【摘 要】
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在电熔镁炉的熔炼过程中，一方面，由于熔炼过程机理复杂难以建立数学模型，三相电极之间具有强耦合性，交流电弧具有很强的非线性，另一方面，由于工业现场环境恶劣，操作员大多依靠经验进行操作并且劳动强度高，导致生产过程能耗高、异常工况频繁发生。目前，我们主要是依靠操作人员观察三相电极电流值的波动情况和现场熔炼设备的运行状态来进行电熔镁炉的异常工况识别，由于操作人员大多依靠经验操作，难以在夜间长时间保持高度集
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在电熔镁炉的熔炼过程中，一方面，由于熔炼过程机理复杂难以建立数学模型，三相电极之间具有强耦合性，交流电弧具有很强的非线性，另一方面，由于工业现场环境恶劣，操作员大多依靠经验进行操作并且劳动强度高，导致生产过程能耗高、异常工况频繁发生。目前，我们主要是依靠操作人员观察三相电极电流值的波动情况和现场熔炼设备的运行状态来进行电熔镁炉的异常工况识别，由于操作人员大多依靠经验操作，难以在夜间长时间保持高度集中力，不能够及时地准确地识别出工况的变化，严重时导致生产事故的发生。针对这一问题，本文利用电熔镁炉熔炼过程中的图像和声音信息，提取了熔炼过程中的图像特征和声音特征，然后使用基于规则推理的专家系统的方法对电熔镁炉熔炼过程的异常工况进行识别。图像与声音的特征提取有利于实现电熔镁炉异常工况的自动识别，电熔镁炉异常工况的自动识别不仅可以减轻工人的劳动强度，还可以为制定自愈控制决策提供依据，以指导生产，减少成本，提高生产效率，获得最优经济效益。
本文主要研究工作如下:
(1)针对电熔镁炉熔炼过程图像受高频噪声干扰以及彩色图像处理算法计算量大等问题，利用Butterworth滤波方法和灰度化方法对熔炼过程图像进行预处理，实现熔炼过程图像的去噪和灰度变换。
(2)利用阈值分割算法实现对亮斑区的分割;利用基于大津算法的阈值分割方法实现对熔化区的分割。
(3)依据熔炼过程中半熔化异常工况图像的特点，提取了亮斑区面积、熔融区平均灰度和熔融区灰度方差三个特征。依据熔炼过程中过加热异常工况图像的特点，提取了熔化速度、熔化区面积变化率和整体平均灰度变化率三个特征。
(4)依据熔炼过程中排气异常工况时的声音特征，提取了该工况下的频率特征和特征频率下的幅值特征。
(5)依据上述提取的图像特征和声音特征，构建规则库，然后利用基于规则推理的专家系统方法对电熔镁炉熔炼过程的异常工况进行识别。
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