一种用于电解槽极板故障的预警方法及检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的一种用于电解槽极板故障的预警方法及检测装置，该预警方法包括：S1、获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息；步骤S2、由所述温度信息，计算极板温度的置信区间，并确认所述极板温度在所述置信区间内；步骤S3、基于所述极板的历史温度数据序列，构建预测极板温度变化的灰色预测模型；步骤S4、基于所述灰色预测模型，结合所述位置信息，对所述极板温度变化量及变化率进行模糊分析，实现对极板故障的预警；该检测装置包括：用于获取电解槽极板的红外热图像的红外成像仪，所述红外成像仪连接有用于处理所述红外热图像的处理模块。本发明专利技术能够有效的提高故障极板检测及预警的准确性和效率。

An early warning method and detection device for the failure of the electrode plate in the electrolyzer

【技术实现步骤摘要】
一种用于电解槽极板故障的预警方法及检测装置
本专利技术涉及故障监测技术，更具体地，涉及一种用于电解槽极板故障的预警方法及检测装置。
技术介绍
铜冶炼过程中含铜99.5％的粗铜预先制成厚板作为阳极，纯铜或不锈钢制成薄片作阴极，相间的插入电解槽中通直流电，槽内以一定速度循环带有一定温度且浓度配比固定的硫酸和硫酸铜溶液作为电解液。为了保持电解液温度，防止酸蒸发，在工作槽的槽面上遮布，工人进行槽面管理时可随机掀开。在这种条件下槽内阳极溶解，阳极铜以离子形式进入电解液，向阴极扩散，在阴极获得电子析出；同时阳极杂质以离子或颗粒形式溶解于电解液。由于电位较铜更负，不能在阴极析出，留于电解液中，待电解液定期净化时除去，这样达到铜的净化提纯。阴极上析出的金属铜纯度高，称为阴极铜或电解铜，简称电铜。铜电解过程中极板易发生“冷板”与“短路”。由于工人排板失误、电解槽导电排污染等原因造成极板接触失效，无电流(或小电流)通过，降低了电解的工作效率，称为冷板；由于极板间电流分布不均、阳极泥粘附等原因导致阴极板结瘤生长，造成阳极-阴极短路。短路电极不仅停止电解，大量电流流过短路电极发热，以热量形式消耗，增加能耗的同时降低了电流效率，而且对阴极铜品位产生严重影响。提早发现并排除电解槽内极板故障是槽面管理的关键工作，具有重要的经济与工艺意义。极板故障最明显且直接的表现为极板电流变化、极板周围磁场变化、极板导电棒表面温度变化、极板间电压变化。目前现有检测方法通过人工触摸感受温度变化、使用电磁托表进行槽面检测、利用贴片传感器进行电压测量等方法。这些方法对于极板数量巨大(每槽57块阴极板，58块阳极板)、分布密集(极对间距约2.5～3cm)的电解车间来说不仅费时、费力，还可能由于接触式测量，导致在测量过程中产生新的故障，不能实现自动测量且保证检测的准确性。
技术实现思路
本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种用于电解槽极板故障的预警方法及检测装置，以解决铜电解过程中极板故障检测准确度不高和效率低下的问题。根据本专利技术的一个方面，提供一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，包括：步骤S1、获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息；步骤S2、由所述温度信息，计算极板温度的置信区间，并确认所述极板的温度在所述置信区间内；步骤S3、基于所述极板的历史温度数据序列，构建预测极板温度的灰色预测模型；步骤S4、基于所述灰色预测模型，结合所述位置信息，对所述极板温度变化量及变化率进行模糊分析，实现对极板故障的检测和预警。进一步地，步骤S1中获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息具体包括：步骤S11、以电解槽阵列的宽度方向为x轴、长度方向为y轴建立直角坐标系；步骤S12、基于所述行车的导轨上设置的触点开关，以获取电解槽的x值；步骤S13、基于所述行车的激光测距仪测量得到的行车与电解槽阵列边缘之间的距离，确定y值；步骤S14，基于所述x值和y值，确定当前电解槽的位置信息，并结合电解槽内极板数量，确定所述红外热图像上电解槽内各极板对应的像素区域。进一步地，步骤S2中在计算极板温度的置信区间前，先对当前电解槽的遮布情况进行判断，具体包括：处理所述红外热图像，获取当前电解槽热图像的平均灰度值；将所述平均灰度值与设定的灰度阈值进行比较，根据比较结果确定当前电解槽的遮布状态。进一步地，步骤S2中计算极板温度的置信区间具体包括：步骤S21、提取当前电解槽内每块极板对应像素区的温度信息，由所述温度信息计算每块极板的平均温度值；步骤S22、基于设定的置信水平，以及所述平均温度值，分别计算不同遮布状态下电解槽内极板温度的置信区间。进一步地，步骤S3中构建所述灰色预测模型具体包括：步骤S31、分别采集当前电解槽内每块极板的历史温度数据，并建立各极板对应的历史温度数据序列；步骤S32、将所述历史温度数据序列中的历史温度数据进行累加，得到累加数据序列，基于该累加数据序列，建立一阶线性微分方程；步骤S33、对所述一阶线性微分方程离散化，并采用最小二乘法求取参数向量；步骤S34、基于所述一阶线性微分方程和所述参数向量，构建得到灰色预测模型。进一步地，所述灰色预测模型具体为：其中，k为自然正整数，x(k+1)为极板温度的短期预测值，X(k),X(k+1)为历史温度数据序列的累加数据序列，a,u为参数。进一步地，步骤S4具体包括：步骤S41、基于所述灰色预测模型，获取所述极板的短期温度预测值；步骤S42、由所述短期温度预测值与所述极板的当前实测值，获取所述极板的预测变化量；步骤S43、对所述预测变化量微分，计算所述预测变化量的变化率；步骤S44、由所述预测变化量和所述变化率，对极板故障进行模糊推理预警。进一步地，步骤S44中由所述预测变化量和所述变化率，对极板故障进行模糊推理预警具体包括：步骤S441、根据所述极板的温度变化范围，设定其预测变化量的第一基本论域，在所述第一基本论域内，设定所述预测变化量的第一模糊集合；步骤S442、根据所述极板的温度变化速度，设定其变化率的第二基本论域，在所述第二基本论域内，设定所述变化率的第二模糊集合；步骤S443、基于所述第一基本论域和第二基本论域，设计隶属度函数及模糊规则，输出极板故障的预警结果。根据本专利技术的另一个方面，还提供一种用于电解槽极板故障的检测装置，用于预警电解槽极板故障，包括：用于获取电解槽极板的红外热图像的红外成像仪，所述红外成像仪连接有用于处理所述红外热图像的处理模块，所述红外成像仪安装于行车的辅吊上，所述行车沿电解槽阵列的宽度方向设置于电解槽阵列的上方。进一步地，所述行车上设置有激光测距仪，平行于所述电解槽阵列宽度方向的车间墙面上设置有与所述激光测距仪相配合的反光板，所述反光板平行于所述电解槽阵列的宽度方向。本专利技术的有益效果主要如下：(1)采用获取红外热图像的方式以获取极板温度信息，在检测已成熟故障的同时，根据极板工作的历史温度信息建立预测极板温度变化的灰色预测模型，快速反映极板温度变化，对潜在故障极板进行预警；同时，能够准确定位故障极板，便于及时处理；(2)采用红外热图像获取设备的空间位置、行车运行速度，结合所获取的红外热图像，定位电解槽和极板位置，所获红外热图像更具针对性，能够有效提高定位的准确性；(3)在对极板进行检测以及故障预警过程中，综合考虑电解槽的遮布状态、极板本身温度的分布情况、极板工作温度的变化范围，以及极板历史温度的变化情况，有效提高对极板温度变化预测和预警的准确性；(4)红外成像仪随行车一起在电解槽阵列上方移动，能够方便快速的获取车间所有电解槽的红外热图像，且装置结构设置简便。附图说明图1为根据本专利技术实施例的一种用于电解槽极板故障检测和预警方法的流程示意图；图2为根据本专利技术实施例的一种用于电解槽极板故障检测和预警方法红外成像仪的巡检示意图；图3为根据本专利技术实施例的一种用于电解槽极板故障检测和预警方法的激光测距仪与反光板的相对位置示意图；图4为根据本专利技术实施例的一种用于电解槽极板故障检测和预警方法的模型示意图；图5为根据本专利技术实施例的一种用于电解槽极板故障检测和预警方法的故障模糊分类效果示意图；图6为根据本专利技术实施例的一种用于电解槽极板故障的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息；步骤S2、由所述温度信息，计算极板温度的置信区间，并确认所述极板的温度在所述置信区间内；步骤S3、基于所述极板的历史温度数据序列，构建预测极板温度的灰色预测模型；步骤S4、基于所述灰色预测模型，结合所述位置信息，对所述极板的温度变化量及变化率进行模糊分析，实现对极板故障的检测和预警。

