一、爐膛火焰圖像處理技術(shù)（論文文獻(xiàn)綜述）
張麗霞[1]（2021）在《垃圾焚燒機(jī)組燃燒狀態(tài)監(jiān)測與建?！肺闹醒芯恐该骼贌l(fā)電技術(shù)具有垃圾處理合理利用化、減容減量化和無毒無害化的獨(dú)特優(yōu)勢,具有經(jīng)濟(jì)、環(huán)保等特點(diǎn),是目前國內(nèi)外處理生活垃圾的最佳方式。但由于垃圾組成成分復(fù)雜,垃圾熱值隨機(jī)波動性較大,且燃燒系統(tǒng)具有大慣性、強(qiáng)耦合、多變量和非線性等特性,難以實(shí)現(xiàn)對垃圾焚燒爐的自動燃燒控制。本文以垃圾焚燒爐作為研究對象,通過對燃燒機(jī)理的研究,構(gòu)建垃圾焚燒爐非線性動態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵狀態(tài)信號監(jiān)測;并根據(jù)焚燒爐各變量之間的相互作用機(jī)理和耦合特性,提出爐膛燃燒優(yōu)化控制策略,解決多隨機(jī)性、多耦合、非線性對象的控制難題。本文首先以垃圾焚燒爐排爐為研究對象,在深入分析其工作原理的基礎(chǔ)上,針對垃圾焚燒鍋爐燃燒多耦合的問題,提出了垃圾分塊和燃燒過程分階段的建模思想,建立爐內(nèi)燃燒過程動態(tài)數(shù)學(xué)模型。其次,研究了垃圾焚燒爐燃燒狀態(tài)穩(wěn)定性監(jiān)測方法,包括基于軟測量模型的料層厚度監(jiān)測、基于火焰圖像分析處理的燃燒火線監(jiān)測以及基于能量平衡的垃圾熱值監(jiān)測。最后,結(jié)合燃燒狀態(tài)監(jiān)測結(jié)果,對垃圾焚燒過程進(jìn)行優(yōu)化控制研究,通過給料爐排控制,保證每次進(jìn)入爐內(nèi)的垃圾料層厚度相同;通過爐排速度和一次風(fēng)量控制,實(shí)現(xiàn)對火線位置的均衡控制;通過爐排翻動次數(shù)控制,實(shí)現(xiàn)對燃燒釋放熱量的校正。
覃寰[2]（2021）在《基于火檢信號的爐膛火焰穩(wěn)定性定量分析》文中研究表明燃煤電站鍋爐爐膛火焰穩(wěn)定性的正確檢測與評價(jià)對鍋爐安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著重要的作用。煤粉爐運(yùn)行過程中,爐膛內(nèi)煤粉燃燒不穩(wěn)定可能引發(fā)一系列的威脅安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的問題。特別是近幾年來劣質(zhì)煤、混煤燃燒的趨勢增加,導(dǎo)致燃燒的不穩(wěn)定性加劇。因此,準(zhǔn)確、穩(wěn)定和可靠的檢測爐內(nèi)火焰的燃燒狀態(tài),防止運(yùn)行過程中異常情況的發(fā)生,對于鍋爐運(yùn)行來講顯得尤為重要。本文以某電廠660MW機(jī)組為例,在ABB火檢分析單元的應(yīng)用基礎(chǔ)上,使用采集得到的火檢中間值,借助聚類分析,得出了火焰穩(wěn)定性的定性判斷方法。通過對比實(shí)際電廠運(yùn)行中爐膛火焰燃燒中間物理量的聚類結(jié)果,結(jié)合實(shí)際的運(yùn)行情況,分析了所使用的K-均值聚類（K-Means）、密度聚類（DBSCAN）和利用層次方法的平衡迭代規(guī)約和聚類（BIRCH）方法對于實(shí)際火檢數(shù)據(jù)進(jìn)行燃燒狀態(tài)劃分的局限性。最后借助凝聚層次聚類方法（HCA）,分析聚類樹狀圖的狀態(tài)劃分過程,結(jié)合給煤量變化情況,重新劃分聚類樹,得到與實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)相符合的爐膛燃燒狀態(tài)分類方法。在層次聚類劃分燃燒狀態(tài)的基礎(chǔ)上,定義了反映爐膛火焰穩(wěn)定性的燃燒質(zhì)量指標(biāo)。該指標(biāo)值介于0和100之間,值的大小反映了燃燒狀態(tài)是否穩(wěn)定,其值越接近100表示燃燒越趨于穩(wěn)定狀態(tài);越接近于0表示燃燒越趨于滅火狀態(tài)。最后結(jié)合給煤量變化情況分析了燃燒質(zhì)量指標(biāo)的合理性。通過層次聚類方法得到燃燒狀態(tài)分類后,為了進(jìn)一步探究如何利用火檢中間值對爐膛火焰燃燒狀態(tài)進(jìn)行其它形式的描述,使用短時(shí)傅里葉變換得到火檢中間值的時(shí)頻圖,并建立起了火焰穩(wěn)定性判別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型,對給定了狀態(tài)標(biāo)簽的時(shí)頻圖進(jìn)行學(xué)習(xí),最后驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)對測試數(shù)據(jù)集的識別情況,取得了較高的準(zhǔn)確率。
馬明榮[3]（2021）在《基于圖像處理的爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng)研究和設(shè)計(jì)》文中認(rèn)為煤粉鍋爐爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng)是煤粉鍋爐中不可或缺的安全保護(hù)系統(tǒng),是保證鍋爐安全、穩(wěn)定、環(huán)保和高效運(yùn)行的重要配套設(shè)施。煤粉鍋爐爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng)有助于提高鍋爐和燃料的利用率,減少有害物的產(chǎn)生,降低對環(huán)境的污染;同時(shí)能夠提高鍋爐的安全性能,實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)爐膛內(nèi)的火焰燃燒狀態(tài),防止燃燒系統(tǒng)不穩(wěn)定導(dǎo)致鍋爐爐膛爆炸事故和爐膛滅火故障,保障居民人身安全,減少財(cái)產(chǎn)損失。本文結(jié)合某熱力公司供暖控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)工程項(xiàng)目,設(shè)計(jì)一套基于圖像處理的爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測并調(diào)節(jié)爐膛內(nèi)的燃燒狀態(tài),保證鍋爐安全、穩(wěn)定、高效和環(huán)保的運(yùn)行。首先,分析火焰監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和研究趨勢,結(jié)合工業(yè)現(xiàn)場實(shí)際工藝流程和設(shè)備狀況,綜合考慮各種現(xiàn)場因素的影響,對爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng)作總體結(jié)構(gòu)規(guī)劃。然后,根據(jù)爐膛內(nèi)火焰的燃燒特性,結(jié)合機(jī)電一體化的思想,設(shè)計(jì)可在高溫、粉塵的復(fù)雜爐膛環(huán)境內(nèi)可持續(xù)、穩(wěn)定、高質(zhì)量工作的圖像采集監(jiān)控系統(tǒng),包括采集系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、冷卻子系統(tǒng)設(shè)計(jì)、進(jìn)給子系統(tǒng)、設(shè)備選型和圖像采集控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。