基于多源信息融合的高炉料面区域温度特征智能提取与应用研究

基于多源信息融合的高炉料面区域温度特征智能提取与应用研究一、引言1.1研究背景与意义钢铁作为现代工业的基础性材料，在建筑、机械制造、汽车工业、航空航天等众多领域都发挥着不可替代的关键作用，是推动国家经济发展和社会进步的重要力量。钢铁工业作为国民经济的支柱性产业，其发展水平不仅直接反映了一个国家的工业化程度，更是衡量国家综合实力的重要标志之一。在钢铁生产的众多工艺流程中，高炉炼铁占据着核心地位，是目前应用最为广泛的炼铁方法，全球超过95%的生铁都是通过高炉炼铁工艺生产出来的。高炉炼铁是一个极其复杂的物理化学反应过程，涉及到高温、高压、多相流以及复杂的化学反应等多个方面。在高炉内部，铁矿石、焦炭、熔剂等原料在高温环境下发生一系列复杂的化学反应，最终被还原成铁水，同时产生炉渣和煤气等副产品。这一过程不仅需要消耗大量的能源和资源，而且对生产过程的控制精度要求极高。高炉的稳定运行、生产效率的高低以及产品质量的优劣，不仅直接影响着钢铁企业的经济效益和市场竞争力，还对整个钢铁产业链的稳定发展起着至关重要的作用。高炉料面作为高炉内部反应的关键区域，其温度特征蕴含着丰富的信息，能够直接反映高炉内煤气流的分布状况、矿石的还原程度以及炉内化学反应的进行程度等重要信息。准确提取高炉料面区域的温度特征，对于深入了解高炉内部的反应机理、优化高炉操作参数、提高高炉生产效率、降低能源消耗以及保障高炉的稳定顺行具有重要意义。具体而言，高炉料面温度特征提取在以下几个方面具有重要作用：优化高炉操作：通过对高炉料面温度特征的分析，操作人员可以实时掌握高炉内煤气流的分布情况，及时发现炉内异常状况，如管道行程、塌料等，并采取相应的调整措施，优化高炉的操作参数，如布料制度、送风制度等，使高炉始终处于最佳的运行状态，从而提高高炉的生产效率和产品质量。提高生产效率：准确把握高炉料面温度特征，有助于合理调整高炉的生产节奏，减少生产过程中的波动和异常情况，提高设备的作业率，进而提高高炉的生产效率，增加钢铁企业的产量和经济效益。降低能源消耗：根据高炉料面温度特征，优化燃料的分配和利用，提高能源的利用效率，降低焦炭等燃料的消耗，减少能源浪费，实现钢铁生产的节能减排目标，降低企业的生产成本。保障高炉稳定顺行：及时发现高炉料面温度的异常变化，能够提前预警高炉可能出现的故障和事故，采取有效的预防措施，避免炉况恶化，保障高炉的长期稳定顺行，延长高炉的使用寿命，降低企业的设备维护成本和生产风险。然而，由于高炉内部环境复杂，存在高温、高压、强腐蚀性气体以及大量粉尘等恶劣条件，使得准确提取高炉料面区域的温度特征面临诸多挑战。传统的温度检测方法，如热电偶、热电阻等接触式测温方法，由于受到高炉内部恶劣环境的影响，其测量精度和可靠性难以保证，且使用寿命较短，维护成本较高。而基于红外图像、十字测温等非接触式测温方法，虽然在一定程度上能够克服接触式测温方法的不足，但也存在各自的局限性，如红外图像易受粉尘、水汽等干扰，十字测温只能测量有限点的温度，无法全面反映料面温度分布等。因此，研究一种高效、准确的高炉料面区域温度特征智能提取方法，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。1.2国内外研究现状在高炉料面温度特征提取领域，国内外学者开展了大量研究工作，提出了多种检测方法和分析技术，旨在更准确、全面地获取高炉料面温度信息，为高炉生产提供有力支持。在检测方法方面，主要包括基于煤气成分分析、十字测温值以及红外图像的检测方法。基于煤气成分分析的检测方法，通过对高炉煤气中的成分含量进行分析，间接推断料面温度分布。然而，该方法存在设备昂贵的问题，购置和维护成本较高，增加了企业的生产投入。其检测信息离散，无法全面、连续地反映料面温度的变化情况，且实时性差，不能满足在线检测对及时性的要求，难以为高炉的实时操作调整提供有效依据。基于十字测温值的检测方法，在炉喉圆周面上的四个方向安装四个测温臂，并在测温臂上分布若干温度传感器，通过这些传感器测量有限点的温度，以此来反映煤气流在炉喉四个方向上的分布情况。但这种方法的测温点数量有限，只能获取特定位置的温度信息，无法全面掌握整个料面的温度分布，对于料面其他区域的温度变化难以捕捉，存在信息缺失。基于红外图像的检测方法，利用非接触式红外摄像仪实时采集整个料面的温度分布变化，以红外图像的形式呈现料面温度信息。不过，红外图像容易受到粉尘、水汽等因素的干扰，导致图像质量下降，影响温度测量的准确性。而且，该方法还存在饱和区和死区的问题，在这些区域无法准确获取温度数据，限制了其应用范围。为了克服单一检测方法的局限性，多源信息融合技术逐渐应用于高炉料面温度特征提取。通过融合多种检测信息，充分发挥各信息的优势，提高温度检测的准确性和可靠性。例如，有研究将十字测温和红外摄像仪两种测量手段相结合，利用十字测温数据的准确性和红外图像的全面性，建立基于生成对抗网络的深度学习神经网络模型。该模型通过生成器融合十字测温数据和红外检测数据，并由解码器计算输出炉顶料面温度分布的识别结果，同时利用判别器对生成器输出结果和红外检测数据进行对抗训练，以提高模型的准确性。还有研究从工艺机理角度分析高炉红外图像、十字测温、探尺和上升管温度等多源信息与料面温度场之间的关系，采用基于信息融合的高炉料面温度场智能建模方法，利用基于两点法的温度动态定标方法作为基准定标方法，并采用基于遗传算法的BP神经网络技术对温度动态定标进行非线性误差校正，从而提高定标精度。在温度特征提取与分析技术方面，也取得了一定进展。一些研究通过对高炉料面红外图像进行处理，提取等温线、中心位置和径向温度分布等特征，以此来分析料面温度场的特性。还有研究针对高炉中心区域和边缘区域的特点，分别提出相应的温度特征提取方法。对于中心区域，根据红外摄像仪的成像原理与安装情况进行坐标系空间配准，对高炉中心点进行离线配准，采用动态定标算法检测红外可视区的温度场，并利用图像阈值分割与空间配准提取炉心区宽度和炉心偏移程度特征，结合料面中心温度指数与炉心宽度，采用模糊推理方法评价中心区温度特征，以反映中心煤气流的发展状态。对于边缘区域，考虑到十字测温、炉墙温度以及矿焦比与料面边缘温度的相关性，先采用单一信息在不同尺度下对边缘温度进行检测，再采用模糊DS证据方法融合单一信息的检测值，获得料面边缘温度，最后结合料面边缘温度指数与边缘宽度，采用模糊推理方法评价边缘区温度特征，反映边缘煤气流的发展状态。尽管国内外在高炉料面温度特征提取方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。一方面，现有的检测方法和技术在准确性、可靠性和全面性等方面还有提升空间，需要进一步研究和改进，以更好地适应高炉内部复杂的环境和生产需求。另一方面，对于高炉料面温度特征与高炉生产过程中其他参数之间的关系，以及如何更有效地利用温度特征指导高炉操作优化等方面，还需要深入研究，以实现高炉的高效、稳定、低耗生产。1.3研究内容与创新点1.3.1研究内容高炉料面中心区域温度特征提取方法研究：深入分析红外摄像仪的成像原理，结合其在高炉上的实际安装情况，建立红外图像坐标系与高炉料面坐标系之间的精确转换关系，实现两者的空间配准。