознавания макроструктуры излома спекаемого слоя и гранулометрического состава агломерата.

6. Создание программного обеспечения и экспериментальные исследования автоматизированной системы управления и контроля качества агломерата.

Объект исследования. Структурно-функциональная организация, алгоритмы и технические средства систем управления технологическим процессом производства агломерата и контроля его качества.

Предмет исследования.  Математические модели, методы, процедуры и устройства управления спеканием агломерационной шихты и контроля качества агломерата.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы теоретические основы: газодинамики и теплотехники агломерационного процесса, оптико-электронных приборов и систем, измерений и обработки результатов эксперимента, построения алгоритмов и программ; методы математического и компьютерного моделирования, цифровой обработки изображений и оптоэлектроники; аппарат теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна результатов работы и основные положения, выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. Предложен концептуальный базис синтеза систем управления технологическим процессом производства агломерата, отличающийся структурно-функциональной организацией компонентов на основе оптико-электронных методов, что обеспечивает повышение оперативности и качества контроля.

2. Разработаны теоретические основы управления спеканием агломерационной шихты с использованием оптико-электронных методов, включающие следующие основные положения:

2.1. Математическая 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, позволяющая определять критерии управления спеканием в слое.

2.2. Метод управления спеканием агломерационной шихты и принцип формирования управляющего воздействия, отличающиеся использованием способов распознавания высокотемпературной зоны излома и температурного поля поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном, что повышает оперативность и достоверность принятия решения.

2.3. Метод контроля качества агломерата, отличающийся автоматическим распознаванием макроструктуры излома спекаемого слоя и гранулометрического состава агломерата, что обеспечивает необходимые временные параметры технологического цикла.

3. 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, отличающийся использованием методов статистической обработки изображений и высокопроизводительных процедур адаптивного порогового разделения;

- порогового разделения, отличающийся использованием моментов гистограммы интенсивностей и учитывающий ее асимметрию, что обеспечивает необходимую точность измерения параметров классификации возникающих нарушений;

- исключения макроблоков, отличающийся эффективным подавлением неинформативных деталей на изображении излома аглоспека, что позволяет уменьшить избыточность объёма обрабатываемой видеоинформации;

- комплексной оценки качества агломерата, отличающийся использованием методов параметрического, текстурного и пространственно-спектрального анализа изображений, что обеспечивает более 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.

Теоретическая значимость работы  заключается в развитии теории, методов и алгоритмов для управления спеканием агломерационной шихты и контроля качества агломерата.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в том, что ее результаты являются основой разработки широкого класса оптико-электронных систем управления непрерывными технологическими процессами термической обработки, которые позволяют:

-        обеспечить требуемые показатели производительности;

-        повысить оперативность и достоверность принимаемых решений;

-        расширить условия и способы применения оптико-электронных методов управления и контроля;

-        уточнить оценки качества выпускаемой продукции;

-        осуществить комплексную автоматизацию непрерывных технологических процессов;

-        создать условия для высокого уровня технологической культуры производства.

Практическая ценность и новизна подтверждаются также тем, что на основе предложенных технических решений разработан ряд системно обоснованных методов и устройств оптико-электронного контроля непрерывных технологических процессов с улучшенными метрологическими характеристиками, защищенных патентами на изобретения (Патенты: № 1780583, № 1796059, № 2017141).

Реализация результатов работы. Предложенные технические решения и основные научные положения и выводы диссертационной работы реализованы при разработке оптико-электронных устройств управления и непрерывного технологического контроля в ОАО «Вологодский оптико-механический завод», ОАО «Северсталь», ОАО «Череповецкий сталепрокатный завод» на линии стабилизации № 10 в сталепроволочном цехе № 2, запущенной в промышленную эксплуатацию 10.02.2004, ОАО «Белорецкий металлургический комбинат» на линии низкотемпературного отпуска № 6 в сталепроволочном цехе № 11, запущенной в промышленную эксплуатацию 20.01.2006.

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс на кафедре «Программное обеспечение ЭВМ» Череповецкого государственного университета и используются при проведении занятий по дисциплинам «Основы теории управления», «Моделирование технических объектов», «Системы искусственного интеллекта», «Технология разработки программного обеспечения», а также в курсовом и дипломном проектировании.

В рамках решаемой проблемы под руководством соискателя защищены 5 кандидатских диссертаций.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на Международных,  Всероссийских  и региональных конференциях: 8th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies” (PRIA-8-2007, Yoshkar-Ola);  1-й, 2-й, 3-й, 4-й, 5-й, 6-й, 7-й, 8-й Межд. конф. «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Курск, 1993, 1995, 1997, 1999, 2001, 2003, 2005, 2008  г.г.);        2-й Межд. конф. «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 1999 г.); 4-й, 5-й Межд. конф. «Приборы с зарядовой связью и системы на их основе» (Геленджик, 1992 г., Москва, 1995 г.); 8-й Межд. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении» (С.-Петербург, 2004); 5-й, 6-й, 7-й, 8-й Межд. конф. «Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля качества материалов, промышленных изделий и окружающей среды» (Ульяновск, 1993, 2000 г.г., Саратов, 1995 г., Череповец, 1997 г.); 1-й, 2-й, 3-й, 4-й Межд. конф. «Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах» (Череповец, 1996, 1999, 2002, 2004 г.г.); 1-й, 2-й, 4-й, 5-й Межд. конф. «Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства» (Череповец, 1998, 2001, 2003, 2006 г.г.); Межд. конф. «Перспективные технологии автоматизации» (Вологда, 1999 г.); 2-й Межд. конф. «Повышение эффективности теплообменных процессов и систем» (Вологда, 2000 г.); Межд. конф. «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» (Вологда, 2001 г.); Межд. конф. «Информационные технологии в непрерывном образовании» (Петрозаводск, 1995 г.); 1-й Всесоюзной конф. «Проблемы измерительной техники в волоконной оптике» (Нижний Новгород, 1991 г.); 1-й, 2-й Всеросс. конф. «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 1999, 2000 г.г.); Всеросс. конф. «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2000 г.); 1-й, 2-й Всеросс. конф. «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (Тамбов, 2001 г.); Всеросс. конф. «Перспективные информационные технологии в высшей школе» (Тамбов, 1995 г.); рег. научно-произв. конф. «Ижора–2000» (С.-Петербург, ОАО «Ижорские заводы», 2000 г.); 2-й рег. межвуз. конф. «Вузовская наука региону» (Вологда, 2001 г.); рег. научно-произв. конф. «Северсталь» - пути к совершенствованию» (Череповец, 2001, 2002, 2003 г.г.); 14-я, 17-я рег. межвуз. военно-научная конференция (Череповец, 2001, 2007 г.г.); межрег. конф. «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула, 2003, 2004, 2007 г.г.); 5-й межвуз. конф. молодых ученых (Череповец, 2004 г.); а также на научно-технических семинарах Череповецкого государственного университета, Череповецкого научного координационного центра РАН, Курского государственного технического университета в 1995-2008 г.г.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 104 печатные работы, включая 2 монографии, 26 статей, 3 патента на изобретения, 73 публикации материалов и тезисов докладов. Основные научные результаты диссертации отражены в 11 статьях в рецензируемых журналах и изданиях, входящих в Перечень ВАК Минобрнауки России.

