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膠球清洗裝置系統(tǒng)針對凝汽器結(jié)垢容易丟球、毀球進(jìn)行分析?

2023/12/11 14:23:06 字體:  瀏覽 365

膠球清洗裝置系統(tǒng)針對凝汽器結(jié)垢容易丟球、毀球進(jìn)行分析?

     膠球清洗裝置系統(tǒng)針對凝汽器結(jié)垢容易丟球、毀球進(jìn)行分析?今天連云港市宏琦電力輔機(jī)有限公司針對膠球清洗凝汽器結(jié)垢容易丟球、毀球等問題,研制出一種能夠自動檢測膠球數(shù)量及其半徑的自動監(jiān)測裝置。先,對順序采集的膠球圖像進(jìn)行圖像拼接,去除重復(fù)部分;然后采用灰度變換、圖像平滑等一系列預(yù)處理算法去噪,去噪后結(jié)合基于小誤差分割法的灰度圖二值化變換對圖像進(jìn)行分割,得到目標(biāo)明確的分割圖像;后,利用二值圖像投影變換,進(jìn)行膠球位置定位,獲得膠球的數(shù)量及磨損狀況。多次試驗(yàn)結(jié)果表明,算法具有很好的實(shí)時性和有效性。

     在發(fā)電過程中,凝汽器管壁出現(xiàn)的不同程度污垢將影響凝汽器換熱,造成機(jī)組真空降低,增加發(fā)電煤耗。目前,大多數(shù)電廠主要是采用周期性高壓清洗對結(jié)垢進(jìn)行處理,即膠球清洗。凝汽器膠球清洗裝置是由收球網(wǎng)、膠球輸送泵、裝球室、控制器、膠球及閥門管路等部件組成的,它借助高壓水流的作用將大于凝汽器冷卻管內(nèi)徑的清潔膠球擠過冷卻管,對冷卻管進(jìn)行反復(fù)擦洗,清洗凝汽器冷卻管內(nèi)污垢并帶出雜質(zhì),從而可以實(shí)現(xiàn)延長冷卻管使用壽命、提高發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)效益、保障機(jī)組安全運(yùn)行的目的。而膠球清洗裝置系統(tǒng)清潔效果能否達(dá)到佳,依賴于膠球個數(shù)是否足量、膠球半徑是否夠大。在運(yùn)行中總是存在這樣那樣的原因?qū)е虑逑催^程中膠球的堵塞,出現(xiàn)丟球現(xiàn)象或者造成膠球磨損,這都直接影響了清洗效果。目前,國內(nèi)電廠中大都采用定期人工檢查的方法判斷是否需要加球或換球,費(fèi)時費(fèi)力,誤差較大。因此,為提高電廠的經(jīng)濟(jì)效益以及自動化水平,急需開發(fā)回收膠球自動監(jiān)測系統(tǒng)。

     針對膠球清洗裝置系統(tǒng)膠球回收率低、回收膠球數(shù)量檢測困難等問題,國外已經(jīng)有兩家研究機(jī)構(gòu)對此進(jìn)行了研究:德國公司研發(fā)了利用光纖傳感器對膠球進(jìn)行計數(shù)的膠球回收自動監(jiān)測器,并開發(fā)了利用水流速度的變化檢測管道內(nèi)部清洗程度的膠球清洗效果監(jiān)測器。對原先的膠球清洗裝置系統(tǒng)進(jìn)行了一系列的內(nèi)部機(jī)械改造,研制出的新型膠球清洗裝置系統(tǒng)膠球回收率基本上達(dá)到了100%,但其存在的問題就是無法自動檢測膠球的磨損程度。兩家公司的產(chǎn)品在我國都是按照整套膠球清洗裝置系統(tǒng)售賣,購價昂貴。

