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CFB锅炉炉墙裂纹缺陷智能检测与软测量研究
1
作者
李彬
戴绍钧
+6 位作者
吴天宏
李祥
陈万菖
杨凯
姚钦文
潘建新
肖清泰
《洁净煤技术》
北大核心
2025年第S1期308-314,共7页
大容量超临界和超超临界循环流化床锅炉是当今循环流化床燃烧技术发展的主流,但大容量循环流化床锅炉耐火材料炉墙缺少快速精准的裂纹测量方法与自动化和智能化检测手段。针对这一问题,利用卷积神经网络和支持向量机对有裂纹和无裂纹壁...
大容量超临界和超超临界循环流化床锅炉是当今循环流化床燃烧技术发展的主流,但大容量循环流化床锅炉耐火材料炉墙缺少快速精准的裂纹测量方法与自动化和智能化检测手段。针对这一问题,利用卷积神经网络和支持向量机对有裂纹和无裂纹壁面图像进行分类,实现裂纹智能识别,同时建立裂纹软测量模型,验证数字图像处理技术测量裂纹宽度和长度的精度和可靠性,又通过循环流化床锅炉内炉墙裂纹图像进行实例分析验证。结果表明,在图像数据量较大的条件下,卷积神经网络的分类性能优于支持向量机,准确率达到90%以上;数字图像处理技术对于不同宽度和形状裂纹的测量精度不同,裂纹宽度约2 mm时,数字图像处理技术精度最高,数字图像处理技术能够有效地识别和测量裂纹宽度。实际裂纹宽度和长度偏差较小,数字图像处理技术能够适应实际环境中的使用需求。
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关键词
循环流化床锅炉
耐火材料
裂纹检测
卷积神经网络
软测量
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职称材料
题名
CFB锅炉炉墙裂纹缺陷智能检测与软测量研究
1
作者
李彬
戴绍钧
吴天宏
李祥
陈万菖
杨凯
姚钦文
潘建新
肖清泰
机构
昆明理工
大学
冶金与能源工程
学院
中国能源建设集团云南火电建设有限公司
北师香港浸会大学理工科技学院
出处
《洁净煤技术》
北大核心
2025年第S1期308-314,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(12271047)
中国能源建设集团云南火电建设有限公司资助项目(YNHDHT-GSZG/HHDC-FWFB-2023-01)
文摘
大容量超临界和超超临界循环流化床锅炉是当今循环流化床燃烧技术发展的主流,但大容量循环流化床锅炉耐火材料炉墙缺少快速精准的裂纹测量方法与自动化和智能化检测手段。针对这一问题,利用卷积神经网络和支持向量机对有裂纹和无裂纹壁面图像进行分类,实现裂纹智能识别,同时建立裂纹软测量模型,验证数字图像处理技术测量裂纹宽度和长度的精度和可靠性,又通过循环流化床锅炉内炉墙裂纹图像进行实例分析验证。结果表明,在图像数据量较大的条件下,卷积神经网络的分类性能优于支持向量机,准确率达到90%以上;数字图像处理技术对于不同宽度和形状裂纹的测量精度不同,裂纹宽度约2 mm时,数字图像处理技术精度最高,数字图像处理技术能够有效地识别和测量裂纹宽度。实际裂纹宽度和长度偏差较小,数字图像处理技术能够适应实际环境中的使用需求。
关键词
循环流化床锅炉
耐火材料
裂纹检测
卷积神经网络
软测量
Keywords
circulating fluidized bed boiler
refractory material
crack detection
convolutional neural network
soft-sensor
分类号
TK11 [动力工程及工程热物理—热能工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CFB锅炉炉墙裂纹缺陷智能检测与软测量研究
李彬
戴绍钧
吴天宏
李祥
陈万菖
杨凯
姚钦文
潘建新
肖清泰
《洁净煤技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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