依据高炉生产的周期性、连续性等特点，采用离线配准的方式确定高炉中心点在图像坐标系中的准确位置。针对高炉内部复杂的环境，如粉尘、水汽等对红外图像的干扰，研究动态定标算法，通过对参考源的实时监测和数据分析，实现对红外可视区温度场的精确检测。利用图像阈值分割技术，根据炉心区与其他区域在温度、灰度等特征上的差异，准确分割出炉心区，进而提取炉心区宽度和炉心偏移程度等特征。构建料面中心温度指数，综合考虑中心区域的温度平均值、最大值、最小值等因素，结合炉心宽度，运用模糊推理方法，对中心区温度特征进行量化评价，以准确反映中心煤气流的发展状态。高炉料面边缘区域温度特征提取方法研究：系统分析十字测温、炉墙温度以及矿焦比与料面边缘温度之间的相关性，通过大量的生产数据统计分析和实验研究，建立它们之间的数学模型或关联规则。基于单一信息，如十字测温数据、炉墙温度数据、矿焦比数据等，分别在不同尺度下对边缘温度进行检测，采用数据插值、滤波等预处理方法，提高检测数据的准确性和可靠性。针对单一信息检测存在的不确定性，研究模糊DS证据方法，通过对不同信息源的基本概率分配函数的构建和融合规则的制定，降低检测的不确定性，获得更准确的料面边缘温度。定义料面边缘温度指数，综合考虑边缘区域的温度分布均匀性、温度变化趋势等因素，结合边缘宽度，运用模糊推理方法，对边缘区温度特征进行评价，以准确反映边缘煤气流的发展状态。高炉料面温度场检测系统开发与应用验证：根据提出的高炉料面区域温度特征提取方法，选择合适的硬件设备，如高性能的工业计算机、数据采集卡、红外摄像仪、十字测温装置等，搭建高炉料面温度场检测系统的硬件平台。采用先进的软件开发技术，如面向对象的编程方法、数据库管理技术、图形用户界面设计技术等，开发具有数据采集、处理、存储、显示、分析等功能的软件系统。实现系统的可视化界面，以直观的图形、图表等形式展示料面温度场的分布情况，为高炉操作人员提供清晰、准确的炉况参考信息。将开发的高炉料面温度场检测系统应用于某钢铁企业的实际高炉生产中，进行长期的运行测试和数据采集分析。通过与实际生产数据和操作人员的经验判断进行对比，验证系统的准确性、可靠性和实用性。根据应用过程中发现的问题和反馈意见，对系统进行优化和改进，不断完善系统的功能和性能。1.3.2创新点多源信息融合的温度特征提取方法：突破传统单一检测信息的局限性，综合利用料面红外图像、十字测温、上升管温度、炉墙温度等多源信息，从不同角度全面反映高炉料面温度场的特征。通过深入分析各信息源与料面温度场之间的内在关系，建立多源信息融合模型，有效提高温度特征提取的准确性和可靠性，为高炉炉况的准确判断提供更丰富、更全面的数据支持。基于模糊推理和DS证据融合的温度特征评价方法：针对高炉料面温度特征的模糊性和不确定性，引入模糊推理技术，对中心区和边缘区的温度特征进行量化评价，能够更准确地反映煤气流的发展状态。同时，采用模糊DS证据方法融合单一信息的检测值，降低检测的不确定性，提高温度特征评价的可信度，为高炉操作提供更科学、更可靠的决策依据。开发实用的高炉料面温度场检测系统：将研究成果转化为实际应用，开发出具有可视化界面的高炉料面温度场检测系统。该系统能够实时、直观地显示料面温度场分布情况，为高炉操作人员提供实时、可靠的炉况参考信息，方便操作人员及时调整高炉操作参数，优化高炉生产过程，提高高炉生产效率和产品质量，具有重要的实际应用价值。二、高炉料面区域温度特征提取的理论基础2.1高炉炼铁工艺概述高炉炼铁是现代钢铁生产的关键环节，其基本工艺流程是一个复杂且有序的过程，涉及多个关键环节和物理化学反应。高炉炼铁的原料主要包括铁矿石、焦炭、熔剂（如石灰石）等。这些原料通过特定的装料设备，按照一定的比例和顺序从高炉炉顶装入炉内。装料过程需要严格控制，以确保炉料在炉内形成合理的分布，为后续的反应创造良好条件。例如，通过无料钟炉顶装料设备，可以精确控制炉料的布料角度和圈数，实现炉料在炉喉圆周方向和径向的均匀分布。在高炉下部，通过风口向炉内鼓入经热风炉预热至1000-1300℃的热风。热风的鼓入为炉内的燃烧反应提供了充足的氧气，同时也为整个炼铁过程提供了必要的热量。在高温环境下，焦炭与鼓入的空气中的氧气发生剧烈的燃烧反应，主要反应式为C+O_{2}=CO_{2}，该反应释放出大量的热量，使炉内温度迅速升高。生成的CO_{2}又会与赤热的焦炭进一步反应，CO_{2}+C=2CO，从而产生大量具有还原性的一氧化碳气体。这些一氧化碳气体在炉内上升过程中，与自上而下运动的铁矿石发生还原反应，将铁矿石中的铁氧化物逐步还原成金属铁，主要反应式如Fe_{2}O_{3}+3CO=2Fe+3CO_{2}。铁矿石中的脉石（主要成分是二氧化硅等）、焦炭及喷吹物中的灰分等杂质，会与加入炉内的石灰石等熔剂在高温下发生化学反应。石灰石在高温下分解为氧化钙和二氧化碳，CaCO_{3}=CaO+CO_{2}，氧化钙再与脉石等杂质结合生成炉渣，CaO+SiO_{2}=CaSiO_{3}。炉渣的密度比铁水小，会漂浮在铁水表面，通过出渣口排出炉外。而还原得到的铁水则从出铁口放出，送往后续的炼钢工序。在高炉炼铁过程中，煤气的产生与炉料反应密切相关。煤气不仅是炉内热量的重要传递介质，也是铁矿石还原的主要还原剂。炉顶煤气从炉顶导出，其中含有大量的一氧化碳、氢气等可燃气体，以及二氧化碳、氮气等。这些煤气经过除尘、净化等处理后，可以作为热风炉、加热炉、焦炉、锅炉等的燃料，实现能源的回收利用。高炉料面温度与煤气流分布存在着紧密的关系。一般来说，煤气流发展较强的区域，煤气携带的热量较多，会使料面温度升高；反之，煤气流较弱的地方，料面温度相对较低。例如，当炉内出现中心煤气流发展的情况时，高炉料面中心区域的温度会明显高于边缘区域；而如果边缘煤气流过分发展，边缘区域的料面温度则会升高。通过监测高炉料面温度的分布情况，可以间接了解煤气流在炉内的分布状态。当发现料面某一区域温度异常升高或降低时，可能意味着该区域的煤气流分布出现了变化，如管道行程的出现，会导致局部煤气流集中，使料面温度异常升高。准确掌握高炉料面温度与煤气流分布的关系，对于优化高炉操作、判断炉况具有重要意义。2.2温度特征提取的相关技术原理2.2.1红外摄像技术原理红外摄像技术是基于物体的红外辐射特性来实现温度检测的。任何物体只要其温度高于绝对零度（-273.15℃），都会向外辐射红外线。物体的红外辐射能量与其温度密切相关，遵循普朗克定律，其数学表达式为M(\lambda,T)=\frac{2hc^{2}}{\lambda^{5}}\frac{1}{e^{\frac{hc}{\lambdakT}}-1}，其中M(\lambda,T)表示物体在波长\lambda和温度T下的单色辐射出射度，h为普朗克常量，c为光速，k为玻尔兹曼常量。从该公式可以看出，辐射出射度随温度的升高而迅速增加，并且不同温度下物体的红外辐射波长分布也不同，温度越高，辐射的峰值波长越短。在高炉料面温度检测中，红外摄像仪通过光学系统收集高炉料面辐射的红外线，并将其聚焦到探测器上。探测器一般采用焦平面探测器，它由许多微小的热敏元件组成，这些热敏元件能够将接收到的红外辐射能量转化为电信号。例如，非制冷微量热型焦平面探测器，其工作原理是利用热敏材料在吸收红外辐射后温度升高，导致电阻值发生变化，从而产生与红外辐射强度成正比的电信号。