Личный вклад соискателя.  Все выносимые на защиту научные положения разработаны соискателем лично. В основных научных работах по теме диссертации, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработаны: в [3,9,12,17,20,24,25,28,29,32,37,38,40,41,43-53] – подходы к построению структурно-функциональной организации оптико-электронных систем управления спеканием агломерационной шихты, 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; в [1,4,6,12,18,19,21,27,30,31,35,36,39,42] – методы и алгоритмы контроля качества агломерата, основанные на автоматическом распознавании макроструктуры излома спекаемого слоя и гранулометрического состава агломерата; в [10,11,26,33] – методика проектирования оптико-электронных систем управления и контроля непрерывными технологическими процессами; в [8,22,23,34] - алгоритм аппроксимации экспериментальных данных фрактальными распределениями, позволяющий значительно сжимать информацию натурных рядов данных без существенных потерь в точности; в [14-16] – способы обработки информационного сигнала.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 разделов, заключения, списка литературы, включающего 303 наименования, и 3 приложений. Общий  объем работы (без приложений) составляет 398 страниц машинописного текста, в том числе 183 рисунка и 34 таблицы на  108  страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении  обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы проблема, цель, задачи исследований и основные положения, выносимые на защиту, показаны их научная новизна и практическая ценность, приведены результаты реализации работы.

В первом разделе  по данным отечественной и зарубежной литературы проведен анализ существующих методов и средств управления спеканием шихты и контроля качества агломерата, на основании которого были определены основные достоинства и недостатки существующих подходов. Определены наиболее перспективные методы и средства управлением спеканием шихты, контроля макроструктуры и гранулометрического состава агломерата  – оптико-электронные методы с применением ЭВМ для обработки изображений и выдачи рекомендаций по ведению технологического процесса и его автоматической корректировки. Определен класс оптико-электронных систем, пригодных для выявления нарушений и управления технологическим процессом.

Рассмотрены основные факторы, приводящие к нарушениям технологического процесса, их влияние на внешний вид спекаемой поверхности шихты за зажигательным горном и излома аглоспека в разгрузочной части агломашины, а также основные типы формируемой в процессе спекания макроструктуры и классы крупности агломерата, их влияние на прочностные свойства готовой продукции. Выполнен анализ факторов с точки зрения управления процессом спекания шихты, проведено исследование  изображений спекаемой поверхности и излома аглоспека с целью оценки качества рассматриваемого процесса.

Установлена зависимость гранулометрического состава агломерата и его  прочности от характеристик технологического процесса - максимальный выход годного агломерата (, ед.), минимальный выход мелочи (g-5, %) и прочность (L+10, %) определяются параметрами макроструктуры агломерата:

= 37,8 – 854/Vп – 0,07F2уд.п. – 11,4dп.ср.,

g-5 = 56,7 - 1426/Vп – 285Fуд.п. – 50,4dп.ср.,  (1)

L+10 = 13,5 – 625,6/Vп – 316,2Fуд.п. – 47,7dп.ср.,

где Vп – объем пор в кусках агломерата, %; Fуд.п. – удельная поверхность, мм2/г; dп.ср. – средний диаметр пор, мм.

От количества годного агломерата зависит производительность агломерационной машины

  P = 14,4F,  (2)

где  Р – производительность, %; F – площадь спекания ленты, м2; – насыпная масса шихты, т/м3; – вертикальная скорость спекания, м/мин; – выход годного агломерата из шихты, %.

Количество годного в свою очередь определяется по гранулометрическому составу как = -ln(g+40 / g-5),

где g+40 – доля крупных гранул, %; g-5 – доля мелких гранул, %.

Таким образом, при обнаружении отклонений показателей качества  агломерата от нормы можно своевременно реагировать на нарушения в  технологическом процессе и корректировать его ход.

На основе анализа существующей технологии агломерационного производства сформулированы требования к эффективности управления спеканием шихты и контроля качества агломерата: оценку нарушений процесса спекания шихты предлагается осуществлять по анализу изображений изломов аглоспека, образующихся при сходе готового агломерата с очередной паллеты на основе вероятностного критерия

,  здесь ,

где Рпи – показатель правильно идентифицированных нарушений технологического процесса; Рли – показатель ложно идентифицированных нарушений технологического процесса; Рли доп – предельно допустимое значение показателя ложно идентифицированных нарушений технологического процесса; Nпи, Nли – число паллет с правильно и ложно идентифицированными нарушениями технологического процесса; N – общее количество паллет.

Для конечной оценки качества агломерата целесообразно использовать следующий критерий эффективности:

 

где Pпр , Pло – показатели правильного и ложного распределения гранул по классам крупности; Pло доп – предельно допустимое значение показателя ложного распределения гранул по классам крупности; Pпкi – вероятность правильной классификации гранул i -го класса крупности; Pi – вероятность появления гранул i-го класса; N – количество классов крупности.

Процедура применения данных критериев в производственных условиях достаточно проста и может использоваться в автоматизированной системе управления процессом спекания шихты и контроля качества агломерата.

Во втором разделе  разработана математическая модель формирования изображений поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном и излома в разгрузочной части агломерационной машины, на основе которой предложен метод управления спеканием агломерационной шихты и определен принцип формирования управляющего воздействия с  использованием способов распознавания высокотемпературной зоны излома и температурного поля поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном.

Для описания теплообмена в слое агломерируемой шихты в работе предложена подвижная система координат (рис.1).