其次,研究火焰視頻圖像,確定火焰圖像在成像過程中遭受的污染源,設(shè)計(jì)自適應(yīng)預(yù)處理濾波算法,對火焰圖像中的突變噪聲點(diǎn)進(jìn)行濾波處理,并對自適應(yīng)預(yù)處理進(jìn)行驗(yàn)證,確定自適應(yīng)預(yù)處理結(jié)合自適應(yīng)濾波算法對火焰噪聲圖像進(jìn)行復(fù)原處理。隨后,識別并提取火焰特征區(qū)域。首先采用Sobel算子邊緣檢測法火焰特征區(qū)域邊緣進(jìn)行檢測,然后采用Otsu閾值分割法對特征區(qū)域進(jìn)行分割,將火焰特征區(qū)域進(jìn)行識別和提取,并對火焰特征區(qū)域進(jìn)行拉普拉斯銳化,增強(qiáng)其紋理結(jié)構(gòu)信息。最后,研究分析火焰圖像的特征量,識別并提取能夠表征火焰燃燒狀態(tài)的特征量,根據(jù)火焰在不同燃燒階段和燃燒狀態(tài)下,特征量的變化特性對燃燒狀態(tài)進(jìn)行判定;通過OPC和Modbus建立圖像采集系統(tǒng)、MATLAB、可編程控制器PLC和變頻器間的通訊,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸和控制;設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),編制控制程序,最終實(shí)現(xiàn)對鍋爐燃燒狀態(tài)的監(jiān)控和調(diào)節(jié),滿足其安全、穩(wěn)定、高效和環(huán)保運(yùn)行的工業(yè)生產(chǎn)需求。
葛紅[4]（2020）在《基于火焰光譜分析及圖像處理的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測研究》文中研究說明近年來,隨著生物質(zhì)發(fā)電持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展,生物質(zhì)鍋爐燃燒狀態(tài)監(jiān)測與控制問題日益受到關(guān)注。我國可用生物質(zhì)燃料品種多樣,燃料偏離鍋爐設(shè)計(jì)種類容易造成結(jié)焦和嚴(yán)重積灰等問題,直接影響生產(chǎn)安全和經(jīng)濟(jì)效益。本文基于火焰光譜分析算法和圖像處理技術(shù),研究生物質(zhì)燃料種類識別及燃燒狀態(tài)的監(jiān)測方法。在單生物質(zhì)燃燒特性的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究混合生物質(zhì)的燃料識別和燃燒穩(wěn)定性分析問題,為生物質(zhì)鍋爐適應(yīng)燃料的多樣性和機(jī)組的穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供依據(jù)。主要內(nèi)容如下:1)針對生物質(zhì)混燃問題,構(gòu)造了基于火焰光譜6維特征與集成學(xué)習(xí)的生物質(zhì)燃料識別方法。通過花生殼、柳木、麥秸、玉米芯四種單生物質(zhì)及其等質(zhì)量均勻混合的六種混合生物質(zhì)進(jìn)行燃燒實(shí)驗(yàn);同時(shí)基于生物質(zhì)燃燒火焰光譜的時(shí)域特性和頻域特性的深入分析,構(gòu)造了基于火焰光譜6維特征（由OH*、CN*、CH*、C2*-1和C2*-2等5類自由基輻射強(qiáng)度和火焰輻射強(qiáng)度信號組成）與集成學(xué)習(xí)的生物質(zhì)燃料識別方法,并將識別結(jié)果與SVM和決策樹兩種常用算法進(jìn)行了對比,結(jié)果表明,基于6維火焰光譜強(qiáng)度信號與集成學(xué)習(xí)的生物質(zhì)燃料識別方法具有較高的識別率,單生物質(zhì)高于99.32%,混合生物質(zhì)均達(dá)到100%。該方法簡化了特征提取過程,集成了支持向量機(jī)（Support Vector Machines,SVM）與決策樹兩種單分類器的優(yōu)勢,具有較好的泛化能力。2)構(gòu)造了基于火焰圖像與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃料識別方法。為克服傳統(tǒng)基于圖像的燃料識別方法對特征提取的依賴性,在分析生物質(zhì)燃燒火焰圖像的幾何特征、光學(xué)特征和熱力學(xué)特征的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了基于火焰圖像與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet50的燃料識別方法,并分別對單生物質(zhì)和混合生物質(zhì)進(jìn)行了燃料識別實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明基于火焰圖像與ResNet50的燃料識別準(zhǔn)確率高達(dá)97.41%,而其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法最高僅達(dá)85.83%,可見該方法識別效果優(yōu)于四種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。3)定義了基于火焰圖像和數(shù)據(jù)融合的燃燒穩(wěn)定性指數(shù)。在提取火焰圖像高度、平均灰度、平均溫度和最高溫度等特征參數(shù)的基礎(chǔ)上,定義了基于火焰圖像和數(shù)據(jù)融合的穩(wěn)定性指數(shù),并用來定量表征生物質(zhì)火焰燃燒穩(wěn)定性狀態(tài),并結(jié)合火焰閃爍頻率對單生物質(zhì)和混合生物質(zhì)燃料穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,分析結(jié)果表明所提方法能夠有效表征生物質(zhì)火焰燃燒穩(wěn)定性狀態(tài)。4)構(gòu)建了一種生物質(zhì)燃燒監(jiān)測及穩(wěn)定性判別的優(yōu)化方案?；诨煜仃?對光譜分析與圖像處理在生物質(zhì)燃料識別與燃燒穩(wěn)定性分析效果進(jìn)行了對比分析,提出了以火焰光譜6維特征與集成學(xué)習(xí)進(jìn)行生物質(zhì)燃料識別、基于火焰圖像和穩(wěn)定性指數(shù)進(jìn)行生物質(zhì)燃燒穩(wěn)定性分析的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測優(yōu)化方案。借鑒多元統(tǒng)計(jì)指標(biāo)T2和SPE實(shí)現(xiàn)了不同生物質(zhì)燃燒穩(wěn)定與不穩(wěn)定的分類,并根據(jù)分類結(jié)果確定了穩(wěn)定性指數(shù)閾值,最終實(shí)現(xiàn)了燃料和穩(wěn)定性的實(shí)時(shí)判定。