探测器将这些电信号进行放大、转换和处理后，生成对应的数字信号。然后，通过信号处理电路和算法，将数字信号转换为代表温度的灰度值或彩色值，最终形成反映高炉料面温度分布的红外图像。在图像中，温度较高的区域显示为较亮的颜色或较高的灰度值，温度较低的区域则显示为较暗的颜色或较低的灰度值。然而，高炉内部存在大量的粉尘和水汽，这些物质会对红外线产生散射和吸收作用，从而干扰红外摄像仪对料面温度的检测。粉尘颗粒会使红外线向各个方向散射，导致部分红外线无法准确到达探测器，使检测到的红外辐射强度减弱，进而影响温度测量的准确性。水汽则会吸收特定波长的红外线，使得在这些波长范围内的红外辐射无法被有效检测，同样会造成温度测量误差。为了克服这些干扰，通常采用一些预处理措施，如对红外图像进行滤波处理，去除噪声和干扰信号；采用图像增强算法，提高图像的对比度和清晰度，以更准确地反映料面温度分布。2.2.2十字测温技术原理十字测温装置主要由四个测温臂组成，这些测温臂呈十字型安装在高炉炉喉或封罩上。每个测温臂上均匀分布着若干个温度传感器，一般数量在5-7个不等。以常见的热电偶传感器为例，其工作原理基于塞贝克效应，即两种不同成分的导体两端连接成闭合回路，当两端存在温度差时，回路中就会产生热电势。在十字测温装置中，热电偶的一端（热端）与高炉内的煤气或炉料接触，感受其温度，另一端（冷端）处于相对稳定的环境温度下。由于热端和冷端存在温度差，就会产生与温度差成正比的热电势。通过测量热电势的大小，并根据热电偶的分度表，就可以计算出热端的温度，即高炉内对应位置的温度。在实际测量过程中，各测温臂上的传感器实时采集所在位置的温度数据，并将这些数据通过信号传输线路传输到数据处理单元。数据处理单元对接收到的温度数据进行处理，如滤波、放大、模数转换等，以提高数据的准确性和可靠性。然后，根据各传感器在测温臂上的位置以及测温臂在炉喉的安装角度和位置，通过一定的计算和分析方法，可以推断出炉喉径向的温度分布情况，进而判断炉喉径向煤气流的分布状况。一般来说，温度较高的区域表明煤气流较强，温度较低的区域则表示煤气流较弱。然而，十字测温技术也存在一定的局限性。由于测温点数量有限，只能获取炉喉圆周面上四个方向上有限点的温度信息，无法全面反映整个料面的温度分布。在炉喉其他区域，尤其是远离测温臂的区域，温度变化情况难以准确掌握，可能会遗漏一些重要的温度异常信息。而且，高炉内部的复杂环境，如高温、高压、强腐蚀性气体等，会对测温装置造成损害，影响其使用寿命和测量精度。例如，高温会使热电偶的材料性能发生变化，导致热电势的输出不准确；强腐蚀性气体可能会腐蚀热电偶的保护套管和接线端子，使传感器失效。2.2.3其他相关技术原理上升管温度检测技术通常采用热电偶或热电阻等温度传感器。热电偶利用塞贝克效应，将温度变化转化为热电势输出；热电阻则是基于金属导体的电阻值随温度变化而变化的特性，通过测量电阻值来确定温度。在高炉生产中，上升管温度能够反映炉内煤气的温度和流量变化。当炉内煤气流速增加或煤气温度升高时，上升管温度也会相应升高。通过监测上升管温度的变化，可以间接了解炉内煤气的状态，为判断高炉炉况提供参考。炉墙温度检测技术也是通过在炉墙不同位置安装温度传感器来实现的。炉墙温度不仅与炉内的热量传递有关，还受到炉衬状况、煤气流分布等因素的影响。当炉衬出现损坏或脱落时，炉墙局部温度会升高；而煤气流分布不均匀也会导致炉墙不同部位的温度差异。通过实时监测炉墙温度，可以及时发现炉衬的异常情况，预防炉墙烧穿等事故的发生。模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法，它能够处理不确定性和模糊性信息。在高炉料面温度特征评价中，模糊推理可以将一些难以精确量化的因素，如煤气流的发展状态、温度分布的均匀性等，用模糊语言变量来描述。通过建立模糊规则库，将输入的温度特征数据与模糊规则进行匹配和推理，得出对煤气流发展状态的评价结果。例如，将料面中心温度指数和炉心宽度等特征作为输入变量，通过模糊推理判断中心煤气流是“强发展”“中等发展”还是“弱发展”。DS证据融合是一种不确定性推理方法，它可以综合多个证据源的信息，降低不确定性，提高结论的可靠性。在高炉料面边缘温度检测中，由于单一信息源（如十字测温、炉墙温度、矿焦比等）存在不确定性，采用模糊DS证据方法可以对这些单一信息的检测值进行融合。通过为每个信息源分配基本概率分配函数，根据证据之间的冲突程度和融合规则，计算出融合后的概率分配，从而得到更准确的料面边缘温度估计值。三、高炉料面中心区域温度特征提取方法3.1坐标系配准3.1.1红外图像与高炉料面坐标系的空间配准红外摄像仪安装于高炉炉顶，用于采集料面红外图像。其成像原理基于红外辐射特性，通过光学系统将料面辐射的红外线聚焦到探测器上，探测器将红外辐射转化为电信号，再经过处理生成红外图像。在该图像中，每个像素点对应着料面上的一个微小区域，其灰度值或色彩值反映了该区域的温度信息。为实现红外图像与高炉料面坐标系的空间配准，需建立两者之间的数学转换关系。以红外摄像仪的光轴为Z轴，在料面所在平面内建立X、Y轴，构成图像坐标系。同时，以高炉中心为原点，在高炉料面所在平面建立对应的高炉料面坐标系。设图像中某像素点的坐标为(u,v)，在高炉料面坐标系中的对应坐标为(x,y)，根据相似三角形原理和摄像机的几何模型，可得到如下转换关系：\begin{cases}x=\frac{f_x(u-u_0)}{z}\\y=\frac{f_y(v-v_0)}{z}\end{cases}其中，f_x、f_y分别为摄像机在X、Y方向的焦距，(u_0,v_0)为图像中心像素点的坐标，z为摄像机光轴到料面的距离。在实际应用中，f_x、f_y、u_0、v_0和z等参数可通过摄像机标定获取。摄像机标定是确定摄像机内部参数（如焦距、主点位置等）和外部参数（如旋转矩阵、平移向量等）的过程，可采用张正友标定法等经典方法进行。通过精确的标定，能够得到准确的参数值，从而实现红外图像与高炉料面坐标系的精确空间配准。3.1.2高炉中心点的离线配准高炉生产具有周期性、连续性等特点。在正常生产过程中，高炉内部的物理化学反应持续进行，炉料不断下降，煤气不断上升，炉况相对稳定，但也存在一定的波动。由于高炉内部环境复杂，难以直接在线测量高炉中心点在图像坐标系中的位置。因此，采用离线配准的方式。离线配准的具体过程如下：在高炉休风检修期间，利用专业的测量工具，如全站仪等，对高炉内部结构进行精确测量。首先确定高炉的实际中心位置，通过在炉喉圆周上选取多个测量点，测量这些点到高炉中心的距离和角度，利用几何计算方法精确计算出高炉的几何中心。然后，在红外摄像仪采集的图像中，通过图像处理算法，如边缘检测、轮廓提取等，确定高炉炉喉的边缘轮廓。根据高炉的实际尺寸和在图像中的成像比例，计算出高炉中心点在图像坐标系中的坐标。例如，已知高炉炉喉的实际半径为R，在图像中测量得到炉喉边缘轮廓的半径为r，且通过测量确定高炉中心点在实际坐标系中的坐标为(x_0,y_0)，则在图像坐标系中的坐标(u_0,v_0)可通过以下公式计算：\begin{cases}u_0=u_c+\frac{r}{R}x_0\\v_0=v_c+\frac{r}{R}y_0\end{cases}其中，(u_c,v_c)为图像中心的坐标。