WO2004018940A1 - Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses - Google Patents

Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses Download PDF

Info

Publication number
WO2004018940A1
WO2004018940A1 PCT/EP2003/002582 EP0302582W WO2004018940A1 WO 2004018940 A1 WO2004018940 A1 WO 2004018940A1 EP 0302582 W EP0302582 W EP 0302582W WO 2004018940 A1 WO2004018940 A1 WO 2004018940A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
image material
thermodynamic process
flame
spoke
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/EP2003/002582
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Volker Stephan
Franz Wintrich
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Powitec Intelligent Technologies GmbH
Original Assignee
Powitec Intelligent Technologies GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Powitec Intelligent Technologies GmbH filed Critical Powitec Intelligent Technologies GmbH
Priority to ES03708225T priority Critical patent/ES2304500T3/es
Priority to AU2003212345A priority patent/AU2003212345A1/en
Priority to EP03708225A priority patent/EP1529182B1/de
Priority to DE50309701T priority patent/DE50309701D1/de
Publication of WO2004018940A1 publication Critical patent/WO2004018940A1/de
Priority to US11/057,964 priority patent/US7231078B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23G—CREMATION FURNACES; CONSUMING WASTE PRODUCTS BY COMBUSTION
    • F23G5/00—Incineration of waste; Incinerator constructions; Details, accessories or control therefor
    • F23G5/50—Control or safety arrangements
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N5/00—Systems for controlling combustion
    • F23N5/02—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium
    • F23N5/08—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium using light-sensitive elements
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N5/00—Systems for controlling combustion
    • F23N5/02—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium
    • F23N5/08—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium using light-sensitive elements
    • F23N5/082—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium using light-sensitive elements using electronic means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection

Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring a thermodynamic process with the features of the preamble of claim 1.
  • certain features are initially defined for image evaluation that appear promising to the operator of the system for modeling the process. For example, certain moments are defined and the image material is then mapped onto this - necessarily reduced - functional system. The selected features - and only these - are then examined and used to create a process model. The information in the image material may only be partially extracted and used.
  • the present invention has for its object to improve a method of the type mentioned. This object is achieved by a method having the features of claim 1. Further advantageous embodiments are the subject of the dependent claims.
  • an eigenvalue problem is used as the basis for image evaluation, at least for the largest part of the high-dimensional image space, the information contained in the images can be transformed into a low-dimensional space without any significant loss of information, in order to then be evaluated.
  • the images are then represented by characteristic image features ("own flames") which result from the eigenvalue problem.
  • the image evaluation takes place automatically, since the evaluation approach is inherent in the system and does not depend on features that the operator of the system selects. Singular events which can have a noticeable influence on the process are preferably taken into account when solving the eigenvalue problem, so that these can be identified more quickly in later image evaluations.
  • a typical thermodynamic process serves to convert material, the necessary temperature being generated and maintained by means of a combustion process which has at least one flame.
  • a simultaneous detection of the flame and the material in the image material, i.e. the radiation emissions of flame and good has the advantage that information about the interaction of flame and good is available in a unique way. An entire scene description can then be subjected to image evaluation.
  • the area surrounding the flame is preferably completed by also including the walls of the combustion chamber, i.e. their emissions.
  • FIG. 1 is a partially cut away schematic diagram of a plant for the production of cement according to a first embodiment
  • FIG. 2 shows a simplified camera image of the system from FIG. 1,
  • FIG. 3 shows a schematic illustration of a plant for waste incineration according to a second exemplary embodiment
  • FIG. 4 shows a schematic illustration of a furnace of a power plant according to a third exemplary embodiment in longitudinal section
  • Fig. 6 is a schematic representation of the image material of the third embodiment.
  • thermodynamic process takes place in a plant, in which at least partially combustible material G is subjected to oxidation with the supply of air L, at least one flame F being present.
  • the thermodynamic process should be monitored and then controlled so that it has a certain stability on the one hand and a certain plasticity on the other hand, i.e. adapts to the circumstances, with certain optimization goals.
  • the state in the system is described by various process variables, some of which also form manipulated variables. Through actions, i.e. Changes in manipulated variables, the state in the system is changed.
  • a neural network is implemented on a data processing system 1 for online monitoring and control and predictions about future states of the system.
  • the thermodynamic process is recorded by means of at least one camera 3.
  • the camera 3 is set so that it records both the flame F and the burning material G, preferably also the walls 7 of the combustion chamber with any caking B that may be present, that is to say the emissions from the entire environment.
  • the image material 5 generated by the camera 3 thus contains a complete scene description, which also captures the interaction between flame F and material G.
  • the image material 5 is fed to the data processing system 1, a live video image being displayed on the one hand and, on the other hand, some process variables being determined from the information in the image material 5.
  • an eigenvalue problem is chosen - at least for the most part - as an approach, ie a kind of principal axis transformation (principal component analysis) is attempted ,
  • Each image is then represented by a generally small set of scalar eigenvalues (usually less than 20, for example eight), ie transformed coordinates in the new coordinate system, and vectorial "Eigenimages" or "Eigenflames"., ie coordinate axes for the new coordinate system are described, with the eigenvalue-largest eigenflames dominating according to the system.
  • the term self-flame is to be interpreted broadly, since not only the emissions of the flame F but also of the good G are included.
  • a stochastic approximation method can alternatively be used on a neural network, in which the weights of all neurons are initially initialized randomly and then the weights of the first neuron are iteratively adapted with the image material, then the second neurons etc.
  • the autoflames largely result in compact regions, since neighboring pixels also observe neighboring solid angles in the combustion chamber, the light emissions of which correlate strongly.
  • singular events are selected from the set of recorded images as an approach of eigenflames for the eigenvalue problem, such as an abrupt supply of new good G.
  • the image evaluation no longer depends on a fixed selection of features, but rather extracts suitable information from the image material 5, the image evaluation can be automated. In addition, the risk that relevant information in the image material 5 is ignored is significantly reduced.
  • the simultaneous consideration of emissions of good G in the picture material 5 provides information that is not obtained in any other way with its interaction with the flame F.
  • the first embodiment relates to a rotary kiln 11 for cement production, which is operated in a manner known per se.
  • the camera 3 is directed into the interior of the rotary kiln 11 and takes the image of the flame F of a burner 13, the material G that is being implemented and the walls 7 with caking B.
  • the data processing system 1 subjects the image material 5 of the camera 3 to the described eigenvalue approach.
  • the neural network also receives information about the mass flows of the air L, the fuel and the good G supplied via different paths.
  • the optimization goal is, on the one hand, a high FCAO value of the clinker K being produced, although this FCAO value is not only is determined by the condition in the rotary kiln 11, but also by the circumstances on the cooling section 15.
  • the mixture of the fuel should be adjusted so that as much secondary fuel as possible, i.e. Waste that is consumed.
  • the caking B of the walls 7 of the rotary kiln 11 should be kept low.
  • the second exemplary embodiment relates to a waste incinerator 21.
  • the camera 3 preferably a plurality of cameras, takes the image of flame F and material G together as a scene.
  • waste containers 23 with special waste are thrown into the waste incinerator 21 at certain intervals.
  • the bursting of such a waste container 23 due to the high temperature is a singular event that is quickly recognized with the eigenvalue approach according to the invention.
  • Various additional measurements can then be started, such as taking a sample, in order to obtain more information about the current state of the process after this singular event.
  • a high-speed camera is preferably started when the flap for throwing in the refuse container 23 is opened, which camera provides additional, more temporally denser image material 5 shortly before and after the singular event.
  • the third exemplary embodiment relates to a power plant in which, in addition to the air L, fuel 33, for example ground coal, is fed to a furnace 31 via the corners of the furnace 31, indicated by double arrows. A huge, rotating flame F is formed inside the furnace 31.
  • a plurality of cameras 3 are arranged, for example, in three different heights on each side of the furnace 31.
  • Each camera 3 records the flame F and the supply area of the fuel 33 in one scene, since in particular the entry of the fuel 33 into the flame F provides interesting information because, in contrast to the air L, only the total mass flow is usually the case with the fuel 33 can be measured from the coal mill and not the partial flows of the individual feed areas.
  • the image material 5 has the two-dimensional xy individual images of the cameras 3 combined to form an instant x'-y 'image at different times t, that is to say a three-dimensional field.
  • the image material 5, which - as in the other exemplary embodiments - is quasi three-dimensional, is subjected to the described eigenvalue approach.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Incineration Of Waste (AREA)
  • Recording Measured Values (AREA)
  • Control Of Combustion (AREA)
  • Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Burglar Alarm Systems (AREA)

Abstract

In einem Verfahren zur Überwachung eines thermodynamischen Prozesses in einer Anlage, bei dem Bildmaterial (5) des Prozesses erzeugt und das Bildmaterial (5) einer Bildauswertung unterzogen wird, wird bei der automatisch erfolgenden Bildauswertung zumindest grösstenteils ein Eigenwertproblem als Ansatz zugrunde gelegt.