陳文秋[5]（2020）在《基于層級火焰圖像的燃燒穩(wěn)定性研究》文中研究說明電站鍋爐的燃燒狀態(tài)直接影響鍋爐熱效率和設(shè)備壽命,因此需要對鍋爐燃燒的穩(wěn)定性進(jìn)行準(zhǔn)確有效地實(shí)時(shí)監(jiān)測,保證鍋爐的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。爐膛火焰圖像是鍋爐燃燒穩(wěn)定性的最直接表征,傳統(tǒng)的穩(wěn)定性判別方法通過使用分類器對人工提取的火焰圖像特征進(jìn)行學(xué)習(xí),進(jìn)而對燃燒穩(wěn)定性進(jìn)行判定。這類方法普遍存在操作復(fù)雜、抗干擾能力差、識別準(zhǔn)確率較低、泛化性能不高等問題。近年來,深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等方法在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大成功。其中,遷移學(xué)習(xí)可以將某一領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的知識遷移到其他領(lǐng)域,對識別效果的提升很大,且通常優(yōu)于深度學(xué)習(xí)的效果。目前利用火焰圖像的深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)判穩(wěn)方法較少,尤其是基于遷移學(xué)習(xí)的燃燒穩(wěn)定性研究基本處于空白。因此,結(jié)合遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)爐膛燃燒判穩(wěn)具有巨大前景。本文根據(jù)660MW超超臨界燃煤機(jī)組的運(yùn)行特性,采集并建立了精細(xì)的全新層級火焰圖像數(shù)據(jù)集,包含機(jī)組鍋爐在不同時(shí)段及不同工況下的各層燃燒器火焰圖像,涵蓋了穩(wěn)定燃燒、不穩(wěn)定燃燒、啟停爐、滅火和臨界滅火等全狀態(tài)。并選取三種經(jīng)典深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),引入截?cái)嗥娈愔稻仃嚪纸馑惴ǎ═runcated Singular Value Decomposition,TSVD）對網(wǎng)絡(luò)卷積層進(jìn)行優(yōu)化。訓(xùn)練遷移學(xué)習(xí)的特征提取器和分類器以構(gòu)造遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終實(shí)現(xiàn)了基于模型參數(shù)遷移學(xué)習(xí)方法的燃燒穩(wěn)定性判別。此外,還研究分析了遷移學(xué)習(xí)性能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的關(guān)系,以及各層燃燒器的具體穩(wěn)定性判別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,基于TSVD算法的網(wǎng)絡(luò)卷積層改進(jìn)有效,而基于遷移學(xué)習(xí)在燃燒穩(wěn)定性判別方面達(dá)到了理想的結(jié)果,訓(xùn)練時(shí)間大幅減少,并在Res101、Dense201上均實(shí)現(xiàn)了超過90%的總體準(zhǔn)確率,其中Dense201模型的預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)94.3%,優(yōu)于采用深度學(xué)習(xí)方式的燃燒穩(wěn)定性判別結(jié)果。
劉閩建[6]（2020）在《煤粉燃燒過程定量表征》文中提出爐內(nèi)燃燒質(zhì)量的正確評價(jià)對鍋爐高效運(yùn)行具有指導(dǎo)意義?；鹧婵梢暬捅碚骷夹g(shù)是深入了解煤粉燃燒的重要研究工具之一,旨在為燃燒調(diào)整提供安全保障。本文研究分析了現(xiàn)有火焰監(jiān)測與燃燒診斷的方法,提出采用深度學(xué)習(xí)方法對火焰圖像進(jìn)行特征提取,結(jié)合人工智能方法實(shí)現(xiàn)燃燒狀態(tài)識別以及燃燒過程監(jiān)測,準(zhǔn)確有效地監(jiān)測爐膛燃燒狀態(tài),保證火電機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。首先,本文提出了一種新的基于深度學(xué)習(xí)的方法來識別爐膛燃燒狀態(tài)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network,CNN）。通過端到端網(wǎng)絡(luò),特征提取和分類被集成到一個(gè)框架中。在660 MW的燃鍋爐上進(jìn)行了燃燒調(diào)整實(shí)驗(yàn),獲得了 3種不同燃燒狀態(tài)下的3000幅火焰圖像,其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)為2400張,測試數(shù)據(jù)為600張,對該方法的有效性進(jìn)行了評價(jià),算例分析表明驗(yàn)證了該方法在電廠實(shí)際應(yīng)用中具有很大的潛力。其次,提出了一種基于卷積自編碼器（Convolutional Autoencoder,CAE）、主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的無監(jiān)督分類框架,收集爐膛燃燒監(jiān)控系統(tǒng)中的火焰圖像視頻實(shí)現(xiàn)燃燒狀態(tài)的診斷。首先利用CAE對火焰圖像進(jìn)行特征提取,得到圖像的稀疏表示;然后利用主成分分析法將特征向量投影到正交空間中,增強(qiáng)算法的魯棒性和計(jì)算效率。最后,根據(jù)特征序列具有時(shí)間行為,建立一個(gè)隱馬爾可夫模型來計(jì)算其相應(yīng)的最優(yōu)狀態(tài)。收集連續(xù)時(shí)間內(nèi)的14400張火焰圖像作為數(shù)據(jù)集,對該方法的有效性進(jìn)行了評價(jià)。我們還選取了另外五種集成框架作為對比實(shí)驗(yàn),分別有:CAE+高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）、CAE+k均值聚類（Kmeans）、CAE+模糊 c 均值聚類（Fuzzy c-means,FCM）、CAE+HMM和傳統(tǒng)手工特征提取方法（Traditional Handcrafted method,TH）+HMM。結(jié)果表明,本文所提出的框架分類精度最高（訓(xùn)練集中精度為95.25%和測試樣本精度達(dá)到為97.36%）,同時(shí)它在識別不穩(wěn)定狀態(tài)上也表現(xiàn)出最佳的性能（訓(xùn)練精度85.67%和測試精度77.60%）,表明該框架在燃燒條件發(fā)生改變時(shí)（如給煤率迅速下降）依然有較高的識別準(zhǔn)確率。接著,提出一種基于變分自編碼器（Variational Autoencoder,VAE）的煤粉火焰圖像燃燒過程定量表征方法,變分自編碼器在通過最大化對數(shù)似然函數(shù)下界,刻畫了樣本數(shù)據(jù)的生成特征,在重構(gòu)原始圖像的基礎(chǔ)上,獲得一個(gè)服從某個(gè)特定分布（如高斯分布）的隱含變量,使得模型具有生成能力同時(shí)提升了模型的表達(dá)能力。分別采用自編碼模型與變分自編碼模型提取火焰圖像隱含變量,結(jié)果表明通過VAE模型提取的火焰圖像特征量能夠很好的反映煤粉在爐膛內(nèi)部的燃燒情況。最后,在VAE提取火焰圖像特征變量基礎(chǔ)上,提出一種基于滑動窗的燃燒過程穩(wěn)態(tài)檢測方法（Steady-State Detection,SSD）。在火焰特征參數(shù)服從正態(tài)分布的基礎(chǔ)上,構(gòu)造監(jiān)測指標(biāo)并結(jié)合學(xué)生t檢驗(yàn)來構(gòu)建穩(wěn)態(tài)判斷準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)燃燒過程的穩(wěn)態(tài)檢測。為了提高穩(wěn)態(tài)檢出率,引入指數(shù)加權(quán)移動平均值濾波（Exponentially Weighted Moving-Average,E WMA）對監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行修正,同時(shí)合理選擇滑動窗口寬度等措施,將該算法應(yīng)用到實(shí)際燃燒過程中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用基于滑動窗的穩(wěn)態(tài)檢測方法在燃燒不穩(wěn)定時(shí)有較好的檢出率,進(jìn)一步驗(yàn)證了方法的有效性。
