本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的銅電解槽故障診斷方法研究

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【摘要】：由于銅電解槽上相鄰極板之間的中心距離只有5cm左右,在銅電解精煉的過程中雜質(zhì)吸附在陰極板表面形成“結(jié)�！�,造成極板間短路。這種短路故障會導致銅電解生產(chǎn)效率下降和電能的浪費。當前,企業(yè)普遍采用人工托表等故障檢測方式費時費力,故障檢測結(jié)果嚴重滯后。針對這一問題,本文是提出一種基于FPGA的銅電解槽故障診斷系統(tǒng)設計及實現(xiàn)方法。由于極間短路時電流急劇增加導致故障電極溫升明顯,可以采用銅電解槽紅外圖像確定故障部位。本文采用在電解槽上方布置巡檢小車的方案,利用小車底部紅外相機對銅電解槽陰極棒的溫度情況進行檢測。紅外相機采集得到的灰度圖像,通過本文設計的FPGA圖像處理子系統(tǒng)進行處理,從而實現(xiàn)故障電解的準確定位。為了搭建基于FPGA的銅電解槽紅外圖像處理系統(tǒng),本文首先利用QuartusII的SOPC builder功能,完成了具有顯示功能的NIOSⅡ軟核系統(tǒng)組態(tài),并根據(jù)銅電解現(xiàn)場圖像的應用要求,對軟核系統(tǒng)中的各個模塊進行了配置和編程。其次,本文借助NIOSⅡIDE編程軟件,實現(xiàn)了圖像在VGA顯示器上的顯示。針對與銅電解現(xiàn)場圖像存在的桶形畸變現(xiàn)象,利用已有的相機內(nèi)參及外參矩陣進行了圖像矯正。最后,通過多重形態(tài)學濾波算法,突出圖像的注液口、電解槽邊緣和故障電極特征,進而通過空間域的計算實現(xiàn)了故障電解的定位工作。通過大量的現(xiàn)場圖像,驗證,了本文所述方法有效性。
【關(guān)鍵詞】：銅電解 故障診斷 FPGA NIOS Ⅱ 圖像處理技術(shù)
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TQ151;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 銅電解槽故障診斷現(xiàn)狀8-10
• 1.2 FPGA圖像處理技術(shù)10-11
• 1.3 主要研究內(nèi)容11-14
• 第二章 FPGA基礎14-19
• 2.1 Altera cycloneⅢ系列FPGA14
• 2.2 NIOS Ⅱ處理器14-15
• 2.3 SOPC開發(fā)流程15-17
• 2.4 FPGA開發(fā)平臺17-18
• 2.5 本章總結(jié)18-19
• 第三章 NIOSⅡ軟核系統(tǒng)搭建19-34
• 3.1 NIOSⅡ處理器配置19-20
• 3.2 系統(tǒng)搭建20-28
• 3.2.1 定時器模塊21-23
• 3.2.2 存儲模塊23-25
• 3.2.3 VGA顯示模塊25-28
• 3.3 Avalon總線28-32
• 3.3.1 Avalon總線互連規(guī)范29-30
• 3.3.2 Avalon總線傳輸30
• 3.3.3 Avalon總線時序30-32
• 3.4 生成系統(tǒng)32-33
• 3.5 本章總結(jié)33-34
• 第四章 基于軟核的圖像加載和幾何矯正34-40
• 4.1 圖像的加載34-35
• 4.2 圖像幾何矯正35-39
• 4.2.1 圖像畸變原因35-37
• 4.2.2 幾何標定方法37
• 4.2.3 標定算法實現(xiàn)及結(jié)果分析37-39
• 4.3 本章總結(jié)39-40
• 第五章 基于軟核的形態(tài)學算法40-53
• 5.1 形態(tài)學算法數(shù)學原型40-44
• 5.2 故障電極濾波處理44-49
• 5.2.1 結(jié)構(gòu)單元選擇44-45
• 5.2.2 二值化閾值自動選取45-47
• 5.2.3 二值圖像去噪處理47-49
• 5.3 注液口和槽邊緣濾波處理49-51
• 5.4 算法實現(xiàn)及結(jié)果分析51
• 5.5 本章總結(jié)51-53
• 第六章 銅電解槽故障位置標定53-57
• 6.1 注液口定位53-54
• 6.2 電解槽邊緣定位54-55
• 6.3 故障電極定位及結(jié)果分析55-56
• 6.4 本章總結(jié)56-57
• 第七章 總結(jié)與展望57-58
• 7.1 主要結(jié)論57
• 7.2 研究展望57-58
• 參考文獻58-62
• 附錄62-70
• 申請學位期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文70-71
• 致謝71

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