Description

Verfahren zur Überwachung eines thermodynamischen Prozesses
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung eines thermodynamischen Prozesses mit den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruches 1.
Bei einem bekannten Verfahren dieser Art werden zur Bildauswertung zunächst bestimmte Merkmale definiert, die dem Betreiber der Anlage zur Modellierung des Prozesses vielversprechend erscheinen. Beispielsweise werden bestimmte Momente definiert und das Bildmaterial dann auf dieses - notgedrungen reduzierte - Funktionensystem abgebildet. Die ausgewählten Merkmale - und nur diese - werden dann untersucht und zur Schaffung eines Prozeßmodells verwendet. Möglicherweise werden dabei die im Bildmaterial vorhandenen Informationen nur teilweise extrahiert und verwendet.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art zu verbessern. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruches 1 gelöst. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche.
Dadurch, daß bei der Bildauswertung ein Eigenwertproblem als Ansatz zugrunde gelegt wird, zumindest für den größten Teil des hochdimensionalen Bildraumes, kann in den Bildern enthaltene Information ohne nennenswerten Informationsverlust in einen niederdimensionalen Raum transformiert werden, um dann ausgewertet zu werden. Die Bilder werden dann durch charakteristische Bildmerkmale („Eigen- flames") dargestellt, welche sich aus dem Eigenwertproblem ergeben. Die Bildauswertung erfolgt automatisch, da der Auswertungsansatz dem System innewohnt und nicht von Merkmalen abhängt, welche der Betreiber der Anlage auswählt. Vorzugsweise werden singuläre Ereignisse, welche den Prozeß merklich beeinflussen können, bei der Lösung des Eigenwertproblems berücksichtigt, so daß diese in späteren Bildauswertungen schneller identifiziert werden können.
Ein typischer thermodynamischer Prozeß dient der Umsetzung von Gut, wobei mittels eines wenigstens eine Flamme aufweisenden Verbrennungsvorganges die nötige Temperatur erzeugt und aufrecht erhalten wird. Eine gleichzeitige Erfassung der Flamme und des Gutes im Bildmaterial, d.h. der Strahlungs-Emissionen von Flamme und Gut, hat den Vorteil, daß Informationen über die Wechselwirkungen von Flamme und Gut auf eine einzigartige Weise erhältlich sind. Es kann dann eine ganze Szenenbeschreibung der Bildauswertung unterworfen werden. Das Umfeld der Flamme wird vorzugsweise komplettiert, indem auch die Wände des Verbrennungsraumes mit aufgenommen werden, d.h. deren Emissionen.
Im folgenden ist die Erfindung anhand dreier in der Zeichnung dargestellter Ausführungsbeispiele näher erläutert. Es zeigen
Fig. 1 eine teilweise geschnitten dargestellte Prinzipskizze einer Anlage zur Her- Stellung von Zement gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel,
Fig. 2 ein vereinfacht dargestelltes Kamerabild der Anlage von Fig. 1,
Fig. 3 eine schematische Darstellung einer Anlage zur Müllverbrennung gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel,
Fig. 4 eine schematische Darstellung einer Ofens einer Kraftwerksanlage gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel im Längsschnitt,
Fig. 5 ein entsprechender horizontaler Querschnitt, und Fig. 6 eine schematische Darstellung des Bildmaterials des dritten Ausführungsbeispiels.
In allen drei Ausführungsbeispielen läuft in einer Anlage ein thermodynamischer Prozeß ab, bei dem wenigstens teilweise brennbares Gut G unter Zufuhr von Luft L einer Oxidation unterzogen wird, wobei wenigstens eine Flamme F vorhanden ist. Der thermodynamische Prozeß soll überwacht und dann so geregelt werden, daß er einerseits eine gewisse Stabilität und andererseits eine gewisse Plastizität aufweist, d.h. sich den Gegebenheiten anpaßt, wobei gewisse Optimierungsziele bestehen. Der Zustand in der Anlage wird beschrieben durch verschiedene Prozeßgrößen, von denen manche zugleich Stellgrößen bilden. Durch Aktionen, d.h. Änderungen von Stellgrößen, wird der Zustand in der Anlage geändert. Für die online-Überwachung und -Regelung und Vorhersagen über künftige Zustände der Anlage ist auf einer Datenverarbeitungsanlage 1 ein neuronales Netz implementiert.
Mittels wenigstens einer Kamera 3 wird der thermodynamische Prozeß bildlich erfasst. Die Kamera 3 ist so eingestellt, daß sie sowohl die Flamme F als auch das brennende Gut G aufnimmt, vorzugsweise auch die Wände 7 des Verbrennungsraumes mit gegebenenfalls vorhandenen Verbackungen B, also die Emissionen des ge- samten Umfelds. Das von der Kamera 3 erzeugte Bildmaterial 5 enthält also eine ganze Szenenbeschreibung, welche auch die Wechselwirkung zwischen Flamme F und Gut G erfasst. Das Bildmaterial 5 wird der Datenverarbeitungsanlage 1 zugeführt, wobei einerseits ein Video-Livebild angezeigt wird und andererseits aus der Information im Bildmaterial 5 einige Prozeßgrößen ermittelt werden.