Спекаемый слой, лежащий на паллетах, перемещается в направлении оси L, а процесс горения развивается в направлении оси Y. Начало системы координат движется вдоль оси L  со скоростью движения  паллет Vп.  За  время    перемещение по L  составит  l = Vп, а перемещение по  Y составит y = г , где  г – средняя скорость  газа в спекаемом слое. В поперечном направлении, по оси S, расчет температуры в каждом элементарном сечении (по длине) осуществляется в соответствии со схемой теплообмена,  соответствующей уравнениям (4). Поскольку спекаемый слой имеет пористую структуру, передачей тепла в этом направлении можно пренебречь.

Рис. 1. Подвижная система координат для уравнений теплообмена в

слое агломерируемой шихты

Задача теплообмена в спекаемом слое решена на основе системы дифференциальных уравнений в частных производных:

где qТ – мощность источника тепла в слое, кВт/м3; ωГ – средняя скорость газа, м/с; E – порозность слоя, м3/м3; сГ – теплоемкость газа, кДж/(кг.оС); сМ – теплоемкость материала, кДж/(кг.оС); αV – суммарный объемный коэффициент теплообмена, кВт/(м3.оС); a – коэффициент горения твердого топлива в слое: a=1 в зоне горения, a=0 в зоне исходной шихты и агломерата; tМ – температура материала, 0С; tГ – температура газа, 0С; нас – насыпная плотность материала, кг/м3; Г – плотность газа, кг/м3; y – координата, отсчитываемая от верха слоя, м; – время, с.

Решение системы дифференциальных уравнений с заданными  граничными условиями выполнено с применением численных методов путем замены частных производных на приближенные выражения вида:

 

a=1, если tМ >tвоспл  и  <воспл +гор;

а=0, если tМ <tвоспл  или  >воспл +гор;

для начальных и краевых условий:

tГ (0,j)=tГ0 ; tГ (i,0)=tМ0 ; tМ (i,0)=tМ0 ; i=0,1,...,n+1; j=0,...,m.

Разработанная модель теплообмена в слое агломерируемой шихты позволяет получить распределение температуры газа и материала по высоте спекаемого слоя последовательно от начала процесса в любой момент времени спекания. Данное математическое описание процесса спекания шихты использовано для моделирования тепловых процессов в поверхностном слое агломерата. При этом в модели целесообразно учесть распределение температуры по секциям зажигательного горна, так как для поверхностного слоя данный факт играет значительную роль:

tГР=(k1tГ1+ k2tГ2+k3tГ3+k4tГ4)/4, (6)

где k1, k2, k3, k4 – корректирующие коэффициенты температуры по секциям горна, значения которых устанавливаются следующим образом:

1,2 при tГi>1200 0С;  2,0 при tГi=10001200 0С;  1,0 при tГi<1000 0С; 

где i=14; tГ1, tГ2, tГ3, tГ4 – температура по секциям горна.

Анализируя отклонения реальных кривых распределения температуры от расчетных, полученных по модели,  можно судить о качестве спекания и имеющихся нарушениях технологического процесса (рис. 2).

Результатом распределения температуры поверхности спекаемого слоя агломерата, является формирование изображения поверхности, которое  характеризуется изменением интенсивности (яркости) излучения  от температуры. Так, чем выше температура поверхности аглоспека, тем более светлые участки присутствуют на изображении (рис. 3), неравномерное распределение которых свидетельствует о  неравномерности нагрева.

В реальных условиях агломерационного производства имеют место бортовые прососы и неравномерность процесса спекания по ширине паллеты. Для более точного моделирования все сечение слоя разбивается на пять равных частей (рис. 3).

При различных значениях температуры в горне (tГР) распределение температуры поверхности спекаемого слоя будет неравномерным (рис. 2). Для каждого варианта вычисляется коэффициент высокотемпературной зоны поверхности , зависящий от отношения  площади  высокотемпературной

  Рис. 2. Варианты распределения температуры  поверхности спекаемого слоя на контролируемом участке поверхности от зажигательного горна (0 м)  до закрытой кожухом зоны (7 м)

(t  > Tп , где Tп - пороговое значение температуры –  медиана между максимальной и минимальной  температурой поверхности спекаемого слоя на выходе из-под зажигательного горна, Tп = 170 0С) части изображения поверхности спекаемого слоя , к общей площади изображения поверхности : 

Рис. 3. Распределение температуры поверхности спекаемого слоя при

нормальном ходе технологического процесса на контролируемом

участке от выхода из-под зажигательного горна (0 м) до закрытой

кожухом зоны (7 м)

Найденное значение коэффициента высокотемпературной зоны поверхности может быть использовано для регулирования скорости движения паллет при управлении спеканием агломерационной шихты.

Были определены коэффициенты высокотемпературной зоны поверхности: для варианта 1 - при температуре в горне 1200 0С  =0,79; для варианта 2 - при температуре в горне 1300 0С = 0,73; для варианта 3 - при температуре в горне 1000 0С = 0,89.

Получена зависимость скорости движения паллет от коэффициента высокотемпературной зоны поверхности в относительных единицах (рис. 4):

где ,  , R1(.) – функция регулирования.

С помощью разработанной модели теплообмена в слое агломерируемой шихты были просчитаны три возможных варианта завершения  процесса спекания: первый - оптимальное при скорости воздуха в слое ωв=0,26 м/с;  второй - раннее завершение при ωв=0,29 м/с;  третий - позднее при ωв=0,24 м/с.  Для каждого варианта получены распределения температуры в слое, соответствующие положению поперечного сечения над 12-й, 15-й и 17-й вакуум-камерами, а также изменение температуры элементарного слоя,  прилегающего  к  постели,  по  ходу процесса спекания (рис.5), рассчитаны площадь  высокотемпературной  части  излома и общая площадь , а также их отношение, определяемое как коэффициент высокотемпературной зоны излома, используемый для регулирования скорости движения паллет:

где ,  , R2(.) – функция регулирования.

Рис. 4. Зависимость скорости движения паллет от  коэффициента высокотемпературной зоны поверхности в относительных единицах

На основании распределения температуры над  17-ой  вакуум-камерой  при  скорости  воздуха ωв=0,26 м/с и ωв=0,29 м/с определено температурное поле в слое агломерата для оптимального завершения процесса спекания над 15-ой вакуум-камерой (рис.6).

