[发明专利]一种水位测量误差分析与控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种水位测量误差分析与控制方法及系统，运用于图像处理技术领域，其方法包括：获取汽包水位图像；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；建立灰度共生矩阵；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；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；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；增强对第一水位图像细节方面的效果，使对其控制更加准确。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种水位测量误差分析与控制方法及系统。

背景技术

汽包是进行汽水分离的装置，汽包内存在着大量的汽水混合物，汽包水位系统是一个大滞后非线性系统。汽包容积一定时，蒸发量越大，容水量相对就较小，允许波动的蓄水量就更少，这样对汽包水位的控制要求也就更高。当水位过高会使蒸汽带水带盐，严重的将引起整体品质下降，严重影响生产和安全；水位过低又将破坏部分水冷壁的水循环,引起水冷壁局部过热而损坏。故需要汽包水位进行测量和实时控制，在目前的技术方案中存在以下问题：

（1）只根据水位信号控制给水量，则负荷变化大，即阶跃扰动很大时，由于出现“虚假水位”现象，导致对汽包水位的测量产生了误差；

（2）对汽包水位的模拟控制越来越局限，难以实现多变量控制。

参考专利申请号CN202210670908.8公开了基于多种神经网络协同识别FCB机组汽包水位的方法，具体内容为：获取来自两个汽包双色水位计的双路视频：解析双路视频：训练第一生成对抗网络：根据标定后的视频帧画面、标定后的水位值中的至少一个和对应时刻下的汽包水位就地液位变送器的电信号AI、对应时刻下的汽包水位电接点水位计的电信号DI，分别训练第二神经网络、训练第三神经网络；基于训练后的第一生成对抗网络、第二神经网络、第三神经网络，实时确定汽包水位。

此现有技术采用不同的测量方式进行融合并监测汽包水位，使监测汽包水位达到智能化，但针对其方案采用的汽包双色水位计只能在控制室内用于水位监视，不能参与水位自动调整和保护，并存在测量汽包水位时产生误差的情况，因此本申请提供一种水位测量误差分析与控制方法及系统，实现自适应的控制汽包水位，对其测量结果进行有效分析。

发明内容

本申请的目的是提供一种水位测量误差分析与控制方法及系统，旨在解决测量汽包水位的数据存在误差和不能有效的控制汽包水位的问题。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

本申请提供水位测量误差分析与控制方法，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。

进一步的，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；