Um die Information im Bildmaterial 5 ohne nennenswerten Informationsverlust sinnvoll verarbeiten zu können, d.h. aufgrund der Komplexität zunächst in einen niederdimensionalen Raum transformieren zu können, wird - zumindest größtenteils - ein Eigenwertproblem als Ansatz gewählt, d.h. eine Art Hauptachsentransformati- on (Principal Component Analysis) versucht. Jedes Bild wird dann durch eine im allgemeinen kleine Menge von skalaren Eigenwerten (meist weniger als 20, beispielsweise acht), d.h. transformierten Koordinaten im neuen Koordinatensystem, und vektoriellen „Eigenbilder" oder „Eigenflames"., d.h. Koordinatenachsen für das neue Koordinatensystem beschrieben, wobei die eigenwertgrößten Eigenflames systemgemäß dominieren. Der Begriff Eigenflames ist weit auszulegen, da nicht nur die Emissionen der Flamme F, sondern auch des Gutes G einbezogen werden.
In einer klassischen Hauptachsentransformation müßten die Nullstellen des charakteristischen Polynoms der Kovarianzmatrix berechnet werden. Um das System von orthonormalen Eigenflames zu erhalten, kann aber alternativ ein stochastisches Approximationsverfahren auf einem neuronalen Netz verwendet werden, bei dem zu- nächst die Wichtungen aller Neuronen zufällig initialisiert und dann mit dem Bildmaterial zunächst die Wichtungen des ersten Neurons iterativ adaptiert werden, dann des zweiten Neurons etc.
Die Eigenflames ergeben sich weitgehend als kompakte Regionen, da benachbarte Pixel auch benachbarte Raumwinkel im Verbrennungsraum beobachten, deren Lichtemissionen stark korrelieren. Aus der Menge aufgenommener Bilder werden - außer einigen durchschnittlichen Helligkeitsverteilungen - auch singuläre Ereignisse als Ansatz von Eigenflames für das Eigenwertproblem ausgewählt, wie beispielsweise eine abrupte Zufuhr von neuem Gut G.
Mit den aus dem - zumindest größtenteils gelösten - Eigenwertproblem ermittelbaren Prozeßgrößen wird im neuronalen Netz ein Prozeßmodell geschaffen, mit dem genauere Vorhersagen gemacht werden können. Ein singuläres Ereignis wird mit diesem Ansatz rasch erkannt, so daß dann verschiedene zusätzliche Messungen gestartet werden können, um mehr Information über den aktuellen Zustand des Prozesses nach dem singulären Ereignis zu erhalten.
Da die Bildauswertung nicht mehr von einer festgelegten Merkmalsauswahl abhängt, sondern sich selbst passende Information aus dem Bildmaterial 5 extra- hiert, kann die Bildauswertung automatisiert werden. Zudem ist die Gefahr, daß relevante Informationen im Bildmaterial 5 nicht beachtet werden, deutlich reduziert. Die gleichzeitige Berücksichtigung von Emissionen des Gutes G im Bildmaterial 5 liefert Informationen, die mit ihrer Wechselwirkung zur Flamme F auf keine andere Weise erhält ist. Durch den gewählten Ansatz mit Bildmaterial 5 von unterschiedlichen Zeitpunkten berücksichtigt das Eigenwertproblem zeitliche Entwicklungen.
Das erste Ausführungsbeispiel betrifft einen Drehrohrofen 11 zur Zementherstellung, der in an sich bekannter Weise betrieben wird. Die Kamera 3 ist in den Innenraum des Drehrohrofens 11 gerichtet und nimmt das Bild der Flamme F eines Brennes 13, das in Umsetzung befindliche Gut G sowie die Wände 7 mit Verbackungen B auf. Die Datenverarbeitungsanlage 1 unterzieht das Bildmaterial 5 der Kamera 3 dem beschriebenen Eigenwertansatz. Das neuronale Netz erhält außer den komprimierten Daten noch Informationen über die Massenströme der über verschiedene Wege zugeführten Luft L, des Brennstoffs und des Gutes G. Das Optimierungsziel ist zum einen ein hoher FCAO-Wert des entstehenden Klinkers K, wobei dieser FCAO-Wert nicht nur durch den Zustand im Drehrohrofen 11, sondern auch durch die Umstände auf der Abkühlstrecke 15 bestimmt wird. Zum anderen soll die Mischung des Brennstoffs so eingestellt werden, daß möglichst viel Sekundärbrennstoff, d.h. Abfälle, verbraucht wird. Schließlich sollen noch die Verbackungen B der Wände 7 des Drehrohrofens 11 gering gehalten werden.