Рис. 5. Изменение температуры элементарного слоя, прилегающего к постели (n=50), при различной скорости воздуха

Рис. 6. Распределение температуры в слое по ширине паллеты

над 17-й вакуум-камерой

Коэффициент высокотемпературной зоны изломав разных зонах составляет  для температуры

выше 600 оС в 1 и 5 зоне - 0,241, в 24 зоне - 0,304, среднее - 0,279;

выше 700 оС в 1 и 5 зоне - 0,196, в 24 зоне - 0,259, среднее - 0,234;

выше 800 оС в 1 и 5 зоне - 0,140, в 24 зоне - 0,187, среднее - 0,168.

Для варианта 1 (оптимальный режим) ,; для варианта 2 , ; для варианта 3 , .

Для повышения надежности управления целесообразно совместное использование комбинации двух параметров: – коэффициента высокотемпературной зоны поверхности спекаемого слоя; – коэффициента высокотемпературной зоны излома аглоспека в разгрузочной части агломашины.

Совместное использование функций регулирования R1() и R2() позволяет объединить значения функций в одну управляющую матрицу (рис. 7). 

Зная текущие значения и , по матрице определяется коэффициент, на который необходимо изменить скорость движения паллет для того, чтобы получить новую скорость, с какой должны двигаться паллеты для восстановления оптимального хода технологического процесса.

Использование управляющей матрицы – способа управления, основанного на совместном анализе коэффициентов высокотемпературных зон излома спекаемого слоя и спекаемой поверхности за зажигательным горном, позволит повысить обоснованность принятия решения при управлении процессом спекания на агломерационной машине.

Рис.7. Управляющая матрица

В третьем разделе разработан метод контроля качества агломерата, основанный на автоматическом распознавании макроструктуры излома спекаемого слоя и гранулометрического состава агломерата и обеспечивающий необходимые временные параметры технологического цикла. Установлена взаимосвязь структурных характеристик агломерационного спека и параметров макроструктуры в изломе. Предложены методы параметрического, текстурного и пространственно-спектрального анализа макроструктуры агломерата, пригодные для построения высокопроизводительных алгоритмов обработки видеоинформации.

Назначением параметрического анализа является получение исходных данных для последующей количественной оценки макроструктуры агломерата. Предлагается использовать три основные характеристики межблочной пористости, а именно: объёмную долю пор (Vп) в общей поверхности излома, удельную поверхность (Fуд.п) и средний диаметр пор (dп.ср), по которым определяются максимальный выход годных фракций, прочность, разрушаемость и истираемость.

Для оценки макроструктуры излома аглоспека методами текстурного анализа предлагается пространственная автокорреляционная функция, вычисляемая в локальной области размером (2w+1)х(2w+1) для каждой точки изображения (x,y) с интенсивностью Z и при смещении , = 0, ±1, ±2,..., ±t:

При фиксированном сдвиге (,) области крупнопористой текстуры будет соответствовать более высокое значение корреляционной функции (ширина), чем области мелкопористой текстуры. Таким образом, размер пор текстуры пропорционален ширине автокорреляционной функции. Одной из возможных мер ширины автокорреляции является второй момент:

  здесь

по значению которого макроструктура классифицируется на три типа: мелкопористая, крупнопористая, монолитная.

Методы пространственно-спектрального анализа изображений излома аглоспека для области крупнопористой текстуры дают спектр Фурье, энергия которого сосредоточена на низких пространственных частотах, а для области мелкопористой - спектр, концентрирующийся на высоких пространственных частотах. Количественная оценка макроструктуры осуществляется с помощью спектральных коэффициентов, вычисляемых в областях специфической формы:

горизонтальная щель:;  кольцо: ;

вертикальная щель: ;  сектор: ,       (9) 

где ρ2 = U2 + V2 и θ = arctg (V/U), U,V - частотные координаты.

Для исследования методов обработки изображений и тестирования алгоритмов разработана модель изображения излома агломерационного спека и насыпного слоя агломерата, в основу которой положено последовательное формирование двумерных массивов, ограниченных размером 1000х1000 элементов. При построении изображения выбрано 256 градаций серого.

Анализ изображений насыпного слоя агломерата показал, что многочисленные помехи, такие как перекрытие одних кусков другими, раковины, канавки и неровности на самих кусках, отсутствие четкой границы между гранулами и тени ограничивают применение известных методов. В этой связи был предложен наиболее рациональный по соотношению «вычислительные затраты – качество сегментации» метод локального динамического порогового разделения,  основанный на вычислении весовых коэффициентов точек локальных областей. Для каждой точки (x,y) квадратной локальной области (рис. 8) вычисляются расстояния r1, r2, r3, r4  до четырех угловых точек,  соответственно, и весовые коэффициенты k1, k2, k3, k4, характеризующие местонахождение точки относительно каждой их четырех угловых точек. При этом расстояния вычисляются с использованием Евклидовой метрики, а весовые коэффициенты  ki  по формуле:

где i = 1÷4.

Рис. 8. Положение точки  (x,y) относительно угловых точек локальной области

Для каждой точки (x,y) квадратной локальной области вычисляется пороговое значение Т(x,y) как сумма произведений интенсивностей угловых точек и соответствующих весовых коэффициентов

 

где I1 ,I2, I3, I4 – интенсивности угловых точек.

Точка (x,y) квадратной локальной области относится к объекту, если ее интенсивность больше порогового значения T(x,y), и к фону, если ее интенсивность меньше или равна T(x,y).

Эффективность метода порогового разделения, применяемого в локальных областях, определяется соизмеримостью их размеров с величиной выделяемых на изображении объектов. При этом разбиение изображения на локальные области будет оптимальным, если максимальное количество локальных областей имеет бимодальные гистограммы со сбалансированными модами. Поскольку агломерат образует насыпной слой гранул различных классов крупности, предложен метод адаптивной настройки размера локальных областей для каждого текущего изображения, учитывающий величину гранул и позволяющий получить максимальное количество бимодальных гистограмм для улучшения качества сегментации (рис.9).

  а)  б) в)

Рис. 9. Разбиение текущего изображения на локальные области разных размеров: а) размер локальных областей больше оптимального;  б) оптимальный размер локальных областей; в) размер локальных областей меньше оптимального

Наличие некоторого количества мелких включений на поверхности кусков агломерата требует обработки изображения методами фильтрации. Для восстановления разрывов контуров объектов и для окончательного приведения изображения к виду удобному для параметрического анализа применяются методы скелетизации и математической морфологии.