黃帥[7]（2020）在《基于機(jī)器視覺的大型生活垃圾焚燒過程診斷方法研究》文中研究指明我國城市生活垃圾年清運(yùn)量和焚燒處置率逐年遞增,垃圾焚燒發(fā)電項(xiàng)目日漸增多,大型化焚燒爐已成發(fā)展趨勢。但我國垃圾組分復(fù)雜多變且隨著國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展,垃圾熱值逐漸高于焚燒爐設(shè)計(jì)熱值,導(dǎo)致了諸多燃燒問題。比如燃燒惡化導(dǎo)致污染物原始生成濃度劇增、垃圾焚燒不徹底、爐渣熱灼減率偏高等。目前爐內(nèi)燃燒監(jiān)測診斷主要通過熱電偶等測溫裝置進(jìn)行,監(jiān)測系統(tǒng)覆蓋范圍窄且參數(shù)的測量具有滯后性,對焚燒過程中出現(xiàn)的偏燒問題反饋不及時(shí)。因此有必要對爐內(nèi)燃燒過程的診斷方法開展相應(yīng)研究。本文基于750 t/d的大型生活垃圾焚燒爐排火焰圖像開展了燃燒診斷方法研究,通過圖像提取的特征參數(shù)對燃燒狀態(tài)進(jìn)行表征和評價(jià),基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測未來時(shí)刻主蒸汽溫度,并實(shí)現(xiàn)偏燒問題診斷的快捷化、智能化。論文首先通過圖像處理技術(shù)獲得燃燒圖像灰度均值、火焰面積率、火焰高溫率、火焰前沿等關(guān)鍵參數(shù),并基于上述參數(shù)和因子分析法對燃燒惡化開展綜合評價(jià)。然后開發(fā)了用于偏燒狀態(tài)識別的K鄰近算法模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN,Convolutional Neural Networks）模型,對比分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。對于CNN模型,通過K-mean聚類改變卷積層特征提取函數(shù),既簡化模型結(jié)構(gòu)又提高特征提取效率。最后將燃燒圖像和分布式控制系統(tǒng)（DCS,Distributed Control System）運(yùn)行參數(shù)（溫度、配風(fēng)、主蒸汽參數(shù)等）結(jié)合起來開發(fā)用于預(yù)測未來時(shí)刻主蒸汽溫度變化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并發(fā)現(xiàn)將燃燒圖像的特征信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入能提高預(yù)測精度。
艾徐華[8]（2019）在《基于爐膛火焰圖像的鍋爐燃燒穩(wěn)定性判別》文中研究說明論文主要通過對鍋爐中煤粉燃燒過程產(chǎn)生的火焰圖像進(jìn)行分析,從而提取能夠反映鍋爐燃燒狀態(tài)的特征,并對鍋爐燃燒穩(wěn)定性進(jìn)行判別。主要研究了黑龍長度、偏心距離、分形維數(shù)和燃燒面積等特征參數(shù)的提取方法,并以黑龍長度、偏心距離、分形維數(shù)和燃燒面積參數(shù)等特征作為進(jìn)行鍋爐燃燒穩(wěn)定性判別的特征指標(biāo)?；鹧鎴D像中未燃區(qū)的黑龍長度反映了煤粉從噴嘴到開始燃燒過程中在爐膛內(nèi)部運(yùn)動的情況,且能夠反映鍋爐燃燒的穩(wěn)定狀態(tài)。根據(jù)煤粉氣流入射的方向確定黑龍長度檢測的區(qū)域和方向,應(yīng)用差分算法搜索檢測區(qū)域上最大灰度梯度變化像素點(diǎn),即黑龍邊緣點(diǎn),通過邊緣點(diǎn)坐標(biāo)確定火焰圖像上的黑龍長度。煤粉在爐膛內(nèi)燃燒產(chǎn)生的火焰是一種沒有規(guī)則形態(tài)變化的隨機(jī)自然現(xiàn)象,且其具有一定的自相似性,傳統(tǒng)的幾何學(xué)方法無法準(zhǔn)確描述這種燃燒特性。分形理論用來描述那些沒有特定長度,但具有精細(xì)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)象,正好能夠?qū)t膛火焰進(jìn)行解釋。論文采用基于火焰圖像分形特征的分割方法,將火焰圖像中的燃燒區(qū)從其背景中分割出來,并提取了分割圖像的燃燒面積和原火焰圖像的分形維數(shù)作為判別火焰燃燒穩(wěn)定性的特征參數(shù)。一次風(fēng)與煤粉混合氣流在爐膛內(nèi)燃燒的波動會直接影響到火焰,而火焰波動程度能夠反映爐內(nèi)燃燒的穩(wěn)定性。偏心距離大小是火焰波動程度的一種體現(xiàn),傳統(tǒng)偏心距離的測量對基準(zhǔn)點(diǎn)要求嚴(yán)格,隨著機(jī)組運(yùn)行,基準(zhǔn)點(diǎn)偏移會帶來誤差。論文提取完全燃燒區(qū)質(zhì)心和燃燒區(qū)質(zhì)心之間的距離作為偏心距離,這樣避免了基準(zhǔn)點(diǎn)選擇的困難,并將偏心距離作為判別火焰燃燒穩(wěn)定性的特征參數(shù)。鑒于爐膛內(nèi)部燃燒狀況的復(fù)雜性,論文采用基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的方法對鍋爐進(jìn)行燃燒穩(wěn)定性判別。本文選取由火焰圖像提取到的黑龍長度、燃燒面積、分形維數(shù)以及偏心距離作為特征指標(biāo),并提取這四個(gè)特征量在特定時(shí)間段內(nèi)的均值、極大-小值和方差作為判別模型的輸入向量。為了提高模型的識別率,采用布谷鳥算法對模型進(jìn)行優(yōu)化。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法對鍋爐燃燒穩(wěn)定性的判別具有較好的效果。
郭琦[9]（2019）在《基于視頻信號的燃燒器入爐煤量實(shí)時(shí)測量》文中研究表明電站鍋爐實(shí)時(shí)入爐煤量的測量一直是鍋爐建模過程中最為關(guān)鍵的信息之一,然而現(xiàn)場實(shí)際的煤量信號測點(diǎn)一般位于磨煤機(jī)之前,磨煤機(jī)制粉時(shí)間的不確定性給實(shí)時(shí)入爐煤量的確定帶來了困難。本文基于燃燒器噴口處拍攝的煤粉燃燒圖像,利用深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)提取了圖像中的煤量特征區(qū)域,并在煤量特征區(qū)域與煤量信號之間建立聯(lián)系,將煤量測點(diǎn)推遲到燃燒器噴口處,從而實(shí)現(xiàn)了基于視頻信號的燃燒器入爐煤量實(shí)時(shí)測量。從現(xiàn)場獲得的火焰圖像較為復(fù)雜,圖像中除了煤量特征區(qū)域和燃燒區(qū)域外,還有可能出現(xiàn)結(jié)焦、遮擋等情況,傳統(tǒng)圖像處理方法不能夠有效解決此類問題。