     課題目的在于開發(fā)一種無需更換原膠球清洗裝置系統(tǒng),可以直接附加在原設(shè)備上的膠球回收自動監(jiān)測系統(tǒng)。

1膠球回收自動監(jiān)測系統(tǒng)的硬件配置以及軟件檢測框圖

     自動監(jiān)測系統(tǒng)示意圖如圖1所示。該系統(tǒng)可以自動地監(jiān)測回收膠球的數(shù)量及其半徑,這樣運(yùn)行人員就可以根據(jù)檢測結(jié)果適時地添加或更換膠球,保證膠球的數(shù)量以及質(zhì)量,以期達(dá)到佳的清洗效果。通過多次試驗(yàn),攝像機(jī)的佳有效位置及其范圍得以確定,并根據(jù)強(qiáng)度承受力和光照特點(diǎn)選擇了合適的材料。本系統(tǒng)硬件配置如圖2所示,其中透明管道材料為鑄造鋼、光學(xué)玻璃,管道內(nèi)側(cè)不同角度裝有頻閃燈,攝像機(jī)拍攝角度垂直于密封玻璃面,拍攝焦距可調(diào)。

圖1監(jiān)測系統(tǒng)安裝位置示意圖

     本文軟件模塊的任務(wù)就是從一周期的連續(xù)圖像中自動檢測出所有膠球的數(shù)量及磨損程度。其軟件檢測框圖如圖3所示。先通過工業(yè)攝像機(jī)采集膠球連續(xù)圖像,并根據(jù)時間順序存儲;然后利用圖像拼接算法去除每兩幅連續(xù)圖像之間的重復(fù)部分,再進(jìn)行灰度變換、圖像平滑等一系列預(yù)處理過程去噪,去噪后采用基于小誤差分割法的灰度圖二值化變換對圖像進(jìn)行分割,得到目標(biāo)明確的分割圖像;后,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行膠球位置定位,獲得膠球的數(shù)量及磨損狀況。

圖2監(jiān)測膠球清洗裝置系統(tǒng)硬件配置示意圖

圖3軟件檢測框圖

2圖像拼接

     要想記錄水流循環(huán)一周期內(nèi)的所有膠球數(shù),必須對由水流帶動膠球的所有流動畫面進(jìn)行圖像采集,為保證圖像的連貫性與完整性,硬件配置圖像采集窗口為10cm×10cm,而利用軟件將拍攝頻率設(shè)為40Hz。這樣雖然能夠保障圖像不會缺失,但同時造成了連續(xù)兩幅圖像之間搭界位置圖像的重復(fù)。因此,必須先對每兩幅連續(xù)圖像進(jìn)行圖像拼接,將重復(fù)部分去掉。

     尋找每兩幅圖像的佳拼接位置,本文采取的拼接方法是:對相鄰的兩幅圖像而言,前一幅中心線的右面,和后一幅中心線的左面是有重合部分的。在本文中,通過窗口大小以及頻率的佳設(shè)置,使得重合部分大寬度僅為單幅圖像的1/10,這極大地減少了拼接算法的匹配空間,同時也縮短了拼接時間。因此,匹配時只需在前一幅圖像右邊界1/10的空間中定義一個搜索模板(以一個像素為中心,寬和高自己定義),分別計算這個模板中所有像素點(diǎn)與后一幅圖像中相對應(yīng)位置的像素點(diǎn)的RGB差的平方和,得到的小的那個值時的像素點(diǎn)的位置,即為佳匹配位置,將其記錄下來,并將前一幅圖像的右半幅與后一幅圖像的左半幅進(jìn)行拼接。這樣循環(huán)將所有圖像全部遍歷,找到每兩幅圖像的佳匹配位置,即可得到?jīng)]有重復(fù)部分連續(xù)的流動畫面。

3圖像預(yù)處理

3.1真彩色轉(zhuǎn)換為灰度圖

     真彩色圖中包含多達(dá)224種顏色,難于實(shí)施對比,所以通常將其轉(zhuǎn)為灰度圖。將真彩色圖灰度化有許多方法,其中比較常用的方法有平均值法、大值法、加權(quán)法和單色法。

     平均值法,就是將圖像的R、G、B值求平均,然后將平均值作為灰度圖的灰度值;大值法,就是求像素R、G、B值的大值,將其大值作為灰度圖的灰度值;單色值法,就是將圖像的R、G、B值的任何一個值作為灰度圖的灰度值。