В четвертом разделе выполнен статистический и параметрический анализ изображений поверхности спекаемого слоя за зажигательным горном и излома аглоспека в разгрузочной части для последующей  оценки процесса спекания шихты по ширине агломерационной машины, рассмотрены варианты распределения высокотемпературной зоны по ширине спекаемого слоя для возможных отклонений от оптимального состояния, обусловленных изменением газопроницаемости шихты, которая определяется влагосодержанием, крупностью, условиями загрузки и воспламенения. Для каждого отклонения были рассчитаны значения коэффициентов в отдельных зонах и по всему излому. Определены эталонные наборы коэффициентов для классификации возникающих нарушений, разработаны алгоритмы  формирования управляющего воздействия и классификации нарушений технологии производства агломерата, а также алгоритм поиска наиболее информативного и контрастного изображения из множества изображений излома аглоспека, обеспечивающий высокие показатели надежности при наличии световых эффектов, обусловленных бликами и поднимающейся пылью.

Управление, основанное на анализе коэффициента высокотемпературной зоны поверхности и коэффициента высокотемпературной зоны излома – двух каналах поступления информации о ходе процесса спекания шихты, обеспечит более высокую обоснованность принятия решения о формировании управляющего воздействия. Управление происходит при однонаправленном изменении и (рис. 7).

С учетом вышеизложенного подхода, управление спеканием шихты осуществляется по следующему алгоритму:

1. Задать начальные параметры: длину контролируемого участка–L(м), скорость агломашины–V(м/мин).

2. Рассчитать шаг по времени u по формуле u=L/V.

3. Вычислить значение интенсивности Tп для порогового разделения (по модели).

4. Установить счетчик числа рабочих отсчетов в исходное состояние: i=1.

5. Считать изображение Fi поверхности спекаемого слоя.

6. Вычислить гистограмму интенсивностей.

7. Определить гистограммные признаки m-математическое ожидание, -среднеквадратичное отклонение, ZS-энергия.

8. Сформировать бинарное изображение поверхности спекаемого слоя Еi.

9. Вычислить коэффициенты высокотемпературной зоны поверхности: , , , , , и коэффициенты высокотемпературной зоны излома , , , , , .

10. Выявить нарушения процесса спекания.

11. Проверить коэффициенты на допустимость. Если значения коэффициентов укладываются в допустимые пределы – продолжить работу в установленном режиме и перейти к п.16, в противном случае – сигнализировать о нарушении и перейти к п.12.

12. При обнаружении нарушений фиксировать номера зон, где они произошли n=1,2,…,5. Выдать соответствующее сообщение.

13. Получить результаты обработки с разгрузочной части агломашины.

14. Сформировать управляющее воздействие согласно закона регулирования 

15. При продолжении работы системы увеличить счетчик числа отсчетов: i=i+1 и перейти к п.5. В противном случае  – останов.

Данный алгоритм не требует значительных вычислительных ресурсов и имеет возможность корректировки порогового значения Тп. Надежность управления определяется точностью вычисления коэффициентов   и .

Алгоритм классификации идентифицирует возможные нарушения хода процесса спекания и основывается на методе кратчайшего расстояния в пространстве параметров. Координаты эталонных векторов соответствуют коэффициентам высокотемпературной зоны, классы ситуаций определяются вариантами нарушений технологии.

В пятом разделе  для оценки качества агломерата разработано алгоритмическое обеспечение, включающее последовательность алгоритмов на основе анализа макроструктуры излома агломерационного спека и его гранулометрического состава, реализующее процедуры и методы, предложенные в разделе 3.

Для количественной и качественной оценки макроструктуры агломерата целесообразно использовать комплексный подход (рис.10), включающий в себя методы параметрического, текстурного и пространственно-спектрального анализа.

Алгоритм, реализующий метод локального динамического порогового разделения (рис. 11), работает совместно с алгоритмом адаптивной настройки размера локальной области и  состоит из следующих этапов:

1) на исходное изображение (рис. 12,а) последовательно накладываются решетки с  квадратными ячейками, размеры которых меняются. Минимальный размер квадратной  ячейки (локальной области) соизмерим с величиной мелких кусков агломерата (5 мм), максимальный – с величиной крупных  (40 мм);

10. Комплексный подход к определению характеристик макроструктуры аглоспека

2) для каждого i-го разбиения вычисляются коэффициенты заполнения  локальных областей (Lij), отражающие отношение площади объекта в j-ой области (Soбъектаij ) к ее общей площади (Si )

; i = 1 n;  j = 1 m,

где n – количество вариантов разбиений, m – количество локальных  областей  i-го  разбиения;

Рис. 11. Обобщенный алгоритм локального динамического  порогового разделения

3) вычисляется средний коэффициент заполнения (Li) всех локальных областей для  i-го разбиения;

4) вычисляется средний коэффициент заполнения  (Lср) всех  n  разбиений;

5) определяется отклонение коэффициента Li каждого i-го разбиения от коэффициента  Lср;

6) определяется оптимальный размер локальных областей, при котором отклонение Li от Lср минимально.

Результатом  работы  алгоритмов является бинарное изображение  (рис. 12,б), на котором светлые точки образуют гранулы, а темные – промежутки между ними. После применения к изображению (рис.12,б) алгоритмов бинарной рекурсивной фильтрации (рис.12,в), скелетизации и математической морфологии (рис.12,г), изображение может быть обработано алгоритмом параметрического анализа.

а)  б)  в)  г)

Рис. 12. Этапы обработки изображения насыпного слоя агломерата:

а) исходное изображение; б) бинарное изображение; в) результат бинарной рекурсивной фильтрации; г) результат скелетизации и морфологической обработки

На этапе параметрического анализа определяются технологические характеристики гранул агломерата и осуществляется количественное распределение гранул по классам крупности (рис.13).