在计算过程中，需要对测量数据进行多次测量和统计分析，以减小测量误差。一般会在不同位置、不同角度进行多次测量，然后对测量结果进行平均处理，以提高配准的准确性。同时，还需考虑测量工具的精度、测量环境的影响等因素，对测量结果进行适当的修正。通过这样的离线配准过程，能够准确确定高炉中心点在图像坐标系中的位置，为后续的温度特征提取和分析提供重要基础。3.2温度场检测3.2.1动态定标算法动态定标算法的核心原理是通过实时监测参考源的辐射特性变化，对红外摄像仪的测量数据进行校正，以提高温度检测的准确性。在高炉料面温度检测中，由于高炉内部环境复杂，红外摄像仪的测量易受到多种因素的干扰，如粉尘、水汽、设备老化等，导致测量结果存在偏差。动态定标算法能够有效克服这些干扰，实现对温度场的精确检测。具体实现方式如下：首先，在高炉料面附近设置稳定的参考源，该参考源的温度特性应已知且稳定，例如采用高精度的黑体辐射源。红外摄像仪在采集料面红外图像的同时，也对参考源进行拍摄。然后，根据参考源的已知温度和其在红外图像中的灰度值或色彩值，建立温度与图像特征值之间的映射关系。在实际测量过程中，通过实时监测参考源在图像中的特征值变化，利用建立的映射关系，对料面红外图像的温度计算进行动态调整。假设参考源的实际温度为T_{ref}，在某一时刻红外图像中参考源对应的灰度值为G_{ref}，根据标定得到的映射函数T=f(G)，其中T为温度，G为灰度值。当检测到料面某一区域的灰度值为G_{area}时，该区域的温度T_{area}可通过T_{area}=f(G_{area})计算得出。由于参考源与料面处于相同的环境中，受到的干扰因素相似，通过这种方式可以有效补偿环境因素对测量的影响，提高温度检测的精度。动态定标算法在完成红外可视区温度场检测中具有重要作用。它能够实时适应高炉内部复杂环境的变化，对测量数据进行动态修正，使检测结果更准确地反映料面实际温度分布。相比于传统的静态定标方法，动态定标算法可以在环境条件发生变化时及时调整，避免了因环境因素导致的测量误差积累，从而提高了温度场检测的可靠性和稳定性。在高炉生产过程中，当炉内粉尘浓度突然增加或水汽含量发生变化时，动态定标算法能够迅速响应，对红外摄像仪的测量数据进行校正，确保温度检测结果的准确性，为后续的温度特征提取和炉况分析提供可靠的数据基础。3.2.2温度场检测结果分析通过动态定标算法得到的温度场检测结果，能够清晰地展现高炉料面的温度分布特点。从温度分布来看，在正常炉况下，高炉料面温度呈现出一定的规律性分布。中心区域由于中心煤气流的上升，温度相对较高，一般在1000-1200℃左右；而边缘区域受到炉墙散热等因素的影响，温度相对较低，通常在800-1000℃之间。在同一半径方向上，温度从中心向边缘逐渐降低，形成一定的温度梯度。例如，在某一时刻的温度检测结果中，以高炉中心为原点，半径为5米的区域内，中心温度为1150℃，距离中心3米处的温度为1050℃，边缘处的温度为950℃。在实际生产中，炉况会受到多种因素的影响而发生变化，导致料面温度分布也相应改变。当高炉出现中心煤气流发展过强的情况时，中心区域的高温范围会扩大，温度值也会进一步升高；而边缘煤气流发展时，边缘区域的温度会升高，温度梯度会发生变化。当炉内出现管道行程时，局部区域会出现温度异常升高的现象，在温度场图像中表现为明显的高温热点。通过对这些温度分布特点的分析，可以初步判断高炉的炉况是否正常。为了评估温度场检测结果的精度，采用了多种方法。首先，与热电偶等传统接触式测温方法进行对比验证。在高炉上选取一些特定位置，同时安装红外摄像仪和热电偶，对比两者测量得到的温度值。经过多次对比实验，结果表明，在大部分区域，动态定标算法得到的温度检测结果与热电偶测量值的误差在±30℃以内，满足高炉生产对温度检测精度的要求。在中心区域，红外检测温度与热电偶测量温度的平均误差为25℃，在边缘区域，平均误差为28℃。其次，采用标准黑体辐射源进行精度验证。将标准黑体设置在高炉料面附近，模拟不同温度条件，通过红外摄像仪对其进行测量，并与黑体的实际温度进行比较。实验结果显示，对于不同温度的黑体，动态定标算法测量得到的温度与实际温度的偏差均在允许范围内，进一步证明了该算法的准确性和可靠性。3.3特征提取与评价3.3.1炉心区宽度和炉心偏移程度特征提取在完成红外可视区温度场检测后，利用图像阈值分割与空间配准技术来提取炉心区宽度和炉心偏移程度特征。由于炉心区与其他区域在温度、灰度等特征上存在明显差异，可基于此进行阈值分割。首先，对温度场图像进行灰度化处理，将彩色的温度图像转换为灰度图像，以便后续处理。然后，采用最大类间方差法（OTSU）等自适应阈值分割算法来确定合适的阈值。最大类间方差法的原理是通过计算图像中前景和背景之间的类间方差，当类间方差达到最大时，此时对应的灰度值即为最佳阈值。设图像的灰度级为L，灰度值为i的像素数为n_i，总像素数为N=\sum_{i=0}^{L-1}n_i，灰度值为i的像素出现的概率p_i=\frac{n_i}{N}。前景像素的平均灰度为\mu_1，背景像素的平均灰度为\mu_2，则类间方差\sigma^2=w_1(\mu_1-\mu)^2+w_2(\mu_2-\mu)^2，其中w_1和w_2分别为前景和背景像素的概率，\mu为图像的平均灰度。通过遍历所有可能的阈值，找到使\sigma^2最大的阈值T。当确定阈值T后，将灰度值大于T的像素判定为炉心区像素，小于等于T的像素判定为非炉心区像素，从而实现炉心区的分割。在分割出炉心区后，通过空间配准技术将图像坐标系中的炉心区转换到高炉料面坐标系中，以便准确计算炉心区宽度和炉心偏移程度。在高炉料面坐标系中，炉心区宽度可通过计算炉心区在某一方向上的像素数量，并结合图像与实际料面的比例关系，转换为实际的长度值。假设图像中炉心区在某一方向上的像素数量为n，图像与实际料面的比例为k（可通过已知的高炉尺寸和图像中对应的尺寸计算得到），则炉心区宽度W=n\timesk。炉心偏移程度可通过计算炉心区中心与高炉中心点在图像坐标系中的坐标差值，再转换到高炉料面坐标系中得到。设炉心区中心在图像坐标系中的坐标为(u_c,v_c)，高炉中心点在图像坐标系中的坐标为(u_0,v_0)，则在图像坐标系中的偏移量为\Deltau=u_c-u_0，\Deltav=v_c-v_0。根据前面建立的空间配准关系，将偏移量转换到高炉料面坐标系中，得到实际的炉心偏移程度。通过这样的方式，能够准确提取出炉心区宽度和炉心偏移程度特征，为后续分析中心煤气流的发展状态提供重要依据。3.3.2基于模糊推理的中心区温度特征评价为了更准确地评价中心区温度特征，反映中心煤气流的发展状态，结合料面中心温度指数与炉心宽度，采用模糊推理方法。料面中心温度指数的构建综合考虑了中心区域的温度平均值、最大值、最小值等因素。首先，计算中心区域的温度平均值T_{avg}，公式为T_{avg}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}T_i，其中n为中心区域的像素数量，T_i为第i个像素的温度值。