【技术特征摘要】
1.一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息；步骤S2、由所述温度信息，计算极板温度的置信区间，并确认所述极板的温度在所述置信区间内；步骤S3、基于所述极板的历史温度数据序列，构建预测极板温度的灰色预测模型；步骤S4、基于所述灰色预测模型，结合所述位置信息，对所述极板的温度变化量及变化率进行模糊分析，实现对极板故障的检测和预警。2.如权利要求1所述的一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S1中获取电解槽极板的红外热图像和位置信息，提取极板对应像素区的温度信息具体包括：步骤S11、以电解槽阵列的宽度方向为x轴、长度方向为y轴建立直角坐标系；步骤S12、基于所述行车的导轨上设置的触点开关，以获取电解槽的x值；步骤S13、基于所述行车的激光测距仪测量得到的行车与电解槽阵列边缘之间的距离，确定y值；步骤S14，基于所述x值和y值，确定当前电解槽的位置信息，并结合电解槽内极板数量，确定所述红外热图像上电解槽内各极板对应的像素区域。3.如权利要求1所述的一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S2中在计算极板温度的置信区间前，先对当前电解槽的遮布情况进行判断，具体包括：处理所述红外热图像，获取当前电解槽热图像的平均灰度值；将所述平均灰度值与设定的灰度阈值进行比较，根据比较结果确定当前电解槽的遮布状态。4.如权利要求3所述的一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S2中计算极板温度的置信区间具体包括：步骤S21、提取当前电解槽内每块极板对应像素区的温度信息，由所述温度信息计算每块极板的平均温度值；步骤S22、基于设定的置信水平，以及所述平均温度值，分别计算不同遮布状态下电解槽内极板温度的置信区间。5.如权利要求1所述的一种用于电解槽极板故障的检测和预警方法，其特征在于，步骤S3中构建所述灰色预测模型具体包括：步骤S31、分别采集当前电解槽内每块极板的历史温度数据，并建立各极板对应的历史温度数据序列；步骤S32、将所述历史温度数据序列中的历史温度数据进行累加，得到累加数据序列，基于该累加数据序列，建立一阶线性微分方程...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳春华，李欣，李勇刚，朱红求，裘智峰，胡啸旭，赵昱鑫，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43