Для снижения уровня внешних воздействий из-за наличия ряда факторов, таких как высокая температура, пар, пыль, вибрация работающих механизмов разработан алгоритм компенсации неоднородностей видеосигнала. Локальные изменения сигнала увеличиваются за счет умножения коэффициента усиления на отклонение текущего значения видеосигнала от локального среднего значения. Поскольку величина коэффициента усиления обратно пропорциональна локальному среднему отклонению, участки с  незначительным  изменением  интенсивности, т.е. с низкой контрастностью, имеют большее усиление, а участки с большим изменением интенсивности – меньшее усиление. Это позволя­ет компенсировать неоднородности видеосигнала при наличии факто­ров, вызывающих изменения уровня фонового сигнала различной сте­пени.

Рис. 13. Распределение гранул по классам крупности

Специфика процесса спекания шихты на агломерационной машине требует хранения больших объёмов экспериментальных данных с множеством влияющих на процесс параметров. При этом важным является прогнозирование  содержания доли  оптимального класса крупности (540 мм) по окончании процесса агломерации с целью снижения расхода кокса и увеличения производительности доменных печей. В этой связи разработан алгоритм аппроксимации экспериментальных данных фрактальными распределениями, позволяющий сжимать информацию натурных рядов данных без существенных потерь в точности.

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 4,06,0 %.

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

δ,

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. 

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

по Перечню ВАК

  1. Ershov, E.V. Methods of handling of in – bulk agglomeration layer image representation for granulometric composition assessment [Текст] / E.V. Ershov, V.V. Selivanovskikh, O.G. Ganicheva // Pattern Recognition and Image Analysis. Advenses in Mathematical Theory and Applications. - 2009. – Vol. 19. – No. 1. - pp. 103-105. 
  2. Ершов, Е.В. Оптико-электронная система управления спеканием агломерационной шихты [Текст] / Е.В. Ершов // Датчики и системы. – 2007, № 7. - С. 36 – 41.
  3. Ершов, Е.В. Контроль процесса зажигания шихты в агломерационной машине с использованием оптико-электронного метода [Текст] / Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, В.В. Селивановских, В.В. Плашенков // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2007. Т. 50, № 5. – С. 70 – 73.
  4. Ершов, Е.В. Анализ гранулометрического состава агломерата с использованием методов обработки изображений [Текст] / Е.В. Ершов, В.В. Селивановских, О.Г. Ганичева, В.В. Плашенков // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2007. Т. 50, № 8. – С. 65 – 68.
  5. Ершов, Е.В. Оценка качества агломерата с использованием оптико-электронного метода [Текст] / Е.В. Ершов // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. – 2006, № 7. С. 19 – 22.
  6. Ершов, Е.В. Методы обработки изображений для распознавания макроструктуры агломерата [Текст] / Е.В. Ершов, И. Е. Чернецкая // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2005. Т 48, № 2. С. 50 – 53.
  7. Ершов, Е.В. Алгоритм компенсации внешних воздействий в системах технического зрения, применяемых в металлургическом производстве. [Текст] / Е.В Ершов. // Известия ТулГУ. Серия. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Т.1. Вып.3. Вычислительная техника. – Тула: ТулГУ, 2004. – С. 104-107.
  8. Ершов, Е.В. Аппроксимация рядов экспериментальных данных фракталом Мандельброта [Текст]/ Е.В.Ершов, С.Н. Хисамутдинов // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. – 2002. - № 11. – С. 63-64.
  9. Ершов, Е.В. Контроль процесса спекания шихты на агломерационной машине с использованием методов обработки изображений на ЭВМ [Текст]/ Е.В.Ершов, А.И.Потапов, О.Л.Селяничев //Дефектоскопия.-1995.-N6.–С.19-21
  10. Ершов, Е.В. Применение оптико-электронной системы обнаружения дефектов для контроля качества поверхности офсетного листа [Текст]/ Е.В.Ершов, А.И.Потапов, Л.Л.Малыгин, У.Г.Михальчук // Дефектоскопия. - 1995. - N 3. – С. 3-7.
  11. Ершов, Е.В. Об одном алгоритме обнаружения дефекта поверхности стальной полосы [Текст] / Е.В. Ершов,  А.И. Потапов, Л.Л. Малыгин, П.Н. Валин // Дефектоскопия. - 1995. - N 3. – С. 8-10.

Монографии

  1. Ершов, Е.В. Оптико-электронный контроль зажигания шихты и гранулометрического состава агломерата [Текст]: монография / Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, В.В. Селивановских, Л.Н. Виноградова. – Череповец: ГОУ ВПО Череповецкий гос. ун-т, 2007. – 204 с.
  2. Ершов, Е. В. Математическое и программное обеспечение оптико-электронной системы управления процессом спекания шихты на агломерационной машине конвейерного типа [Текст]: монография / Е. В. Ершов. – Череповец: ЧВИИРЭ, 2002. – 128 c. 

Патенты

  1. Пат. 2017141 Российская Федерация, МПК G 01 N 21/89. Способ выявления поверхностных дефектов движущейся полосы и устройство  для  его осуществления [Текст]/ Потапов А.И., Малыгин Л.Л., Ершов Е.В., Валин П.Н., Барский В.Ф. - № 5014575/25; заявл. 12.07.91; опубл. бюл. № 14, 1994. 
  2. Пат. 1796059 СССР, МКИ G 01 N 21/89. Способ оптико-электронного контроля дефектов на движущей­ся поверхности и устройство для его осуществления [Текст] /  Потапов А.И., Ершов Е.В., Малыгин Л.Л. [и  др.] – № 4948186/25; заявл. 25.06.91; опубл. бюл. № 6, 1993 г.
  3. Пат. 1780583 СССР, МКИ G 01 N 21/88. Способ оптико-электронного контроля поверхностных дефек­тов и устройство для его осуществления [Текст] / Потапов А.И., Ершов Е.В., Малыгин Л.Л.[и др.] – № 4890933/25; заявл. 17.12.90; опубл. бюл. № 45, 1992 г.