Das zweite Ausführungsbeispiel betrifft einen Müll Verbrennungsofen 21. Auch hier nimmt die Kamera 3, vorzugsweise mehrere Kameras, das Bild von Flamme F und Gut G gemeinsam als Szene auf. In einer Spezialausführung zur Sondermüllverbrennung werden in gewissen Abständen Müllbehälter 23 mit Sondermüll in den Müll Verbrennungsofen 21 geworfen, Das Aufplatzen eines solchen Müllbehälters 23 aufgrund der hohen Temperatur ist ein singuläres Ereignis, daß mit dem erfindungsgemäßen Eigenwertansatz rasch erkannt wird. Es können dann verschiedene zusätzliche Messungen gestartet werden können, wie beispielsweise eine Probenentnahme, um mehr Information über den aktuellen Zustand des Prozesses nach diesem singu- lären Ereignis zu erhalten. Vorzugsweise wird mit dem Öffnen der Klappe zum Ein- werfen des Müllbehälters 23 eine Highspeedkamera gestartet, die kurz vor und nach dem singulären Ereignis zusätzliches, zeitlich dichteres Bildmaterial 5 liefert. Das dritte Ausführungsbeispiel betrifft eine Kraftwerksanlage, bei der einem Ofen 31 außer der Luft L noch Brennmaterial 33, beispielsweise gemahlene Kohle, über die Ecken des Ofens 31 durch Doppelpfeile angedeutet zugeführt wird. Innerhalb des Ofens 31.bildet sich eine riesige, rotierende Flamme F aus. Mehrere Kameras 3 sind beispielsweise in drei verschiedenen Höhen auf jeder Seite des Ofens 31 angeordnet. Jede Kamera 3 nimmt die Flamme F sowie den Zufuhrbereich des Brennmaterials 33 in einer Szene auf, da insbesondere der Eintritt des Brennmaterials 33 in die Flamme F interessante Informationen liefert, weil in der Regel beim Brennmaterial 33 - im Gegensatz zur Luft L - nur der Gesamtmassenstrom aus der Kohlemüh- le und nicht die Teilströme der einzelnen Zufuhrbereiche gemessen werden kann. Das Bildmaterial 5 weist die zu einem x'-y'-Momentanbild zusammengefassten zweidimensionalen x-y-Einzelbilder der Kameras 3 zu verschiedenen Zeitpunkten t auf, also ein dreidimensionales Feld. Das Bildmaterial 5, das also - wie auch in den anderen Ausführungsbeispielen - quasi dreidimensional ist, wird dem be- schriebenen Eigenwertansatz unterzogen.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Überwachung eines thermodynamischen Prozesses in einer Anlage, bei dem Bildmaterial (5) des Prozesses erzeugt und das Bildmaterial (5) einer Bildauswertung unterzogen wird, dadurch gekennzeichnet, daß bei der automatisch erfolgenden Bildauswertung zumindest größtenteils ein Eigenwertproblem als Ansatz zugrunde gelegt wird.
2. Verfahren nach Ansprach 1, dadurch gekennzeichnet, daß das Bildmaterial (5) zumindest weitgehend durch Eigenflames und transformierte Koordinaten dargestellt wird.
3. Verfahren nach Ansprach 2, dadurch gekennzeichnet, daß auch singuläre Ereig- nisse als Ansatz für Eigenflames gewählt werden.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem Bildmaterial (5) gleichzeitig die Emissionen wenigstens einer Flamme (F) des thermodynamischen Prozesses und von Gut (G) erfasst wird, welches mit dem thermodynamischen Prozeß umzusetzen ist.
5. Verfahren nach Ansprach 4, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem Bildmaterial (5) auch die Emissionen der Wände (7) des Verbrennungsraumes (11, 21, 31) erfasst werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der thermodynamische Prozeß in einem Drehrohrofen (11) einer Zementherstellungsanlage, einem Müll Verbrennungsofen (21) oder einem Ofen (31) eines Kraftwerks als Anlage stattfindet.
7. Verfahren nach Ansprach 3 und 6, dadurch gekennzeichnet, daß das Aufplatzen eines Müllbehälters (23) in einem Müllverbrennungsofen (21) ein singuläres Ereignis ist.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß aus der Bildauswertung Prozeßgrößen ermittelt, mit Optimierangszielen verglichen und zur Regelung des Prozesses geeignete Aktionen durchgeführt werden.
9. Vorrichtung zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, mit wenigstens einer Kamera (3) zur Erzeugung des Bildmaterials (5) und einer Datenverarbeitungsanlage (1) zur automatischen Bildauswertung.
10. Vorrichtung nach Ansprach 9, dadurch gekennzeichnet, daß auf der Datenverarbeitungsanlage (1) ein neuronales Netz implementiert ist.
PCT/EP2003/002582 2002-08-16 2003-03-13 Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses Ceased WO2004018940A1 (de)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ES03708225T ES2304500T3 (es) 2002-08-16 2003-03-13 Metodo para el control de un proceso termodinamico.
AU2003212345A AU2003212345A1 (en) 2002-08-16 2003-03-13 Method for monitoring a thermodynamic process
EP03708225A EP1529182B1 (de) 2002-08-16 2003-03-13 Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses
DE50309701T DE50309701D1 (de) 2002-08-16 2003-03-13 Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses
US11/057,964 US7231078B2 (en) 2002-08-16 2005-02-15 Method for monitoring a thermodynamic process

