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题名基于图像的火焰稳定性判别方法研究
被引量：10
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作者
徐宝昌
张丁元
程亮
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机构
中国石油大学(北京)自动化系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第9期168-171,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.20976193)
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文摘
针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像,提出了一种基于在线模糊聚类算法的炉内火焰燃烧诊断方法。该方法分析了火焰图像的特点,提取了判别火焰稳定性的特征量,以提取的特征量作为在线模糊聚类算法的输入参数,分析燃烧图像的隶属度,给出判别标准对燃烧稳定性进行综合评估。将在线算法与离线算法进行比较,实验结果表明,在线算法比离线算法的准确率提高了5.3%,验证了算法的有效性。该方法对实现燃烧状态自动监测,保障锅炉安全运行具有重要意义。
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关键词
锅炉
燃烧
火焰稳定性判别
在线模糊聚类算法
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Keywords
boiler
combustion
flame stabilization
online fuzzy clustering method
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于炉内火焰图像的燃烧诊断方法研究
被引量：5
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作者
王燕晋
刘禾
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机构
华北电力大学自动化系
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出处
《现代电力》
2006年第2期64-67,共4页
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文摘
针对现今电厂采用的锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像,提出了一种利于辅助分析的炉内火焰燃烧诊断方法。该方法分析了火焰图像的特点,提出了分析火焰稳定性判别的三个特征量,根据现场图像信号作出数据提取,并对提取结果进行了数据分析。提出一种燃烧稳定性判别方法,该方法利用以上三个特征量作为BP神经网络输入参数,得到输出确定为火焰稳定性系数,然后用模糊判别给出准确的燃烧稳定性综合评估。此方法利用了动态图像的差分特性,动态地分析燃烧过程中火焰锋面变化的状况,为现场锅炉监控人员提供了一种燃烧状态监测方法,方便了现场运行人员及时快捷地对现场状况做出准确迅速的判断和操作。通过对现场图像的人工分析和此方法判别结果比对,证明此方法具有很强的辅助分析功能。
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关键词
锅炉燃烧
诊断
火焰稳定性判别
BP神经网络
模糊判别
特征量
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Keywords
boiler combustion
diagnosis
flame stabilization
BP neural network
fuzzy
character values
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分类号
TK227.1
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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