Наиболее значимые статьи, опубликованные в других изданиях

  1. Ершов, Е. В. Оптико-электронный контроль зажигания шихты на агломерационной машине конвейерного типа [Текст]/ Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, В.В. Селивановских, В.В. Плашенков // Вестник Череповецкого государственного университета. Естественные и технические науки. – 2005. - № 2. – С. 69 – 72.
  2. Ершов, Е. В. Обработка изображений для анализа гранулометрического состава агломерата [Текст]/ Е.В. Ершов, В.В. Селивановских, О.Г. Ганичева, В.В. Плашенков // Вестник Череповецкого государственного университета. Естественные и технические науки. – 2005. - № 2. – С. 72 – 76.
  3. Ершов, Е. В. Комбинирование методов порогового и контурного разделения для обработки изображений сыпучих материалов с целью их анализа [Текст]/ В.В. Селивановских, Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, Д. Иванов, В. Катилевский // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2004. -№ 2. –С. 62-63. 
  4. Ершов, Е. В. Моделирование теплообмена в спекаемом слое для управления процессом зажигания агломерационной шихты [Текст]/ О.Г. Ганичева, Е.В. Ершов, В.В. Селивановских // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2003. - № 2. – С. 47-48.
  5. Ершов, Е. В. Алгоритмы предварительной обработки изображения в оптико-электронной системе анализа гранулометрического состава агломерата [Текст]/ В.В. Селивановских, Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, Л.Н. Виноградова, Е.В. Королева // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2003. - № 2. – С. 78-79.
  6. Ершов, Е. В. Способ сжатия экспериментальных данных распределениями, полученными на основе фракталов [Текст]/ С.Н. Хисамутдинов, Е.В. Ершов, Н.Е. Хисамутдинов // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2003. - № 2. – С. 74-76. 
  7. Ершов, Е. В. Алгоритм фрактальной аппроксимации [Текст]/ С.Н. Хисамутдинов, Е.В. Ершов, Н.А. Гребенюк // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2003. - № 2. – С. 76-78.
  8. Ершов, Е. В. Управление окончанием процесса спекания агломерационной шихты с использованием анализа отходящего газа на влагосодержание и коэффициента высокотемпературной зоны [Текст]/ И.А.Дегтяренко, Е.В.Ершов, О.Л.Селяничев, В.Ю Кучин // ЧГУ. Череповец, 1997. - 14 с. – ил. - Библиогр. 3. - Деп. в ВИНИТИ 24.09.97, № 2908-В97. 
  9. Ершов, Е. В. Управление процессом спекания шихты на агломерационной машине конвейерного типа с использованием оптико-электронного метода [Текст]/ И.А. Дегтяренко, Е.В. Ершов,  О.Л. Селяничев, В.Ю. Кучин // ЧГУ. Череповец, 1997. - 35 с.: ил. - Библиогр. 17. - Деп. в ВИНИТИ 13.06.97, № 1965-В97. 
  10. Ершов, Е. В. Программно-аппаратная реализация методов компенсации внешних тепловых воздействий в системах технического зрения [Текст]/ Е.В.Ершов, О.Л. Селяничев // Тепловые процессы в технологических системах: Всерос. сборник научных трудов.- Череповец,1995 г.– С.65-68.

Материалы и тезисы докладов, опубликованные в трудах Всероссийских и Международных конференций