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP02018427A EP1391655A1 (de) 2002-08-16 2002-08-16 Verfahren zur Überwachung eines thermodynamischen Prozesses
EP02018427.1 2002-08-16

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US11/057,964 Continuation US7231078B2 (en) 2002-08-16 2005-02-15 Method for monitoring a thermodynamic process

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2004018940A1 true WO2004018940A1 (de) 2004-03-04

Family

ID=30775808

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2003/002582 Ceased WO2004018940A1 (de) 2002-08-16 2003-03-13 Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses

Country Status (9)

Country Link
US (1) US7231078B2 (de)
EP (2) EP1391655A1 (de)
KR (1) KR100910441B1 (de)
AT (1) ATE393362T1 (de)
AU (1) AU2003212345A1 (de)
DE (1) DE50309701D1 (de)
ES (1) ES2304500T3 (de)
PL (1) PL202889B1 (de)
WO (1) WO2004018940A1 (de)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005008893A1 (de) * 2005-02-26 2006-08-31 Forschungszentrum Karlsruhe Gmbh Verfahren zur Erhöhung des Gebindedurchsatzes in Drehrohranlagen
EP1967792A1 (de) * 2007-03-01 2008-09-10 Powitec Intelligent Technologies GmbH Regelkreis zur Regelung eines Verbrennungsprozesses
EP2080953A1 (de) 2008-01-15 2009-07-22 Powitec Intelligent Technologies GmbH Regelkreis und Verfahren zum Erstellen eines Prozessmodells hierfür
US7610252B2 (en) 2006-08-17 2009-10-27 Powitec Intelligent Technologies Gmbh Method for developing a process model
US7637735B2 (en) 2006-04-25 2009-12-29 Powitec Intelligent Technologies Gmbh Procedure for regulating a combustion process
EP2246755A1 (de) 2009-04-22 2010-11-03 Powitec Intelligent Technologies GmbH Regelkreis
CN101512227B (zh) * 2006-09-19 2011-11-16 Abb研究有限公司 用于在燃烧过程中监视火焰的火焰检测器