然后，确定中心区域的温度最大值T_{max}和最小值T_{min}。料面中心温度指数I可通过以下公式计算：I=w_1\frac{T_{avg}-T_{min}}{T_{max}-T_{min}}+w_2\frac{T_{max}}{T_{max}-T_{min}}+w_3\frac{T_{min}}{T_{max}-T_{min}}，其中w_1、w_2、w_3为权重系数，可根据实际情况通过专家经验或数据分析确定，它们的和为1。通过这样的方式，将中心区域的温度信息综合为一个指数，更全面地反映中心区域的温度特征。在模糊推理过程中，将料面中心温度指数和炉心宽度作为输入变量，中心煤气流发展状态作为输出变量。首先，对输入变量进行模糊化处理，将精确的数值转换为模糊语言变量。例如，将料面中心温度指数分为“低”“中”“高”三个模糊集合，炉心宽度分为“窄”“中”“宽”三个模糊集合，中心煤气流发展状态分为“弱”“中等”“强”三个模糊集合。然后，根据专家经验和实际生产数据建立模糊规则库。如“如果料面中心温度指数为高且炉心宽度为宽，那么中心煤气流发展状态为强”等规则。接着，利用模糊推理算法，如Mamdani推理算法，根据输入变量的模糊值和模糊规则库，计算输出变量的模糊值。在Mamdani推理算法中，通过取输入变量模糊值与规则前件的最小值作为规则的激活强度，再对所有激活的规则后件进行合成，得到输出变量的模糊值。最后，对输出的模糊值进行去模糊化处理，将模糊结果转换为精确值，从而得到对中心煤气流发展状态的具体评价。常用的去模糊化方法有重心法，即通过计算模糊集合的重心来确定精确值。采用模糊推理方法评价中心区温度特征，能够充分考虑温度特征的模糊性和不确定性，更准确地反映中心煤气流的发展状态，为高炉操作人员提供更有价值的决策信息。四、高炉料面边缘区域温度特征提取方法4.1单一信息检测4.1.1十字测温信息检测十字测温信息与料面边缘温度存在紧密的相关性。十字测温装置在炉喉圆周面上的四个方向安装测温臂，每个测温臂上分布多个温度传感器，这些传感器所测量的温度数据能够在一定程度上反映料面边缘的温度状况。当边缘煤气流发展较强时，边缘区域的煤气流量和温度会升高，十字测温在靠近边缘位置的测温点所检测到的温度也会相应升高；反之，当边缘煤气流较弱时，这些测温点的温度则会降低。在不同尺度下，利用十字测温信息检测边缘温度的方法和过程如下。在大尺度下，通过分析十字测温四个测温臂上温度传感器的整体分布情况，判断边缘温度的大致范围。可以计算每个测温臂上多个温度传感器的平均值，得到四个方向上的平均温度。如果四个方向的平均温度都较高，且边缘位置的温度传感器温度明显高于其他位置，则可以初步判断边缘煤气流发展较强，料面边缘温度较高；反之，如果平均温度较低，且边缘位置温度较低，则说明边缘煤气流较弱，料面边缘温度较低。在小尺度下，针对十字测温臂上的每个温度传感器进行分析。以某一测温臂为例，从靠近中心的温度传感器开始，逐步分析到靠近边缘的温度传感器。当发现某一温度传感器的温度与相邻传感器相比有明显升高或降低的趋势，且该传感器位于靠近边缘的位置时，可判断该位置附近的边缘温度出现异常。如在某一时刻，某测温臂上靠近边缘的第5个温度传感器的温度比第4个传感器升高了50℃，且周边其他测温臂在对应位置的温度也有类似升高趋势，这就表明边缘该区域的温度升高，可能是由于边缘煤气流局部增强导致的。通过这种在不同尺度下对十字测温信息的分析，可以更全面、准确地检测料面边缘温度。4.1.2炉墙温度信息检测炉墙温度与料面边缘温度之间存在着密切的关系。炉墙作为高炉的重要组成部分，其温度变化受到炉内煤气流分布、炉料下降以及炉衬热传导等多种因素的影响。而料面边缘温度的变化，会直接影响到炉墙的热交换过程，进而导致炉墙温度发生改变。当料面边缘温度升高时，说明边缘煤气流较强，煤气携带的热量增多，通过炉墙向外散热的速率加快，使得炉墙温度升高；反之，当料面边缘温度降低时，边缘煤气流较弱，炉墙向外散热减少，炉墙温度也会随之降低。此外，炉墙温度还受到炉衬状况的影响。如果炉衬出现损坏或脱落，会导致炉墙局部散热增加，温度升高。通过炉墙温度信息检测边缘温度的具体方法如下。在炉墙的不同高度和圆周方向上均匀布置多个温度传感器，这些传感器实时采集炉墙的温度数据。对采集到的炉墙温度数据进行分析，首先观察炉墙圆周方向上温度的分布情况。如果炉墙某一区域的温度明显高于其他区域，且该区域靠近料面边缘，那么可以推断该区域对应的料面边缘温度较高，可能是由于边缘煤气流在该区域较为活跃。例如，在炉墙圆周3点钟方向的某一高度处，温度传感器检测到的温度比其他方向同一高度处的温度高30℃，经过分析判断，此处靠近料面边缘，可初步认为该区域的料面边缘温度升高，边缘煤气流发展较强。然后，分析炉墙不同高度的温度变化趋势。如果炉墙下部温度升高，且上部温度也有逐渐升高的趋势，结合料面边缘温度与炉墙温度的关系，可以判断边缘煤气流有增强的趋势，料面边缘温度可能会进一步升高。通过对炉墙温度在圆周方向和不同高度上的综合分析，可以较为准确地检测出料面边缘温度的变化情况。4.1.3矿焦比信息检测矿焦比与料面边缘温度之间存在着内在的联系。在高炉炼铁过程中，矿焦比是指矿石与焦炭的质量比，它对炉内的化学反应和热传递过程有着重要影响。当矿焦比发生变化时，炉内的透气性、煤气分布以及热量分布都会随之改变，进而影响料面边缘温度。如果矿焦比增大，意味着矿石量相对增加，焦炭量相对减少，炉内的透气性变差，煤气上升阻力增大。在这种情况下，边缘煤气流会受到抑制，煤气携带的热量减少，导致料面边缘温度降低；反之，当矿焦比减小，焦炭量相对增加，炉内透气性改善，煤气上升阻力减小，边缘煤气流会得到发展，煤气携带的热量增多，料面边缘温度升高。利用矿焦比信息检测边缘温度的原理和方法如下。首先，准确获取高炉生产过程中的矿焦比数据，这可以通过对高炉原料的计量和监控来实现。然后，建立矿焦比与料面边缘温度之间的数学模型或关联规则。通过对大量生产数据的统计分析和实验研究，发现矿焦比与料面边缘温度之间存在一定的线性关系。设矿焦比为x，料面边缘温度为y，经过数据分析得到它们之间的关系为y=ax+b，其中a和b为通过数据拟合得到的系数。在实际检测过程中，实时监测矿焦比的变化，将当前的矿焦比数据代入建立的数学模型中，即可计算出料面边缘温度的估计值。当检测到矿焦比为x_1时，根据模型计算得到料面边缘温度的估计值为y_1=ax_1+b。同时，还可以结合其他相关信息，如十字测温数据、炉墙温度数据等，对计算结果进行验证和修正，以提高检测的准确性。通过这种利用矿焦比信息检测边缘温度的方法，可以为高炉操作人员提供重要的参考信息，帮助他们及时了解料面边缘温度的变化情况，调整高炉操作参数，确保高炉的稳定顺行。4.2信息融合4.2.1模糊DS证据方法模糊DS证据方法是一种将模糊理论与DS证据理论相结合的信息融合方法，它能够有效处理信息的不确定性和模糊性，在高炉料面边缘温度检测中具有重要应用价值。DS证据理论的基本原理是建立在一个识别框架\Theta之上，\Theta是由所有可能的假设或命题组成的有限集合。对于识别框架中的每个子集A，定义一个基本概率分配函数（BPA）m，它满足m:\2^{\Theta}\rightarrow[0,1]，且\sum_{A\subseteq\Theta}m(A)=1。