本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰圖像分割模型,該模型可以將火焰圖像分成不同的部分,從而獲得煤量特征區(qū)域。煤量特征區(qū)域包含兩個(gè)最直觀的特征:區(qū)域面積和煤粉濃度。本文首先給出基于邊界跟蹤法的區(qū)域面積度量方法,以及基于像素灰度值的煤粉濃度度量方法。在得到煤量特征區(qū)域的兩個(gè)特征后,分析了影響煤量特征區(qū)域特征的兩個(gè)主要因素:煤量和爐膛負(fù)壓。通過理論分析和仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):煤量特征區(qū)域面積隨煤量信號的增加而增大,煤粉濃度隨煤量信號的增加而增大;煤量特征區(qū)域面積隨爐膛負(fù)壓的增大而增大,煤粉濃度隨爐膛負(fù)壓增大而減小。因此,本文對煤量特征區(qū)域面積特征與濃度特征進(jìn)行融合,從而得到了一個(gè)僅與煤量信號之間存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系,而與爐膛負(fù)壓信號相關(guān)性較為微弱的特征參數(shù)。通過在不同工況下的檢驗(yàn),該參數(shù)在誤差范圍內(nèi)能夠較好的表征煤量信息,從而實(shí)現(xiàn)了基于視頻信號的燃燒器入爐煤量實(shí)時(shí)測量。
田正林[10]（2019）在《基于圖像處理的燃?xì)饣鹧鏅z測監(jiān)測技術(shù)研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展促使我國能源結(jié)構(gòu)正在調(diào)整,燃?xì)庠O(shè)備數(shù)量快速增加,對燃?xì)庠O(shè)備的安全性檢測提出了更高要求。傳統(tǒng)的安全性檢測主要使用紅外或紫外探測器進(jìn)行火焰檢測,本文基于拍攝的火焰圖像開發(fā)了一套適用于燃?xì)饣鹧娣€(wěn)定性檢測和溫度測量的技術(shù)及設(shè)備。本文設(shè)計(jì)搭建了燃?xì)饣鹧嬖囼?yàn)臺及一套火檢硬件系統(tǒng),包括:燃燒器、燃燒室、視窗、光纖傳像束、工業(yè)CCD相機(jī)和微型計(jì)算機(jī)。模擬不同燃燒工況下的火焰并拍攝火焰圖像,進(jìn)行穩(wěn)定性分析和溫度測量。對獲取的圖像選擇了合適的圖像處理算法進(jìn)行處理并基于MATLAB編寫了圖像處理程序,包括色彩重建、平滑濾波和閾值分割等處理過程,最終得到了準(zhǔn)確的目標(biāo)火焰。此后對目標(biāo)火焰定義并提取了火焰面積、火焰高度、邊緣長度、火焰形心、亮度質(zhì)心和平均灰度等六個(gè)特征量以表征火焰在形狀、位置和亮度方面的狀態(tài),并分析了火焰各特征量隨工況的變化關(guān)系。在提取的特征量的基礎(chǔ)上,以支持向量機(jī)（SVM）的方法利用多種穩(wěn)定類型的火焰特征量對分類器進(jìn)行訓(xùn)練,并設(shè)計(jì)了用戶圖像界面。試驗(yàn)證明檢測系統(tǒng)對測試火焰燃燒狀態(tài)的分類正確率達(dá)99%以上。為使圖像火焰檢測監(jiān)測系統(tǒng)能朝著市場應(yīng)用方向發(fā)展,本文還基于MFC開發(fā)了燃?xì)饣鹧鏅z測軟件。為能在優(yōu)化燃燒等方面提供指導(dǎo),本文對火焰進(jìn)行了基于圖像的溫度場重建工作。依據(jù)輻射定律和黑體標(biāo)定原理,重建了火焰二維溫度場,通過比較,證明溫度的測量具有相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確性。
二、爐膛火焰圖像處理技術(shù)（論文開題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個(gè)分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過調(diào)查文獻(xiàn)來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對研究對象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個(gè)方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認(rèn)識進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個(gè)方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個(gè)與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、爐膛火焰圖像處理技術(shù)（論文提綱范文）
（1）垃圾焚燒機(jī)組燃燒狀態(tài)監(jiān)測與建模（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 垃圾焚燒機(jī)組工作原理 |
| 2.1 垃圾焚燒發(fā)電廠工作流程 |
| 2.2 焚燒爐排爐工作原理介紹 |
| 2.2.1 垃圾焚燒爐組成 |
| 2.2.2 垃圾焚燒過程 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第3章 垃圾焚燒過程機(jī)理建模 |
| 3.1 垃圾模塊的組分變化 |
| 3.2 垃圾焚燒機(jī)理模型 |
| 3.2.1 垃圾模塊的基本假設(shè) |
| 3.2.2 垃圾模塊一次風(fēng)量計(jì)算 |
| 3.2.3 水分蒸發(fā)模型 |
| 3.2.4 揮發(fā)分析出與燃燒模型 |
| 3.2.5 碳燃燒模型 |
| 3.2.6 垃圾模塊厚度模型 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 一次風(fēng)擾動仿真實(shí)驗(yàn) |
| 3.3.2 爐排速度擾動仿真實(shí)驗(yàn) |
| 3.3.3 垃圾焚燒起燃界面仿真 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 垃圾焚燒過程狀態(tài)監(jiān)測 |
| 4.1 垃圾焚燒火線位置監(jiān)測 |
| 4.1.1 圖像處理理論基礎(chǔ) |
| 4.1.2 火焰圖像采集 |
| 4.1.3 基于火焰圖像的燃燒火線的提取 |
| 4.1.4 典型垃圾燃燒狀態(tài)及其火焰圖像 |
| 4.2 垃圾料層厚度監(jiān)測 |
| 4.3 垃圾熱值監(jiān)測 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 垃圾焚燒過程優(yōu)化控制 |
| 5.1 干燥Ⅰ段料層厚度調(diào)整 |
| 5.2 火線位置調(diào)整 |
| 5.2.1 燃燒Ⅰ段一次風(fēng)量控制 |
| 5.2.2 焚燒爐排控制 |
| 5.3 垃圾燃燒熱值校正 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 |
| 致謝 |
（2）基于火檢信號的爐膛火焰穩(wěn)定性定量分析（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 光譜分析 |
| 1.2.2 頻譜分析 |
| 1.2.3 色度分析 |
| 1.2.4 火焰圖像 |
| 1.3 論文內(nèi)容安排 |
| 第2章 煤粉燃燒調(diào)整實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) |
| 2.1 實(shí)驗(yàn)采集系統(tǒng) |