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
PL1906092T3 (pl) 2006-09-30 2014-11-28 Powitec Intelligent Tech Gmbh Sposób regulacji procesu spalania
ATE486308T1 (de) * 2007-10-12 2010-11-15 Powitec Intelligent Tech Gmbh Regelkreis zur regelung eines prozesses, insbesondere verbrennungsprozesses
DE102008056674A1 (de) * 2008-11-11 2010-05-12 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen der Verbrennung eines Kraftwerks auf der Grundlage einer realen Konzentrationsverteilung eines Stoffes
US8184297B2 (en) * 2009-12-17 2012-05-22 General Electric Company Gas mixture measurement system and methods therefor
US8699762B2 (en) 2011-05-13 2014-04-15 Moon J. Kim Multi-sided card having a resistive fingerprint imaging array
JP6718911B2 (ja) * 2018-05-21 2020-07-08 三菱日立パワーシステムズ株式会社 モデル作成方法、プラントの運転支援方法及びモデル作成装置
JP7238279B2 (ja) * 2018-06-22 2023-03-14 中国電力株式会社 機械学習装置及び燃焼状態判定装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19710206A1 (de) * 1997-03-12 1998-09-17 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Verbrennungsanalyse sowie Flammenüberwachung in einem Verbrennungsraum
US5971747A (en) * 1996-06-21 1999-10-26 Lemelson; Jerome H. Automatically optimized combustion control
US20010014436A1 (en) * 1999-10-25 2001-08-16 Lemelson Jerome H. Automatically optimized combustion control
US6278374B1 (en) * 2000-05-05 2001-08-21 Kellogg Brown & Root, Inc. Flame detection apparatus and method

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000023915A (ko) * 1999-09-22 2000-05-06 이칠기 표정변화와 주변환경에 독립적인 얼굴인식을 위한 학습 및인식방법.
WO2002077527A1 (de) * 2001-03-02 2002-10-03 Powitec Intelligent Technologies Gmbh Verfahren zur regelung eines thermodynamischen prozesses, insbesondere eines verbrennungsprozesses
DE10160222A1 (de) * 2001-12-07 2003-06-26 Powitec Intelligent Tech Gmbh Verfahren zur Überwachung eines Brennvorgangs und Vorrichtung hierzu

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5971747A (en) * 1996-06-21 1999-10-26 Lemelson; Jerome H. Automatically optimized combustion control
DE19710206A1 (de) * 1997-03-12 1998-09-17 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Verbrennungsanalyse sowie Flammenüberwachung in einem Verbrennungsraum
US20010014436A1 (en) * 1999-10-25 2001-08-16 Lemelson Jerome H. Automatically optimized combustion control
US6278374B1 (en) * 2000-05-05 2001-08-21 Kellogg Brown & Root, Inc. Flame detection apparatus and method

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BERTUCCO L ET AL: "A cellular neural networks approach to flame image analysis for combustion monitoring", PAGE(S) 455-459, XP010517433 *
NIEMI A J ET AL: "Image analysis and vision systems for processing plants", INTELLIGENT PROCESSING AND MANUFACTURING OF MATERIALS, 1999. IPMM '99. PROCEEDINGS OF THE SECOND INTERNATIONAL CONFERENCE ON HONOLULU, HI, USA 10-15 JULY 1999, PISCATAWAY, NJ, USA,IEEE, US, PAGE(S) 11-20, ISBN: 0-7803-5489-3, XP010351610 *
SBARBARO D ET AL: "Monitoring and characterization of combustion flames by generalized Hebbian learning", PROCEEDINGS OF THE 2002 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS. IJCNN'02. HONOLULU, HAWAII, MAY 12 - 17, 2002, INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, NEW YORK, NY: IEEE, US, VOL. VOL. 1 OF 3, PAGE(S) 82-85, ISBN: 0-7803-7278-6, XP010590771 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005008893A1 (de) * 2005-02-26 2006-08-31 Forschungszentrum Karlsruhe Gmbh Verfahren zur Erhöhung des Gebindedurchsatzes in Drehrohranlagen
DE102005008893B4 (de) * 2005-02-26 2007-04-19 Forschungszentrum Karlsruhe Gmbh Verfahren zur Erhöhung des Gebindedurchsatzes in Drehrohranlagen
US7637735B2 (en) 2006-04-25 2009-12-29 Powitec Intelligent Technologies Gmbh Procedure for regulating a combustion process
US7610252B2 (en) 2006-08-17 2009-10-27 Powitec Intelligent Technologies Gmbh Method for developing a process model
CN101512227B (zh) * 2006-09-19 2011-11-16 Abb研究有限公司 用于在燃烧过程中监视火焰的火焰检测器
EP1967792A1 (de) * 2007-03-01 2008-09-10 Powitec Intelligent Technologies GmbH Regelkreis zur Regelung eines Verbrennungsprozesses
US8019446B2 (en) 2007-03-01 2011-09-13 Powitec Intelligent Technologies Gmbh Control loop for regulating a combustion process
EP2080953A1 (de) 2008-01-15 2009-07-22 Powitec Intelligent Technologies GmbH Regelkreis und Verfahren zum Erstellen eines Prozessmodells hierfür
EP2246755A1 (de) 2009-04-22 2010-11-03 Powitec Intelligent Technologies GmbH Regelkreis