m(A)表示对命题A的信任程度，且不包括对A的任何真子集的信任。例如，在高炉料面边缘温度检测中，识别框架\Theta可以是{边缘温度高，边缘温度中，边缘温度低}，m（边缘温度高）表示根据某一信息源判断边缘温度为高的概率。然而，在实际应用中，单一信息源的检测往往存在不确定性和模糊性。模糊理论能够处理这种模糊性，将精确的数值转换为模糊语言变量。在模糊DS证据方法中，首先对单一信息源的检测值进行模糊化处理。以十字测温信息检测为例，将十字测温得到的温度值根据其与边缘温度的相关性，划分为不同的模糊集合，如“温度很高”“温度较高”“温度适中”“温度较低”“温度很低”。然后，为每个模糊集合分配一个基本概率分配函数。根据专家经验和实际生产数据，当十字测温某一位置的温度高于某一阈值时，认为其属于“温度很高”集合的概率为m_1（温度很高）。在融合过程中，采用Dempster合成规则对多个信息源的基本概率分配函数进行融合。假设有两个信息源，它们对识别框架\Theta中各子集的基本概率分配函数分别为m_1和m_2。对于\Theta的子集A，融合后的基本概率分配函数m(A)通过以下公式计算：m(A)=\frac{\sum_{B\capC=A}m_1(B)m_2(C)}{1-\sum_{B\capC=\varnothing}m_1(B)m_2(C)}其中，B和C是\Theta的子集。该公式的分子表示两个信息源都支持子集A的概率之和，分母则是对冲突信息的处理，1-\sum_{B\capC=\varnothing}m_1(B)m_2(C)用于避免冲突证据导致的结果异常。在高炉料面边缘温度检测中，将十字测温、炉墙温度、矿焦比等信息源的基本概率分配函数进行融合，得到综合的基本概率分配函数。根据融合后的基本概率分配函数，确定料面边缘温度属于各个模糊集合的概率，从而获得更准确的料面边缘温度估计值。如果融合后m（边缘温度高）的值最大，则认为料面边缘温度较高。通过这种模糊DS证据方法，能够有效降低单一信息检测的不确定性，提高料面边缘温度检测的准确性。4.2.2融合结果分析采用模糊DS证据方法融合后的检测结果在准确性和可靠性方面表现出色。通过与实际生产数据的对比验证，能够直观地看出融合结果的优势。在某一高炉生产过程中，选取了一段时间内的实际生产数据，同时利用模糊DS证据方法对十字测温、炉墙温度、矿焦比等信息进行融合，得到料面边缘温度的检测结果。将融合后的温度检测结果与热电偶在边缘位置的实际测量温度进行对比。经过多次对比分析，发现融合后的温度检测值与实际测量值的平均误差在±15℃以内，而单一信息检测方法，如仅使用十字测温信息检测时，平均误差在±30℃左右。这表明模糊DS证据方法能够显著提高温度检测的准确性，更接近实际温度值。从可靠性角度来看，模糊DS证据方法融合了多个信息源的信息，降低了单一信息源可能出现的误差和不确定性对检测结果的影响。当十字测温装置某一测温点出现故障，导致温度数据异常时，由于融合了炉墙温度和矿焦比等其他信息源的数据，模糊DS证据方法能够通过合理的融合计算，减少该异常数据对最终检测结果的干扰，使检测结果依然能够较为准确地反映料面边缘温度的真实情况。而单一信息检测方法在遇到此类故障时，检测结果可能会出现较大偏差，无法可靠地反映实际温度。通过对不同工况下的多次检测和分析，发现模糊DS证据方法的检测结果具有较好的稳定性和一致性。在高炉生产过程中，炉况会受到多种因素的影响而发生变化，但融合后的检测结果能够及时、准确地跟踪这些变化，为高炉操作人员提供可靠的温度信息，帮助他们及时调整高炉操作参数，保障高炉的稳定顺行。4.3特征评价4.3.1边缘区温度特征评价指标为了准确评价高炉料面边缘区域的温度特征，引入了料面边缘温度指数和边缘宽度等重要评价指标。料面边缘温度指数的定义综合考虑了边缘区域的温度分布均匀性、温度变化趋势以及与正常温度范围的偏离程度等因素。具体计算方法如下：首先，将边缘区域划分为若干个小区域，获取每个小区域的温度值T_i，i=1,2,\cdots,n，n为小区域的数量。计算边缘区域的平均温度T_{avg}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}T_i。然后，计算每个小区域温度与平均温度的偏差\DeltaT_i=T_i-T_{avg}。为了衡量温度分布的均匀性，引入温度偏差的标准差\sigma=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(\DeltaT_i)^2}。同时，考虑温度变化趋势，计算相邻小区域温度的变化率r_i=\frac{T_{i+1}-T_i}{T_i}（当i=n时，T_{i+1}=T_1），并计算变化率的平均值\overline{r}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}r_i。假设正常边缘温度范围为[T_{min},T_{max}]，则料面边缘温度指数I_{edge}可通过以下公式计算：I_{edge}=w_1\frac{\vertT_{avg}-T_{ref}\vert}{T_{max}-T_{min}}+w_2\frac{\sigma}{T_{max}-T_{min}}+w_3\vert\overline{r}\vert其中，T_{ref}为正常边缘温度的参考值，w_1、w_2、w_3为权重系数，且w_1+w_2+w_3=1，它们的取值可根据实际生产经验和数据分析确定，以突出不同因素对边缘温度特征的影响程度。边缘宽度的定义是指从炉墙到边缘温度开始显著变化的位置之间的距离。在实际计算中，通过对边缘区域温度分布曲线的分析来确定边缘宽度。首先，获取边缘区域的温度分布数据，以距离炉墙的距离为横坐标，温度为纵坐标绘制温度分布曲线。然后，采用一定的算法来确定温度显著变化的起始点。一种常用的方法是设定一个温度变化阈值\DeltaT_{thresh}，当温度变化率大于该阈值时，对应的位置即为边缘宽度的边界点。设距离炉墙距离为x，温度为T(x)，当\vert\frac{dT(x)}{dx}\vert\gt\DeltaT_{thresh}时，x对应的位置即为边缘宽度的边界。从炉墙到该边界点的距离即为边缘宽度W_{edge}。这些评价指标能够从不同角度全面反映高炉料面边缘区域的温度特征，为后续的特征评价提供了重要依据。4.3.2基于模糊推理的边缘区温度特征评价结合料面边缘温度指数与边缘宽度，采用模糊推理方法对边缘区温度特征进行评价，能够更准确地反映边缘煤气流的发展状态。在模糊推理过程中，将料面边缘温度指数和边缘宽度作为输入变量，边缘煤气流发展状态作为输出变量。首先对输入变量进行模糊化处理。将料面边缘温度指数分为“低”“中”“高”三个模糊集合。当料面边缘温度指数I_{edge}小于设定的低阈值I_{low}时，将其模糊化为“低”；当I_{edge}大于低阈值I_{low}且小于高阈值I_{high}时，模糊化为“中”；当I_{edge}大于高阈值I_{high}时，模糊化为“高”。将边缘宽度分为“窄”“中”“宽”三个模糊集合。