Автоматизоване діагностування та опис ознак експлуатаційних дефектів газомазутного парового котла КВ-ГМ-209-150

Abstract

Розроблено методи та алгоритмічні засоби обробки зображень поверхні трубок газомазутного парового котла КВ-ГМ-209-150, розпізнавання дефектів зовнішнього вигляду деградованих поверхонь, на основі оцінок їх параметрів, інваріантних до положення діагностованого обєкту. Експериментально обґрунтовано найбільш інформативні параметри колірного тону, текстури й контурів експлуатаційних дефектів. Проаналізовано вплив стану поверхні на розпізнавання дефектів газомазутного парового котла КВ-ГМ-209-150, які використано при оцінюванні достовірності розпізнавання дефектів. Розглянуто підхід, який дозволяє створювати проблемно-орієнтовані та спеціалізовані експертні системи, налаштовані на певну аналізовану ділянку контрольованого об’єкту. Оцінено економічну ефективність проекту та запропоновано заходи з охорони праці, безпеки життєдіяльності та охорони довкілля.

Methods and algorithmic means of image processing of the surface of tubes of gas-oil steam boiler КВ-GM-209-150, recognition of defects of appearance of degraded surfaces, based on estimations of their parameters invariant to the position of the diagnosed object, are developed.The most informative parameters of color tone, texture and contours of operational defects are experimentally substantiated. The influence of the surface condition on the detection of defects of the gas-oil steam boiler KV-GM-209-150, which were used in the evaluation of the reliability of the defect recognition, is analyzed.An approach that allows you to create problem-oriented and specialized expert systems tuned to a specific parcel of a controlled object is considered. The cost-effectiveness of the project has been evaluated and measures for safety, life and environmental protection are proposed.