| 2.2 ABB火檢分析單元 |
| 2.3 燃燒調(diào)整實(shí)驗(yàn) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 聚類在判斷火焰穩(wěn)定性中的應(yīng)用 |
| 3.1 聚類方法 |
| 3.1.1 K-Means |
| 3.1.2 DBSCAN |
| 3.1.3 BIRCH |
| 3.1.4 HCA |
| 3.2 聚類性能指標(biāo) |
| 3.2.1 輪廓系數(shù) |
| 3.2.2 CH系數(shù) |
| 3.3 不同聚類方法的比較 |
| 3.3.1 K-Means聚類結(jié)果及分析 |
| 3.3.2 DBSCAN聚類結(jié)果及分析 |
| 3.3.3 BIRCH聚類結(jié)果及分析 |
| 3.3.4 HCA聚類結(jié)果及分析 |
| 3.3.5 ABB火檢分析單元的局限性 |
| 3.3.6 不同的聚類方法的輪廓系數(shù)及CH指標(biāo) |
| 3.4 基于層次聚類的定量指標(biāo) |
| 3.5 本章小節(jié) |
| 第4章 基于時(shí)頻分析的火檢穩(wěn)定性判別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 |
| 4.1 短時(shí)傅立葉變換 |
| 4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 4.2.1 卷積層-提取特征 |
| 4.2.2 池化層-數(shù)據(jù)降維,避免過擬合 |
| 4.2.3 全連接層-輸出結(jié)果 |
| 4.3 火檢中間值信號的時(shí)頻分析 |
| 4.4 時(shí)頻圖數(shù)據(jù)集標(biāo)簽的給定 |
| 4.5 火檢穩(wěn)定性判別CNN模型 |
| 4.6 仿真實(shí)驗(yàn) |
| 4.6.1 訓(xùn)練集及測試集劃分 |
| 4.6.2 驗(yàn)證k=3時(shí)識別準(zhǔn)確率 |
| 4.7 本章小結(jié) |
| 第5章 總結(jié)及展望 |
| 5.1 本文總結(jié) |
| 5.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
（3）基于圖像處理的爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng)研究和設(shè)計(jì)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題背景及研究意義 |
| 1.2 火焰監(jiān)測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢 |
| 1.2.1 傳統(tǒng)傳感器火焰檢測技術(shù) |
| 1.2.2 數(shù)字圖像火焰監(jiān)測技術(shù) |
| 1.3 研究設(shè)計(jì)理念 |
| 1.4 論文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排 |
| 1.5 本章小結(jié) |
| 第2章 圖像采集監(jiān)控系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) |
| 2.1 鍋爐爐膛環(huán)境分析 |
| 2.1.1 爐膛火焰分析 |
| 2.1.2 圖像采集監(jiān)控系統(tǒng)必要性分析 |
| 2.2 圖像采集監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 2.2.1 圖像采集監(jiān)控系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 2.2.2 圖像采集監(jiān)控系統(tǒng)中冷卻子系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 2.2.3 圖像采集監(jiān)控系統(tǒng)中進(jìn)給子系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 2.2.4 圖像采集設(shè)備選型 |
| 2.3 圖像采集控制系統(tǒng) |
| 2.3.1 圖像采集控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) |
| 2.3.2 圖像采集控制系統(tǒng)控制流程和點(diǎn)數(shù)設(shè)計(jì) |
| 2.3.3 圖像采集系統(tǒng)安裝設(shè)計(jì) |
| 2.3.4 圖像采集控制系統(tǒng)設(shè)備選型 |
| 2.3.5 主控制系統(tǒng)與圖像采集系統(tǒng)通訊配置 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 火焰圖像復(fù)原處理 |
| 3.1 火焰視頻圖像分析 |
| 3.1.1 圖像色彩空間分析 |
| 3.1.2 圖像噪聲源和噪聲種類分析 |
| 3.1.3 圖像質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn) |
| 3.2 自適應(yīng)預(yù)處理 |
| 3.2.1 火焰噪聲圖像分析 |
| 3.2.2 預(yù)處理必要性分析 |
| 3.2.3 自適應(yīng)預(yù)處理方法綜述 |
| 3.2.4 噪聲圖像自適應(yīng)預(yù)處理 |
| 3.3 火焰圖像濾波處理 |
| 3.3.1 濾波處理必要性分析 |
| 3.3.2 經(jīng)典空域?yàn)V波算法 |
| 3.3.3 偏微分方程去噪 |
| 3.3.4 圖像濾波處理總結(jié) |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 火焰特征區(qū)域識別 |
| 4.1 火焰圖像邊緣檢測 |
| 4.1.1 線段檢測法 |
| 4.1.2 Roberts算子邊緣檢測法 |
| 4.1.3 Prewitt算子邊緣檢測法 |
| 4.1.4 Sobel算子邊緣檢測法 |
| 4.1.5 LOG算子邊緣檢測法 |
| 4.1.6 邊緣檢測函數(shù)檢測法 |
| 4.2 圖像特征區(qū)域分割 |
| 4.2.1 全局閾值分割 |
| 4.2.2 Otsu閾值分割 |
| 4.2.3 迭代閾值分割 |
| 4.2.4 邊緣檢測閾值分割法 |
| 4.3 圖像特征區(qū)域銳化 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 火焰燃燒狀態(tài)判定與調(diào)節(jié) |
| 5.1 火焰燃燒狀態(tài)判定 |
| 5.1.1 火焰燃燒狀態(tài)分類 |
| 5.1.2 火焰圖像特征提取 |
| 5.1.3 特征量和火焰狀態(tài)分析 |
| 5.1.4 特征量的確定 |
| 5.1.5 火焰燃燒狀態(tài)的判定 |
| 5.2 火焰燃燒狀態(tài)調(diào)節(jié) |
| 5.2.1 組態(tài)通訊 |
| 5.2.2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 結(jié)論與展望 |
| 主要研究成果與結(jié)論 |
| 課題展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 附錄 A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