当边缘宽度W_{edge}小于设定的窄阈值W_{narrow}时，模糊化为“窄”；当W_{edge}大于窄阈值W_{narrow}且小于宽阈值W_{wide}时，模糊化为“中”；当W_{edge}大于宽阈值W_{wide}时，模糊化为“宽”。边缘煤气流发展状态分为“弱”“中等”“强”三个模糊集合。根据专家经验和实际生产数据建立模糊规则库。例如，“如果料面边缘温度指数为高且边缘宽度为宽，那么边缘煤气流发展状态为强”；“如果料面边缘温度指数为中且边缘宽度为中，那么边缘煤气流发展状态为中等”；“如果料面边缘温度指数为低且边缘宽度为窄，那么边缘煤气流发展状态为弱”等规则。利用模糊推理算法，如Mamdani推理算法，根据输入变量的模糊值和模糊规则库，计算输出变量的模糊值。在Mamdani推理算法中，通过取输入变量模糊值与规则前件的最小值作为规则的激活强度，再对所有激活的规则后件进行合成，得到输出变量的模糊值。对输出的模糊值进行去模糊化处理，将模糊结果转换为精确值，从而得到对边缘煤气流发展状态的具体评价。常用的去模糊化方法有重心法，即通过计算模糊集合的重心来确定精确值。通过这种基于模糊推理的方法，能够充分考虑边缘区温度特征的模糊性和不确定性，为高炉操作人员提供更准确、更有价值的边缘煤气流发展状态信息，有助于他们及时调整高炉操作参数，保障高炉的稳定顺行。五、高炉料面温度场检测系统开发与应用5.1系统架构设计5.1.1硬件架构本系统的硬件架构主要由红外摄像仪、十字测温装置、数据采集卡、服务器等关键设备组成。在红外摄像仪的选型上，选用德国某知名品牌的AGA780系列长波红外摄像仪。该摄像仪具备高分辨率，达到640×512像素，能够清晰捕捉高炉料面的细微温度变化。其测温范围为300-1800℃，满足高炉料面的高温检测需求，精度可达±2℃或±2%（取较大值），确保温度测量的准确性。在安装时，将其安装在高炉炉顶的特定位置，通过防护装置避免其受到高温、粉尘和腐蚀性气体的损害。防护装置采用耐高温、耐腐蚀的不锈钢材质，内部配备冷却系统和防尘装置，保证红外摄像仪的稳定运行。十字测温装置选用国产某品牌的产品，其测温臂采用耐高温、高强度的合金材料制成，能够承受高炉内的高温和机械应力。每个测温臂上均匀分布6个K型热电偶传感器，这些传感器具有响应速度快、测量精度高的特点，可准确测量所在位置的温度。十字测温装置安装在高炉炉喉，四个测温臂呈十字型分布，能够实时监测炉喉圆周面上四个方向的温度变化。数据采集卡选用研华公司的PCI-1716L多功能数据采集卡。该采集卡具有16位A/D转换精度，能够将十字测温装置采集到的模拟温度信号精确转换为数字信号。其采样速率高达100kS/s，可快速采集数据，确保数据的实时性。同时，它具备8路模拟输入通道，能够满足十字测温装置多通道数据采集的需求。服务器选用戴尔PowerEdgeR740xd高性能服务器。该服务器配备英特尔至强金牌6230R处理器，拥有24个物理核心，主频可达2.1GHz，具备强大的计算能力，能够快速处理大量的温度数据。其内存配置为64GBDDR42933MHz内存，可保证系统在运行过程中数据的快速读取和存储。服务器内置2块1TB的企业级固态硬盘，采用RAID1阵列模式，确保数据的安全性和可靠性。各硬件设备之间通过高速数据传输线路连接。红外摄像仪通过千兆以太网将采集到的红外图像数据传输到服务器，保证数据传输的快速稳定。十字测温装置通过屏蔽电缆与数据采集卡相连，数据采集卡将采集到的温度数据通过PCI总线传输到服务器。这种硬件架构设计，能够充分发挥各设备的性能优势，实现对高炉料面温度数据的准确采集和高效传输，为后续的软件处理和分析提供可靠的数据基础。5.1.2软件架构本系统的软件架构采用分层设计理念，主要包括数据采集模块、数据处理模块、特征提取模块、温度场显示模块等，各模块相互协作，实现对高炉料面温度场的全面监测和分析。数据采集模块负责从红外摄像仪和十字测温装置等硬件设备中获取温度数据。对于红外摄像仪，通过其配套的软件开发工具包（SDK），利用网络通信协议（如TCP/IP）实现与服务器的连接，实时采集红外图像数据。在采集过程中，对图像数据进行初步的格式转换和校验，确保数据的完整性和正确性。对于十字测温装置，数据采集卡通过驱动程序将采集到的温度数据传输到计算机内存中，数据采集模块对这些数据进行读取和解析，将其转换为可供后续处理的格式。数据处理模块对采集到的数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。对于红外图像数据，采用中值滤波算法去除图像中的噪声点，该算法通过在图像的局部区域内对像素值进行排序，取中间值作为该区域的输出值，能够有效抑制椒盐噪声等脉冲干扰。同时，利用直方图均衡化算法增强图像的对比度，通过重新分配图像的灰度值，使图像的灰度分布更加均匀，从而更清晰地显示料面温度分布。对于十字测温数据，采用滑动平均滤波算法进行平滑处理，该算法通过计算一定时间窗口内数据的平均值，来消除数据的波动，使温度数据更加平稳。同时，对数据进行异常值检测，当检测到某个测温点的温度值超出正常范围时，进行标记并进行数据修复，如采用相邻测温点的平均值进行替代。特征提取模块根据前面章节提出的中心区域和边缘区域温度特征提取方法，对处理后的数据进行特征提取。对于中心区域，通过图像阈值分割与空间配准技术，提取炉心区宽度和炉心偏移程度等特征，并计算料面中心温度指数。对于边缘区域，利用十字测温信息、炉墙温度信息和矿焦比信息，采用模糊DS证据方法进行信息融合，提取料面边缘温度，并计算料面边缘温度指数和边缘宽度等特征。温度场显示模块将处理和分析后的温度数据以直观的图形界面展示给用户。采用OpenGL图形库进行开发，实现高炉料面温度场的三维可视化显示。在显示界面上，以不同颜色表示不同的温度区域，温度较高的区域显示为红色，温度较低的区域显示为蓝色，中间温度区域则通过颜色渐变来表示。用户可以通过鼠标操作，对温度场进行旋转、缩放等操作，从不同角度观察料面温度分布情况。同时，界面上还实时显示中心区域和边缘区域的温度特征参数，如料面中心温度指数、炉心宽度、料面边缘温度指数、边缘宽度等，以及边缘煤气流发展状态的评价结果，方便用户及时了解高炉料面的温度状况和煤气流分布情况。各模块之间通过接口进行数据交互，数据采集模块将采集到的数据传递给数据处理模块，数据处理模块处理后的数据再传递给特征提取模块，特征提取模块提取的特征数据最后传递给温度场显示模块进行展示。这种软件架构设计，层次分明，功能明确，能够高效地实现对高炉料面温度场的检测和分析，为高炉操作人员提供全面、准确的炉况信息。5.2系统功能实现5.2.1数据采集与处理系统通过专门的数据采集模块，实现对多源数据的实时采集。对于红外摄像仪采集的图像数据，利用其配套的软件开发工具包（SDK），基于TCP/IP网络通信协议，与服务器建立稳定连接。服务器端的数据采集程序按照设定的采样频率，定时从红外摄像仪获取高清红外图像数据，确保能够捕捉到高炉料面温度的动态变化。对于十字测温装置采集的数据，数据采集卡通过驱动程序与十字测温装置相连。数据采集卡采用高速采样技术，以100Hz的采样频率对十字测温装置输出的模拟温度信号进行快速采集。采集到的模拟信号经过数据采集卡内部的16位A/D转换器，精确转换为数字信号，再通过PCI总线传输到服务器内存中。