[发明专利]基于图像特征回归的多视角流形分析故障诊断方法

说明书

本发明提供一种基于图像特征回归的多视角流形分析故障诊断方法，涉及工业冶炼过程控制技术领域。该方法首先在电熔氧化镁的工业过程中利用多个摄像头从多个视角采集电熔氧化炉图像数据并将其灰度化，得到每个视角采集的视频图像的灰度矩阵；然后建立基于图像特征回归的多视角流形分析故障模型，并计算得到模型中的灰度特征矩阵、每个视角的权重系数、每个视角的映射关系矩阵及残差；最后通过多个视角重新采集电熔氧化镁熔炼过程的待检测数据图像对电熔镁炉工况进行检测。本发明提供的基于图像特征回归的多视角流形分析故障诊断方法，在复杂的现场环境下能有效地提升识别电熔镁炉熔炼运行状态的识别度和准确性，大大降低过程检测的误报率、漏报率。

技术领域

本发明涉及工业冶炼过程控制技术领域，尤其涉及一种基于图像特征回归的多视角流形分析故障诊断方法。

背景技术

电熔氧化镁是一种重要的耐火材料，它具有以下优点：熔点高、结构致密、抗氧化性强、耐压强度高、耐腐蚀性强、化学性能稳定，因此在多种工业生产中得到了广泛应用。电熔氧化镁炉是用于生产电熔氧化镁的主要设备之一，是一种矿热电弧炉。随着熔炼技术的发展，电熔氧化镁炉已经成为电熔氧化镁生产的主要设备。

在实际应用中，当原料的粒度、成分、熔点等发生变化时，电极底部与熔池之间的距离会产生波动。这种未知的波动将导致电流的波动，之前的电流设定值将不再适用于变化的工况，此时会产生更高的能量消耗，系统性能下降甚至具有安全威胁。以排气异常工况为例，当原料的粒度发生变化时，原来的电极动作无法完全使熔炼过程中产生的二氧化碳气体排出，即排气工况的电流设定值不再适用，电熔氧化镁炉内的压强将升高，当压强升高到一定程度时，高温熔浆将随气体一起排出炉外，飞溅的高温熔浆将对设备造成严重损坏，对操作人员的人身安全造成极大威胁。同时，在飞溅产生的过程中，大量的能量损失提高了电熔氧化镁炉的单吨能耗。除此之外还有由于电极距离炉壁距离过近，炉壁烧穿进而导致产品外漏，同样造成巨大经济财产损失。由于外界的强烈干扰及变量之间的强耦合、非线性的存在，理解变量间相关关系，以及获取异常工况下的模型是十分困难的。

目前，电熔氧化镁炉异常工况的预警主要依靠现场工人的不间断巡检。工人通过观察生产过程中炉口火焰的形态、亮度、火星，以及炉壁是否有烧红区域等特征，根据经验来预先判断可能发生的异常工况。操作人员的人为调整方法完全依赖于操作者各自的经验，很难保证决策的及时性及准确性。如有操作不当、疏于检测或因不可抗拒的自然因素引起设备故障而导致生产中断等事故，将会给生产带来巨大的浪费和损失。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于图像特征回归的多视角流形分析故障诊断方法，实现在复杂的现场环境下，多视角检测，达到降低误报率的目的。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：基于图像特征回归的多视角流形分析故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：采集数据；在电熔氧化镁的工业过程中利用多个摄像头从多个视角采集电熔氧化炉图像数据并将其灰度化，得到每个视角采集的视频图像的灰度矩阵v＝1.2，…，r，r为视角总数，i＝1，…，N，N为每个视角采集的图像数据个数；

步骤2：在原始图像数据保持流形结构的基础上，使得多视角图像灰度矩阵降维之后的向量在一定的残差下，回归到图片特征上，进而建立基于图像特征回归的多视角流形分析故障模型，如下公式所示：

其中，为正常熔炼过程第v个视角采集的第i个视频图像的灰度矩阵，为第v个视角采集的第j个视频图像的灰度矩阵；W^v∈n×1为第v个视角的映射关系矩阵；Y∈m×1为灰度特征矩阵；b∈m×1为残差；为第v个视角的权重系数；

步骤3：选取Y∈m×1个灰度特征；Y通过从灰度共生矩阵中选取的4个特征，从每个视角选取30个角度，求出每个视角的灰度特征，然后取均值得到；

步骤4：求取每个视角的权重系数；