欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:36783575
大小:1.71 MB
页数:55页
时间:2019-05-15
《Linux环境下基于红外图像分析的空预器热点监测系统应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、1分类号IUDCI密级J学号移易匆事歹土事硕士学位论文Linux环境下基于红外图像分析的空预器热点监测系统应用研究王诚学科名称:检测技术与自动化装置学科门类:工学指导教师:李琦教授申请日期:2007.3摘要Linux环境下基于红外图像分析的空预器热点监测系统应用研究学科:检测技术与自动化装置研究生:王诚导师:李琦教授(签名:王{氟空气预热器(简称空预器)是利用锅炉释放的烟气余热加热空气的换热设备。由于燃油的不充分燃烧,凝结和聚集在空预器的部件上,常常在冷态起动和热备用后的起动期间,当进入空预器的烟气温度增高时,可点燃这些油料沉积物,这种现象被称为空预器的二次燃烧,所以需要对
2、空预器进行热点检测来加以预防。目前大部分的空预器热点检测系统都是通过热电偶或红外传感器作为测温元件,将所测温度值与事先设定的报警阈值相比较,以此来判断是否发生火情。由于空预器可能会在一个较大温度范围内发生火情,所以这种方法造成空预器运行状态难以判定的问题。本文在分析空气预热器的燃烧原因和特点的基础上,提出了一种在Linux操作系统环境下,以空气预热器的红外图像特征向量值之间的欧氏距离来作为判断空气预热器是否燃烧的依据,以此进行空气预热器热点检测的方法。论文完成了空预器硬件检测系统的设计和搭建,并以【jnux操作系统作为软件运行环境,完成了从采集到判断再到界面显示的软件编写与
3、调试。论文的方法是通过对空预器采集足够多的表面温度值,对数据进行变换,组成红外图,用基于提升小波的软阈值方法对图像去噪和基于小波包方法进行图像特征提取,然后根据连续几副图像之间特征值的差异,判断空预器是否发生火情。通过试验结果,表明此方法在一定程度上能正确判断空预器的状态,并且降低了对空预器具体温度阈值的依赖,提高了检测系统的准确性与鲁棒性。关键词:空气预热器Mnux操作系统红外图像提升小波软阈值小波包特征提取ResearchOnAirPreheaterHotSpotsDetectionSystemBasedOnIRThermalImageOnLinuxSpeciality
4、:TechnologyofDetectionAndEquipmentofAutomationCandidate:WangChengSupervisor:Prof.QiLi(Signature:幽幽)(Signature:盘S丛)nAbstractAirpreheaterisakindofimportantheatexchangerinpowerplantunits.After-burningmightbeCaUScdbyinadequatecombustionoffuelorbadlyheat-dispersedconditionarousedbylowairorgasve
5、locityafterboileroutage.SOshouldavoidthefireofit.Atpresent,thermocoupleorinfraredsensorsareusedastemperaturemeasurememunitsinmostairpreheaterhotspotsdetectionsystems.Theafter-burningisalarmedornotWasjudgedbytheresultoftemperaturemeasurevaluecomparedtothealarmthresholdvaluesetinadvanced.How
6、ever,whenfireisbroughtoutinairpreheater,temperaturedegreecoversagreatrange.So,itishardtosetappropriatevaluetodetectallthehotspotsatanytimeandmuchmoreexperienceandworkingconditionsisdependedon.Soamethodforairpreheaterhotspotsdetectionbasedon瓜thermalimageispresentedinthepaperbasedOntheanalys
7、isofairpreheaterfireconditionandcharacteristics.TheneWsystemisonLinuxoperationsystemandcouldgetenoughhotspotsfromtheairpreheaterthenconstituteagrayscaledimagebydatatransform,andthendenoisetheimagebysoft·thresholdbasedonliftingschemewavelettransformandextractth
此文档下载收益归作者所有