为了实现炉内温度场的实时在线监测,阐述了基于声学理论的三维温度场重建原理,介绍了奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法。采用最小二乘法和SVD算法分别对炉膛火焰分布的几种典型模型:单峰模型、双峰模型以及四峰模型,...为了实现炉内温度场的实时在线监测,阐述了基于声学理论的三维温度场重建原理,介绍了奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法。采用最小二乘法和SVD算法分别对炉膛火焰分布的几种典型模型:单峰模型、双峰模型以及四峰模型,进行了仿真重建,并对两种算法的仿真结果做了比较。仿真得到了稳定的重建结果,给出了不同温度场分布模型及其重建图像,分析了重建误差。仿真结果表明,两种算法均可用于炉膛三维温度场重建,并且具有一定的抗干扰能力,与最小二乘法相比,奇异值分解算法具有更好的稳定性。展开更多
文摘为了实现炉内温度场的实时在线监测,阐述了基于声学理论的三维温度场重建原理,介绍了奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法。采用最小二乘法和SVD算法分别对炉膛火焰分布的几种典型模型:单峰模型、双峰模型以及四峰模型,进行了仿真重建,并对两种算法的仿真结果做了比较。仿真得到了稳定的重建结果,给出了不同温度场分布模型及其重建图像,分析了重建误差。仿真结果表明,两种算法均可用于炉膛三维温度场重建,并且具有一定的抗干扰能力,与最小二乘法相比,奇异值分解算法具有更好的稳定性。
