[发明专利]一种水位测量误差分析与控制方法及系统

权利要求书

1.水位测量误差分析与控制方法，其特征在于，包括：

S1：获取汽包水位图像，进行预处理得到第一水位图像；

S2：通过对第一水位图像的粗定位，确定含有水位计的区域和误差识别的区域；再通过细定位将含有蒸汽区水位和饱和水区水位进行定位，综合得到汽包水位分界点的位置；

S3：建立灰度共生矩阵，所述灰度共生矩阵反映的是第一水位图像的方向、相邻间隔和变化幅度的综合信息；

分析灰度共生矩阵中第一水位图像的局部模式和排列规则，从灰度共生矩阵提取出第一水位图像的特征，所述第一水位图像的特征包括角二阶矩、对比度、相关程度和熵；

S4：通过非线性函数将第一水位图像的特征映射到高维特征空间，并构造分类超平面对所述第一水位图像进行分类；

S5：分类得到低液位H1、高液位H2、极低液位H3、极高液位H4，对汽包水位进行时间戳的获取，输出模拟信号，再经过A/D转换变成相对应的数字信息，由单片机进行数据处理，与分类得到的水位依次比较。

2.根据权利要求1所述的水位测量误差分析与控制方法，其特征在于，所述S3中包括：

计算第一水位图像灰度分布均匀性的度量，其公式为：

，

其中为第一水位图像中的灰度出现概率，为第一水位图像中满足距离的像素灰度，为第一水位图像中满足方向的像素灰度，L为灰度共生矩阵中的行数；

计算第一水位图像的对比度，其公式为：

，

其中，对比度即为第一水位图像中纹理的清晰度，当越大，第一水位图像越清晰；

计算第一水位图像的相关程度，其公式为：

，

其中分别为：

，

相关程度是决定所述灰度共生矩阵中图像点在行或列的方向上的相似程度；

计算第一水位图像的熵，其公式为：

，

熵是第一水位图像所具有的信息量的度量，若第一水位图像没有信息量，则，若为最大值，则中的出现概率相等。

3.根据权利要求1所述的水位测量误差分析与控制方法，其特征在于，所述通过对第一水位图像的粗定位，确定含有水位计的区域和误差识别的区域；再通过细定位将含有蒸汽区水位和饱和水区水位进行定位，综合得到汽包水位分界点的位置的步骤中，包括：

所述粗定位是使用分割阈值提取分界面，确定含有水位计的区域和误差识别的区域，具体过程为：

求出第一水位图像的最大和最小灰度值，令阈值初值为：其中为水位计区域和背景区域灰度平均值的比值；根据阈值将图像分为A和B两部分，求出这两部分的平均灰度值；对阈值进行更新，若迭代次数超过预设值，则结束迭代，否则重新求出这两部分的平均灰度值；用结束迭代后的阈值进行分割所述第一水位图像，确定含有水位计的区域和误差识别的区域。

4.根据权利要求3所述的水位测量误差分析与控制方法，其特征在于，所述细定位是采用卷积神经网络对第一水位图像进行定位，激活函数为：

，

其中是类型的总数，是特征通道在像素处的激活函数，当是特征通道的最大激活函数时，，则对于其他的特征通道，；对于激活函数的最小化误差为：

，

其中是权重。

5.根据权利要求1所述的水位测量误差分析与控制方法，其特征在于，所述通过非线性函数将第一水位图像的特征映射到高维特征空间，并构造分类超平面对所述第一水位图像进行分类的步骤中，包括：

获得分类超平面的方法为：，其中为松弛变量，为调整因子，N为分类器，w为平面参数。