（4）基于火焰光譜分析及圖像處理的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題背景與研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 火焰燃燒檢測技術(shù) |
| 1.2.2 燃料識別技術(shù) |
| 1.2.3 火焰穩(wěn)定性分析 |
| 1.2.4 生物質(zhì)燃燒狀態(tài)監(jiān)測 |
| 1.3 本文研究內(nèi)容及方法 |
| 1.4 本文的章節(jié)結(jié)構(gòu) |
| 第2章 燃燒裝置與實(shí)驗(yàn)方法 |
| 2.1 生物質(zhì)燃料特性 |
| 2.1.1 生物質(zhì)燃料分析 |
| 2.1.2 生物質(zhì)燃燒方式 |
| 2.2 燃燒實(shí)驗(yàn)裝置 |
| 2.3 燃燒實(shí)驗(yàn)方法 |
| 2.3.1 燃料準(zhǔn)備 |
| 2.3.2 燃燒工況設(shè)計(jì) |
| 2.3.3 燃燒數(shù)據(jù)采集 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于光譜分析的生物質(zhì)燃料識別與燃燒穩(wěn)定性分析 |
| 3.1 生物質(zhì)火焰的光譜特性分析 |
| 3.1.1 生物質(zhì)火焰光譜的時(shí)域特性 |
| 3.1.2 生物質(zhì)火焰光譜的頻域特性 |
| 3.2 基于集成學(xué)習(xí)的生物質(zhì)燃料識別 |
| 3.2.1 集成學(xué)習(xí)相關(guān)理論 |
| 3.2.2 SVM理論基礎(chǔ) |
| 3.2.3 決策樹理論基礎(chǔ) |
| 3.2.4 基于集成學(xué)習(xí)的生物質(zhì)燃料識別 |
| 3.3 基于光譜分析的生物質(zhì)燃燒穩(wěn)定性分析 |
| 3.3.1 單生物質(zhì)燃燒穩(wěn)定性分析 |
| 3.3.2 混合生物質(zhì)燃燒穩(wěn)定性分析 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 基于火焰圖像的燃料識別與穩(wěn)定性監(jiān)測 |
| 4.1 生物質(zhì)燃燒火焰圖像特性分析 |
| 4.1.1 生物質(zhì)燃燒火焰特征參數(shù) |
| 4.1.2 生物質(zhì)燃燒火焰圖像特性分析 |
| 4.2 基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)與火焰圖像的生物質(zhì)燃料識別 |
| 4.2.1 深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ) |
| 4.2.2 基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的生物質(zhì)燃料識別 |
| 4.3 基于火焰圖像的生物質(zhì)燃燒穩(wěn)定性分析 |
| 4.3.1 火焰穩(wěn)定性指數(shù) |
| 4.3.2 單生物質(zhì)燃燒火焰穩(wěn)定性監(jiān)測 |
| 4.3.3 混合生物質(zhì)燃燒火焰穩(wěn)定性監(jiān)測 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 基于光譜分析與圖像處理的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測效果評價(jià)與策略優(yōu)化 |
| 5.1 基于光譜分析與圖像處理的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測效果評價(jià) |
| 5.1.1 基于光譜分析與圖像處理的燃料識別效果評價(jià) |
| 5.1.2 基于光譜分析與圖像處理的穩(wěn)定性監(jiān)測評價(jià) |
| 5.2 基于燃料識別與穩(wěn)定性分析的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測優(yōu)化 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文 |
| 攻讀博士期間參加的科研工作 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（5）基于層級火焰圖像的燃燒穩(wěn)定性研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題研究的背景和意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀況 |
| 1.2.1 爐膛燃燒監(jiān)測及穩(wěn)定性判別的研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 深度學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 遷移學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 論文主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu) |
| 1.4 本章小結(jié) |
| 第2章 爐膛燃燒及遷移學(xué)習(xí)相關(guān)知識 |
| 2.1 鍋爐相關(guān)知識介紹 |
| 2.1.1 鍋爐結(jié)構(gòu)與性能 |
| 2.1.2 煤粉氣流著火過程 |
| 2.1.3 爐膛燃燒的可視化 |
| 2.2 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.2.1 深度學(xué)習(xí) |
| 2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 2.2.3 CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) |
| 2.2.4 CNN的分布式表示與特征的層次性 |
| 2.3 三種經(jīng)典深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 |
| 2.3.1 VGGNet |
| 2.3.2 ResNet |
| 2.3.3 DenseNet |
| 2.4 遷移學(xué)習(xí)理論介紹 |
| 2.4.1 遷移學(xué)習(xí)的定義 |
| 2.4.2 遷移學(xué)習(xí)的分類 |
| 2.4.3 遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 基于遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃燒穩(wěn)定性判別建模 |
| 3.1 層級燃燒圖像集的建立 |
| 3.1.1 層級燃燒的結(jié)構(gòu)和特性 |
| 3.1.2 圖像數(shù)據(jù)的收集 |
| 3.1.3 數(shù)據(jù)集的劃分 |
| 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 3.2.1 圖像灰度化 |
| 3.2.2 濾波 |
| 3.2.3 圖像尺寸歸一化 |
| 3.3 基于TSVD算法的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn) |
| 3.3.1 截?cái)嗥娈愔捣纸馑惴?/td> |
| 3.3.2 基于TSVD的卷積層結(jié)構(gòu)改進(jìn) |
