【摘 要】
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针对氧化铝回转窑过程复杂、长期依赖人工看火操作而造成的生产过程不稳定、产品质量一致性差、能源消耗大等问题,提出了基于烧成带火焰图像特征与关键过程数据融合的烧成带
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学研究室,东北大学信息科学与工程学院,中国刑事警察学院声像资料检验技术系
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针对氧化铝回转窑过程复杂、长期依赖人工看火操作而造成的生产过程不稳定、产品质量一致性差、能源消耗大等问题,提出了基于烧成带火焰图像特征与关键过程数据融合的烧成带状态自动识别方法,该方法由烧成带火焰图像的分割、特征提取、关键过程数据的融合以及二叉树支持向量机分类器模型组成.工业实验表明,该方法能够较准确地识别烧成带状态,为基于产品质量指标优化的窑温控制器提供决策依据.
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