     自然界中的所有顏色都可以由紅(R)綠(G)藍(lán)(B)三原色組合而成,RGB色彩系統(tǒng)是通過將R、G、B這三種顏色相加產(chǎn)生其他顏色,是常用的顏色系統(tǒng)。YUV是被歐洲電視系統(tǒng)采用的一種顏色編碼方法(屬于PAL)。其中“Y”表示明亮度(lumi2nance或Luma),即灰度值;而“U”和“V”表示的則是色度(ChrominanceChroma),作用是描述影像色彩及飽和度,用于指定像素的顏色。“亮度”是通過RGB輸入信號來創(chuàng)建的,方法是將RGB信號的特定部分疊加到一起。YUV與RGB各值之間有著如下對應(yīng)關(guān)系:0.229-0.1480.615[Y,U,V]=[R,G,B]0.587-0.289-0.5150.1140.437-0.100Y代表了圖像的灰度值,U,V代表色度值,用Y分量能夠表示出像素點(diǎn)的灰度值,即:Y=R×0.299+G×0.587+B×0.114(1)由式(1),根據(jù)圖像的R、G、B值求出Y值,然后將像素點(diǎn)的R、G、B值都賦值成Y,就能將真彩色圖轉(zhuǎn)換成灰度圖。圖4為運(yùn)用此法轉(zhuǎn)換成的灰度圖。

圖4真彩色轉(zhuǎn)換為灰度圖

3.2圖像平滑

     圖像平滑主要是為了消除噪聲。噪聲并不限于人眼所能看的見的失真和變形,有些噪聲只有在進(jìn)行圖像處理時才可以發(fā)現(xiàn)。為了去除噪聲,有必要對圖像進(jìn)行平滑,可以采用低通濾波的方法去除高頻干擾。圖像平滑包括空域法和頻域法兩大類,在空域法中,圖像平滑的常用方法是采用均值濾波或中值濾波。

     針對水流中膠球圖像的特點(diǎn),本文采用了均值濾波,它是用一個有奇數(shù)點(diǎn)的滑動窗口矩陣在圖像上滑動,將窗口中心點(diǎn)對應(yīng)的圖像像素點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)的各個點(diǎn)的灰度值的平均值代替。即假定一幅1×1個像素的圖像f(x,y),平滑處理后得到一幅圖像g(x,y),g(x,y)由式(2)決定:g(x,y)=(m,Sf(m,n)(2)其中:x,y=0,1,2,…,l-1;S是(x,y)點(diǎn)鄰域中點(diǎn)的坐標(biāo)的集合;M是集合內(nèi)坐標(biāo)的總數(shù)。式(2)說明,平滑化的圖像g(x,y)中的每個像素的灰度值均由包含在(x,y)的預(yù)定鄰域中的f(x,y)的幾個像素的灰度值的平均值來確定。本文采用的是一個3×3的鄰域窗口。

     另外,要注意一點(diǎn),在用窗口掃描圖像過程中,對于圖像的4個邊緣的像素點(diǎn),進(jìn)行了另外處理,否則,邊界噪聲也會對實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成較大影響。平滑結(jié)果如圖5所示。

圖5圖像平滑結(jié)果

4基于小誤差分割法的灰度圖二值化變換

     灰度圖的二值化變換就是將一幅灰度圖轉(zhuǎn)換成黑白二值圖像。具體方法是先指定一個閾值,如果圖像中某象素的灰度值小于該閾值,則該像素的灰度值設(shè)置為0(黑),否則設(shè)為255(白)。變換函數(shù)表達(dá)式如下0(x<T)255(x≥T)其中T為指定的閾值。閾值選取是圖像處理中的基本問題,是直接影響圖像目標(biāo)識別和跟蹤的重要課題之一。國內(nèi)外學(xué)者針對這一課題進(jìn)行了廣泛深入的研究,提出很多閾值選取方法。其中小誤差法,受目標(biāo)大小和噪聲影響小,對小目標(biāo)圖像仍具有好的分割效果,是一種理論嚴(yán)密、效果較佳的閾值選取方法。