  1. Ershov, E.V. Methods of handling of in – bulk agglomeration layer image representation for granulometric composition assessment [Текст] / E.V. Ershov, V.V. Selivanovskikh, O.G. Ganicheva // 8th  International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies” (PRIA-8-2007): Conference Proceedings. Vol. 3. – Yoshkar-Ola, 2007. – pp. 123 – 125.
  2. Ершов, Е.В. Контроль процесса спекания агломерационной шихты с использованием оптико-электронного метода [Текст]/ Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, В.В. Селивановских // Интеллектуальные и информационные системы: мат. Всерос. НТК. – Тула: Тульский гос. ун-т, 2007. – С. 119 – 120.
  3. Ершов, Е.В. Математическое обеспечение оптико-электронной системы контроля зажигания шихты на агломерационной машине [Текст]/ Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, В.В. Селивановских // Мат. 17-й межвуз. военно-научной конференции. Часть 4. Череповец: ЧВИИРЭ, 2007. – С. 114 – 116.
  4. Ершов, Е.В. Алгоритм адаптивного порогового разделения для обработки изображений агломерата [Текст] [Текст] / Е.В. Ершов, В.В. Селивановских, О.Г. Ганичева // Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства: мат. Междунар. НТК, посвященной 50-летию ОАО «Северсталь» в 2 ч. – Ч. 2. – Череповец: ГОУ ВПО Череповецкий гос. ун-т, 2006. – С. 98 – 100.
  5. Ершов, Е. В. Алгоритмы локального порогового разделения для сегментации объектов на изображении [Текст]/ Е.В. Ершов, В.В. Селивановских, О.Г. Ганичева // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание – 2005): сб. материалов 7-й Междунар. конф. – Курск. гос. техн. ун-т. Курск, 2005. С. 181 – 183.
  6. Ершов, Е. В. Оптико-электронная система контроля зажигания шихты на агломерационной машине [Текст]/ Е.В. Ершов, О.Г. Ганичева, О.Л. Селяничев // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (Инфотех-2004): Мат. 4-й Междунар. науч.-техн. конф. – Череповец: ГОУ ВПО ЧГУ, 2005. – С. 23 – 24.
  7. Ершов, Е. В. Распознавание поверхностных дефектов [Текст]/ С.В. Белозеров, Е.В. Ершов // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды 8-й Междунар. НТК. СПб.: Изд-во «Нестор», 2004. – С. 167-168. 
  8. Ершов, Е. В. Сжатие экспериментальных данных для использования в алгоритме фрактальной аппроксимации [Текст]/ С.Н. Хисамутдинов, Е.В. Ершов, Н.А. Гребенюк // Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства: Мат. 4-й Междунар. НТК, посвященной 120-летию академика И.П. Бардина. – Череповец: ЧГУ, 2003. – С. 298-300.
  9. Ершов, Е. В. Методы обработки видеоинформации в оптико-электронных системах контроля агломерационного производства [Текст]/ Е.В. Ершов, В.В. Селивановских, О.Г.  Ганичева // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание – 2003): сб. мат. 6-й Междунар. конф.: В 2-х частях. Ч.1 / КГТУ. Курск, 2003.– С. 63-64.
  10. Ершов, Е. В. Методы обработки изображений для анализа размеров частиц сыпучих материалов [Текст]/ Е.В. Ершов, В.В. Селивановских, С.В. Белозеров // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах (Инфотех-2002): Мат. Междунар. НТК. - Череповец: ЧГУ, 2002. – С. 159-160.
  11. Ершов, Е. В. Управление технологическим процессом производства агломерата с использованием систем технического зрения [Текст]/ Е.В. Ершов, Е.В. Королева, Д.Л. Шапиро // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание – 2001): сб. мат. 5-й Междунар. конф. - Курск: КГТУ, 2001. – С. 134 - 136. 
  12. Ершов, Е. В. Прогнозирование хода технологического процесса производства агломерата с использованием оптико-электронного контроля [Текст]/ Е.В. Ершов, О.Л. Селяничев, Е.В. Королева, Д.Л. Шапиро, В.В. Селивановских // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта: Мат.  Межд. НТК.  – Вологда: ВоГТУ, 2001. – С. 213-216.
  13. Ершов, Е. В. Анализ макроструктуры агломерата в реальном масштабе времени [Текст]/ Е.В. Ершов,  Е.В. Королева // Прогрессивные процессы и оборудование металлургического производства: Мат. 2-й Всерос. НТК. – Череповец: ЧГУ, 2001. – С. 35-36.
  14. Ершов, Е. В. Оптико-электронная система для управления технологическим процессом производства агломерата [Текст]/ Е.В. Ершов, Е.В. Королева, Д.Л. Шапиро //Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках: Мат. 1-й Всерос. научной internet - конференции. - Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р.Державина, 2001. Вып. 2. – С. 99. 
  15. Ершов, Е.В. Компьютерная обработка изображений в оптико-электронной системе контроля процесса спекания шихты на агломерационной машине [Текст] / Е.В. Ершов // Оптические, радиоволновые и тепловые методы и средства контроля качества материалов, промышленных изделий и окружающей среды: Тез. докл. 8-й Междунар. НТК. – Ульяновск: УлГТУ, 2000. – С. 11-12.
  16. Ершов, Е.В. Обработка изображения макроструктуры спекаемого слоя для оценки качества агломерата [Текст]/ Е.В. Ершов, Е.В. Королева // Информационные технологии в науке, проектирование и производстве: Тез. докл. Всерос. НТК(Computer – Based Conference). В 3 частях. Ч. 2. – Нижний Новгород: Верхне-Волжское отд. Академии технол. наук РФ, 2000. – С. 20.
  17. Ершов, Е.В. Контроль поверхности зажигания при агломерации с использованием оптико-электронного метода [Текст]/ Е.В. Ершов, О.Л. Селяничев, М.Н. Фатиев //Повышение эффективности теплообменных процессов и систем: Мат. 2-й Межд. НТК.–Вологда: ВоГТУ, 2000.–С.176-177.
  18. Ершов, Е. В. Программное обеспечение оптико-электронной системы управления процессом спекания шихты на агломерационной машине [Текст] / Е.В. Ершов, М.Н. Фатиев // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание-99): сб. мат. 4-й Междунар.НТК. – Курск: КГТУ, 1999. – С. 107-109.
  19. Ершов, Е. В. Методы компьютерной обработки изображений в оптико-электронной системе управления и контроля процесса спекания шихты на агломерационной машине [Текст]/ Е.В. Ершов // Перспективные технологии автоматизации: Тез. докл. Междунар. электронной НТК. – Вологда: ВоГТУ, 1999. – С. 18.
  20. Ершов, Е. В. Обработка изображения излома агломерационного спека для оценки завершения процесса спекания шихты [Текст]/ Е.В. Ершов, М.Н. Фатиев // Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве: Тез. докл. 1-й Всерос. НТК. В 19 частях. Ч. 9. – Нижний Новгород: НГТУ, 1999. – С. 32.
  21. Ершов, Е. В. Управление процессом спекания шихты на агломерационной машине с помощью оптико-электронной системы [Текст]/ Е.В. Ершов // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание – 97): сб. мат. 3-й Междунар. НТК. Курск, 25-28 ноября 1997 г. - Курск, 1997. – C. 169-170.
  22. Ершов, Е. В. Алгоритмы анализа текстуры изображения среза аглоспека для определения его прочности [Текст]/ Е.В. Ершов, Е.В. Королева // Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства контроля природной среды, материалов и промышленных изделий: Сб. тез. докл. 7-й Междунар. НТК. Череповец 16-18 сентября 1997 г. – Череповец, 1997 г. – С. 136-137.
  23. Ершов, Е. В. Компьютерный анализ изображения среза аглоспека в хвостовой части агломерационной машины для оценки завершенности процесса спекания шихты [Текст]/ Е.В. Ершов, И.А. Дегтяренко, О.Л. Селяничев // Информационные технологии в производственных, социальных и экономических процессах: Сб. труд. 1-й Междунар. НТК - Череповец, 28-30 мая 1996 г. – Череповец, 1996. – С. 76-77.
  24. Ершов, Е. В. Применение системы технического зрения для контроля процесса спекания шихты на агломерационной машине [Текст] / Е.В. Ершов, И.А. Дегтяренко, О.Л. Селяничев // Оптические, радиоволновые, тепловые методы и средства неразрушающего контроля: Тез. докл. 6-й Рос. НТК с междунар. участием. Саратов 12-14 сентября 1995 г. – Саратов, 1995. – С. 88.
  25. Ершов, Е. В. Алгоритмические, программные и технические средства обработки изображений для контроля  процесса спекания  шихты  на агломерационной машине [Текст] / Е.В. Ершов,  И.А. Дегтяренко, О.Л. Селяничев // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания  образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание – 95): сб. мат. 2-й Междунар. НТК.- Курск,2-6 октября 1995 г. – Курск, 1995. – С. 185-186.
  26. Ершов, Е. В. Алгоритмическое  и  программное обеспечение системы технического зрения на ПЗС для контроля процесса спекания шихты на агломерационной машине [Текст]/ Е.В. Ершов,  О.Л. Селяничев, В.В. Селивановских // Приборы с зарядовой связью и системы на их основе: Тез. докл. 5-й НТК с междунар.участием. - Москва, 1995. – С. 61-62.
  27. Ершов, Е. В. Комплекс оптико-электронных средств для  автоматизации проектирования систем контроля качества поверхностей различных материалов [Текст]/ Е.В. Ершов, А.Н. Зуев, В.Д. Шварц // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание-93): сб. мат. 1-й Междунар. НТК - Курск, 5-8 октября, 1993. – С. 152-153.

Подписано к печати ___________. Тир. 100 экз. Усл. п л. 2,0.

Формат 60х84/16  Гарнитура Times.  Зак. № ________.

ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет»

162600, Вологодская обл., г. Череповец, пр-т Луначарского, 5






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.