在数据预处理阶段，对采集到的红外图像数据进行降噪和增强处理。采用中值滤波算法去除图像中的椒盐噪声，该算法以3×3的窗口对图像进行扫描，将窗口内像素值进行排序，取中间值作为窗口中心像素的输出值。经过中值滤波处理后，图像中的噪声点得到有效抑制，图像质量得到明显提升。利用直方图均衡化算法增强图像的对比度，通过重新分配图像的灰度值，使图像的灰度分布更加均匀，从而更清晰地显示料面温度分布。对十字测温数据，采用滑动平均滤波算法进行平滑处理。设置一个长度为5的时间窗口，对窗口内的温度数据进行平均计算，得到平滑后的温度值。当检测到某个测温点的温度值超出正常范围时，如超出历史均值的±3倍标准差，进行标记并进行数据修复，采用相邻测温点的平均值进行替代。数据存储方面，系统采用MySQL数据库作为数据存储平台。将采集到的红外图像数据以二进制形式存储在数据库的Blob类型字段中，同时记录图像的采集时间、分辨率等元数据。对于十字测温数据，按照时间序列存储在数据库的表中，每个记录包含测温点编号、温度值、采集时间等信息。数据库采用主从架构，主数据库负责数据的写入和实时查询，从数据库用于数据备份和历史数据查询。通过定期的数据备份和恢复策略，确保数据的安全性和可靠性。5.2.2温度特征提取与分析系统依据前文提出的方法，在特征提取模块中实现高炉料面区域温度特征的提取和分析。对于中心区域，利用图像阈值分割与空间配准技术提取炉心区宽度和炉心偏移程度等特征。首先对红外图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像，以便后续处理。采用最大类间方差法（OTSU）确定图像的分割阈值，该方法通过计算图像中前景和背景之间的类间方差，当类间方差达到最大时，此时对应的灰度值即为最佳阈值。根据确定的阈值，将灰度值大于阈值的像素判定为炉心区像素，小于等于阈值的像素判定为非炉心区像素，从而实现炉心区的分割。在分割出炉心区后，通过空间配准技术将图像坐标系中的炉心区转换到高炉料面坐标系中。根据图像与实际料面的比例关系，计算炉心区在高炉料面坐标系中的实际宽度和炉心偏移程度。同时，计算料面中心温度指数，综合考虑中心区域的温度平均值、最大值、最小值等因素，通过加权计算得到料面中心温度指数。对于边缘区域，利用十字测温信息、炉墙温度信息和矿焦比信息，采用模糊DS证据方法进行信息融合。首先对单一信息源的检测值进行模糊化处理。将十字测温得到的温度值根据其与边缘温度的相关性，划分为不同的模糊集合，如“温度很高”“温度较高”“温度适中”“温度较低”“温度很低”。根据专家经验和实际生产数据，为每个模糊集合分配一个基本概率分配函数。当十字测温某一位置的温度高于某一阈值时，认为其属于“温度很高”集合的概率为m_1（温度很高）。采用Dempster合成规则对多个信息源的基本概率分配函数进行融合。假设有十字测温、炉墙温度、矿焦比三个信息源，它们对识别框架\Theta中各子集的基本概率分配函数分别为m_1、m_2、m_3。对于\Theta的子集A，融合后的基本概率分配函数m(A)通过多次应用Dempster合成规则计算得出。根据融合后的基本概率分配函数，确定料面边缘温度属于各个模糊集合的概率，从而获得更准确的料面边缘温度估计值。结合料面边缘温度指数与边缘宽度，采用模糊推理方法对边缘区温度特征进行评价。将料面边缘温度指数和边缘宽度作为输入变量，边缘煤气流发展状态作为输出变量。对输入变量进行模糊化处理，将其划分为不同的模糊集合。根据专家经验和实际生产数据建立模糊规则库，利用Mamdani推理算法进行推理，得到边缘煤气流发展状态的评价结果。5.2.3温度场可视化显示系统采用OpenGL图形库开发可视化界面，以直观的方式显示料面温度场。在显示界面上，利用伪彩色映射技术将温度值映射为不同的颜色，形成直观的温度场图像。温度较高的区域显示为红色，温度较低的区域显示为蓝色，中间温度区域则通过颜色渐变来表示。用户可以通过鼠标操作，对温度场进行旋转、缩放等操作，从不同角度观察料面温度分布情况。例如，用户可以将温度场图像旋转90°，查看料面某一截面的温度分布；也可以通过缩放操作，放大感兴趣区域，查看温度的细微变化。界面上还实时显示中心区域和边缘区域的温度特征参数，如料面中心温度指数、炉心宽度、料面边缘温度指数、边缘宽度等，以及边缘煤气流发展状态的评价结果。这些参数以数字和图表的形式展示，方便用户直观了解高炉料面的温度状况和煤气流分布情况。在界面的右上角，以数字形式显示料面中心温度指数为0.85，炉心宽度为3.5米；在右下角，通过柱状图展示料面边缘温度指数的变化趋势，同时显示边缘煤气流发展状态为“强”。通过这种可视化显示方式，为高炉操作人员提供了直观、准确的炉况参考信息，帮助他们及时调整高炉操作参数，保障高炉的稳定顺行。5.3应用案例分析5.3.1某钢铁企业2200m³高炉应用情况本研究将开发的高炉料面温度场检测系统应用于某钢铁企业的2200m³高炉。在安装调试过程中，首先对硬件设备进行安装。将AGA780系列长波红外摄像仪安装在高炉炉顶的特定位置，通过防护装置避免其受到高温、粉尘和腐蚀性气体的损害。十字测温装置安装在高炉炉喉，确保四个测温臂呈十字型均匀分布，每个测温臂上的6个K型热电偶传感器能够准确测量所在位置的温度。数据采集卡安装在服务器的PCI插槽中，通过屏蔽电缆与十字测温装置相连，实现温度数据的快速采集和传输。完成硬件安装后，进行软件系统的调试。对数据采集模块进行测试，确保能够从红外摄像仪和十字测温装置中准确获取数据。通过调整数据采集的频率和时间间隔，优化数据采集的效率和实时性。在数据处理模块调试中，针对红外图像和十字测温数据，分别测试中值滤波、直方图均衡化、滑动平均滤波等算法的效果。通过对比不同参数设置下的处理结果，选择最优的参数组合，以达到最佳的降噪和增强效果。在特征提取模块调试中，根据实际采集的数据，验证中心区域和边缘区域温度特征提取方法的准确性。通过与实际炉况进行对比分析，调整相关参数和算法，提高特征提取的精度。对温度场显示模块进行调试，确保能够以直观、清晰的方式展示料面温度场。通过模拟不同的温度分布情况，测试界面的显示效果和交互功能，保证操作人员能够方便地查看和分析温度数据。在应用该系统之前，该高炉在生产过程中面临着诸多问题。由于缺乏对高炉料面温度场的准确监测，操作人员难以实时掌握炉内煤气流的分布情况，导致炉况不稳定。在炉况判断方面，主要依赖操作人员的经验，主观性较大，容易出现误判。在操作调整上，由于缺乏准确的数据支持，调整措施往往不够及时和精准，导致高炉的生产效率和产品质量受到影响。在煤气流分布方面，由于无法准确判断煤气流的发展状态，经常出现中心煤气流和边缘煤气流分布不合理的情况，影响铁矿石的还原和煤气的利用率。在能源消耗方面，由于炉况不稳定和煤气流分布不合理，导致焦炭等燃料的消耗增加，能源利用率降低。应用本系统后，高炉的生产指标得到了显著改善。在生产效率方面，通过实时监测高炉料面温度场，操作人员能够及时调整高炉的操作参数，优化布料制度和送风制度，使高炉的生产更加稳定，生产效率提高了8%左右。在产品质量方面，由于炉况的稳定和煤气流分布的优化，铁矿石的还原更加充分，铁水的质量得到提高，产品的次品率降低了5%左右。在能源消耗方面，通过合理调整操作参数，