     本文根據(jù)膠球清洗裝置膠球圖像的特點(diǎn),采用了小誤差分割算法進(jìn)行梯度圖像分割。

     用小誤差法求取佳閾值t的計算公式如下:J(t)=1+2×[p0(t)lnσ0(t)+p1(t)lnσ1(t)]-2×[p0(t)lnp0(t)+p(t)lnp1(t)](3)式(3)為計算圖像佳分割閾值的判斷準(zhǔn)則函數(shù),它表示了小錯誤分割概率的問題。其中:tmaxp0(t)=i=h(i),p1(t)=i=h(i),為兩類的樣本總數(shù);ti=[i-μ0(t)]2h(i)p0(t),maxi=[i-μp1(t)為兩類樣本的方差;i=h(i)×ip0(t),maxi×ip1(t),為兩類樣本的分布均值。

     通過循環(huán)計算每個t值對應(yīng)的J(t),從中找出J(t)小值對應(yīng)的t,為分割的佳閾值。

t3=Arg,t,)l}(對于256級灰度圖,l=255)

(a)人為估計閾值分割后(b)小誤差法閾值分割

圖6圖像分割后的二值圖像

     由圖6兩種處理結(jié)果可知:采用小誤差分割算法獲得的二值化圖像效果更好。

5膠球位置定位

     眾所周知,光照條件對圖像處理結(jié)果有著至關(guān)重要的影響。有鑒于此,本裝置在封閉管道內(nèi)側(cè)不同角度配置有一定數(shù)量的頻閃燈,這有效地避免了光照不穩(wěn)定、不均勻現(xiàn)象以及圖像中陰影的出現(xiàn)。在得到分割后的二值化圖像的基礎(chǔ)上,采用水平/垂直投影變換即可實(shí)現(xiàn)膠球的邊界定位。而所謂水平/垂直投影變換就是將圖像的某行(或某列)投影到水平(垂直)軸,將該行(列)的黑點(diǎn)(或白點(diǎn))數(shù)目累加起來。這里根據(jù)需要,將每一列像素的黑點(diǎn)數(shù)相累加得到圖像在水平方向上黑像素點(diǎn)的分布函數(shù),根據(jù)黑像素點(diǎn)的分布,來確定膠球的上下邊界和左右邊界,從而獲得膠球的數(shù)量以及半徑。定位結(jié)果如圖7所示。

圖7膠球位置終定位結(jié)果

     在仿真實(shí)驗(yàn)臺上,對300個樣本球(其中包括280個完好球,20個破損球)進(jìn)行循環(huán)監(jiān)測,實(shí)驗(yàn)證明,本膠球監(jiān)測系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地判斷并顯示回收膠球的數(shù)量及磨損程度,準(zhǔn)確率大于99.5%;在數(shù)量或完好程度低于規(guī)定閾值時,能夠給出自動報警信號;另外,備有歷史記錄,方便工作人員查閱。

     隨著國內(nèi)電廠市場化的加深,節(jié)能降耗工作的進(jìn)一步開展,膠球清洗裝置系統(tǒng)的節(jié)能產(chǎn)品需求將越來越旺盛。而凝汽器清洗膠球回收自動監(jiān)測系統(tǒng)的使用,能明顯地提高發(fā)電機(jī)組的真空,有效地減少汽輪機(jī)排汽損失,降低汽輪機(jī)的汽耗率。

     由于國內(nèi)一直沒有此類產(chǎn)品,國外進(jìn)口產(chǎn)品價格昂貴,而且國外公司都是成套售賣,國內(nèi)電廠不得不換掉并未完全失效的膠球清洗裝置系統(tǒng),造成了極大的資源浪費(fèi)。應(yīng)用本產(chǎn)品時只需作為原膠球清洗裝置系統(tǒng)的附加系統(tǒng)使用,避免了資源浪費(fèi),大大減少了資金。

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