基于圖像處理及模糊C均值聚類的燒結(jié)礦FeO含量實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，客觀上加劇鐵礦石短缺的矛盾。天然優(yōu)質(zhì)富鐵礦是不可再生資源，隨著開采的進(jìn)行，富礦儲量會逐年降低。貧鐵礦是品質(zhì)比較低劣的礦石，它不能直接入爐煉鐵，必須先將鐵礦石煉成燒結(jié)礦；同時(shí)，隨著高爐大型化和冶煉技術(shù)的提高，對精料提出更高的要求，現(xiàn)在用于入爐煉鐵的鐵礦石大部分都是燒結(jié)礦?？梢?，燒結(jié)礦的生產(chǎn)變得更加重要。
　　 獲得燒結(jié)礦化學(xué)成分的方法很多，包括看火工師傅肉眼的判斷、化學(xué)檢驗(yàn)方法等。人工判斷方法是看火工師傅直

2、接觀察機(jī)尾圖像，對燒結(jié)礦中各參數(shù)定性分析，控制生產(chǎn)過程的進(jìn)行?；瘜W(xué)檢驗(yàn)方法結(jié)果精確，但是從混合物料燒結(jié)到物料冷卻、化驗(yàn)需要2-3個(gè)小時(shí)[1]。人工判斷容易疲勞且智能化程度太低，化驗(yàn)結(jié)果具有滯后性，不能實(shí)時(shí)控制，它們都存在明顯的不足和缺陷。
　　 近年來，人們對燒結(jié)礦性能的預(yù)報(bào)和燒結(jié)礦過程的優(yōu)化控制進(jìn)行大量的研究[2][3][4][5]。市面上也出現(xiàn)了利用傳統(tǒng)建模方法構(gòu)建的機(jī)理性燒結(jié)礦預(yù)測模型。這種方法的缺陷是參數(shù)多，求解時(shí)間過長

3、，模擬精度難以滿足工業(yè)生產(chǎn)過程的要求，不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、在線推斷。因此開發(fā)出一套能自動實(shí)時(shí)在線檢測燒結(jié)礦中FeO含量的系統(tǒng)是非常必要的。本文根據(jù)一組反映FeO含量的特征，利用模糊C均值聚類(FCM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]相結(jié)合的方法來實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)燒結(jié)礦FeO含量。首先，利用FCM算法對斷面圖像按一定的特征聚類，把聚類結(jié)果按有效特征分成3類，將各類輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其次，利用訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以對未分類燒結(jié)礦