Also Published As

Publication number Publication date
KR100910441B1 (ko) 2009-08-04
DE50309701D1 (de) 2008-06-05
ATE393362T1 (de) 2008-05-15
KR20050050081A (ko) 2005-05-27
ES2304500T3 (es) 2008-10-16
EP1529182A1 (de) 2005-05-11
EP1529182B1 (de) 2008-04-23
EP1391655A1 (de) 2004-02-25
US20050147288A1 (en) 2005-07-07
PL202889B1 (pl) 2009-08-31
US7231078B2 (en) 2007-06-12
AU2003212345A1 (en) 2004-03-11
PL375491A1 (en) 2005-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1529182B1 (de) Verfahren zur überwachung eines thermodynamischen prozesses
DE102019126310B4 (de) System und Verfahren zum Optimieren der Verbrennung eines Kessels
DE69625000T2 (de) Schwingungsüberwachungsvorrichtung und Überwachungsverfahren
EP0815397B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur feuerungsregelung einer dampferzeugeranlage
EP2365890A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur überwachung eines an einem werkstück durchzuführenden laserbearbeitungsvorgangs sowie laserbearbeitungskopf mit einer derartigen vorrichtung
DE3904272C3 (de) Verfahren zum Erfassen der von mindestens zwei räumlich getrennten Stellen mindestens einer Verbrennungszone auf einem Rost ausgehenden Strahlung und Vorrichtung zum Erfassen einer solchen Strahlung
DE3520728A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur steuerung der verbrennung in oefen
EP2048553A1 (de) Regelkreis zur Regelung eines Prozesses, insbesondere Verbrennungsprozesses
DE29617200U1 (de) Vorrichtung zur prädiktiven Diagnose der aktuellen Güte des technischen Arbeitsergebnisses einer technischen Anlage, insbesondere der aktuellen Güte der Schweißpunkte eines Punktschweißroboters
EP0897086A2 (de) Verfahren zum Ermitteln der durchschnittlichen Strahlung eines Brennbettes in Verbrennungsanlagen und Regelung des Verbrennungsvorganges
EP3403027B1 (de) Auswerte- und regelungsverfahren für mehrstoffbrenner
DE19518804A1 (de) Verfahren zur Überwachung eines Produktionsprozesses
WO2014075795A1 (de) Cfd-simulation eines feuerraums mit mehreren brennern mit getrennter berücksichtigung der von den jeweiligen brennern stammenden brennstoff- und luftanteile
EP1048900A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Steuern der Verbrennung von Brennstoff mit variablem Heizwert
EP1967792B1 (de) Regelkreis zur Regelung eines Verbrennungsprozesses
DE3823494C2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Feuerungsdiagnose und dessen Ergebnisse verwendende Feuerungsregelung
EP0802372A1 (de) Verfahren und Einrichtung zur Steuerung eines Verbrennungsprozesses in einem Kessel
EP1051585B1 (de) Verfahren und vorrichtung zum betreiben einer verbrennungsanlage
EP1890207B1 (de) Verfahren zum Erstellen eines Prozessmodells
DE10140299B4 (de) Verfahren zur Überwachung und online-Diagnose eines thermischen Spritzprozesses
EP3865771A2 (de) Verfahren zum betreiben einer feuerungsanlage
DE102020109858A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines Systems
DE10302175B4 (de) Verfahren zur Erkennung und Identifikation von Brennzonen
EP4571188A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur verbesserung des wirkungsgrads und/oder der reduzierung der feinstaubbildung einer verbrennung
EP3861256A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur regelung eines prozesses innerhalb eines systems, insbesondere eines verbrennungsprozesses innerhalb eines kraftwerks

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NO NZ OM PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): GH GM KE LS MW MZ SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LU MC NL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2003708225

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 1948/KOLNP/2004

Country of ref document: IN

Ref document number: 01948/KOLNP/2004

Country of ref document: IN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 375491

Country of ref document: PL

Ref document number: 11057964

Country of ref document: US

Ref document number: 1020057002603

Country of ref document: KR

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 2003708225

Country of ref document: EP

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 1020057002603

Country of ref document: KR

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: JP

WWW Wipo information: withdrawn in national office

Ref document number: JP

WWG Wipo information: grant in national office

Ref document number: 2003708225

Country of ref document: EP