| 3.4 遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn) |
| 3.4.1 目標(biāo)域容量與遷移知識的相關(guān)度 |
| 3.4.2 遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí) |
| 3.4.3 對目標(biāo)域的分類識別 |
| 3.4.4 遷移學(xué)習(xí)過程 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 遷移學(xué)習(xí)的燃燒穩(wěn)定性判別實(shí)驗(yàn)分析 |
| 4.1 基于TSVD算法改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)燃燒穩(wěn)定性判別實(shí)驗(yàn) |
| 4.1.1 超參數(shù)的設(shè)置 |
| 4.1.2 三種模型的深度學(xué)習(xí)燃燒穩(wěn)定性判別測試結(jié)果 |
| 4.1.3 三種TSVD改進(jìn)模型的燃燒穩(wěn)定性判別測試結(jié)果 |
| 4.2 基于TSVD算法改進(jìn)的遷移學(xué)習(xí)燃燒穩(wěn)定性判別實(shí)驗(yàn) |
| 4.2.1 源域的選取 |
| 4.2.2 超參數(shù)的設(shè)置 |
| 4.2.3 基于TSVD改進(jìn)模型的遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別結(jié)果 |
| 4.3 網(wǎng)絡(luò)深度與遷移學(xué)習(xí)性能的關(guān)系分析實(shí)驗(yàn) |
| 4.4 各層燃燒器的穩(wěn)定性判斷結(jié)果分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 總結(jié)與展望 |
| 5.1 本文工作的總結(jié) |
| 5.2 未來的展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 |
| 致謝 |
（6）煤粉燃燒過程定量表征（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究動態(tài) |
| 1.2.1 基于火焰圖像特征提取的機(jī)器學(xué)習(xí) |
| 1.2.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的過程監(jiān)控 |
| 1.2.3 深度學(xué)習(xí)方法 |
| 1.3 論文內(nèi)容安排 |
| 第2章 煤粉燃燒火焰圖像分類 |
| 2.1 CNN基本原理 |
| 2.1.1 卷積操作 |
| 2.1.2 最大下采樣Max-pooling |
| 2.1.3 激活層 |
| 2.2 實(shí)驗(yàn)分析 |
| 2.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備和測試條件 |
| 2.2.2 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對火焰圖像進(jìn)行分類 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第3章 煤粉燃燒火焰圖像特征提取與無監(jiān)督聚類 |
| 3.1 原理 |
| 3.1.1 CAE基本原理 |
| 3.1.2 PCA基本原理 |
| 3.1.3 HMM原理 |
| 3.1.4 基于卷積自編碼和隱馬爾可夫模型的無監(jiān)督聚類框架 |
| 3.2 實(shí)驗(yàn)分析 |
| 3.2.1 卷積自編碼模型 |
| 3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第4章 基于變分自編碼器的煤粉火焰圖像燃燒過程定量表征 |
| 4.1 VAE基本原理 |
| 4.2 實(shí)驗(yàn)分析 |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 第5章 基于SSD的燃燒過程穩(wěn)態(tài)檢測 |
| 5.1 SSD基本原理 |
| 5.2 實(shí)驗(yàn)分析 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第6章 結(jié)論 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 |
（7）基于機(jī)器視覺的大型生活垃圾焚燒過程診斷方法研究（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 我國生活垃圾處置現(xiàn)狀 |
| 1.2 城市生活垃圾爐排爐焚燒技術(shù) |
| 1.3 生活垃圾燃燒優(yōu)化研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 本文主要工作及研究內(nèi)容 |
| 2 燃燒特征參數(shù)提取及燃燒狀態(tài)診斷 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可視化燃燒監(jiān)測系統(tǒng) |
| 2.3 燃燒特征參數(shù)提取 |
| 2.4 基于特征參數(shù)的燃燒狀態(tài)診斷 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 3 基于燃燒圖像的爐內(nèi)偏燒狀態(tài)識別 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 偏燒圖像的采集和分類 |
| 3.3 基于KNN算法的爐內(nèi)偏燒狀態(tài)識別 |
| 3.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爐內(nèi)偏燒狀態(tài)識別 |
| 3.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 |
| 3.4.2 K-mean聚類算法 |
| 3.4.3 K-mean實(shí)現(xiàn)卷積層無監(jiān)督特征提取 |
| 3.4.4 圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 3.4.5 模型訓(xùn)練及結(jié)果分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 主蒸汽溫度的預(yù)測 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 燃燒圖像對于主蒸汽溫度預(yù)測的影響 |
| 4.2.1 基于圖像直方圖反向投影的火焰分割提取 |
| 4.2.2 燃燒圖像與主蒸汽溫度的相關(guān)性分析 |
| 4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測主蒸汽溫度 |
| 4.3.1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理 |
| 4.3.2 DCS數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測主蒸汽溫度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 4.3.3 DCS數(shù)據(jù)耦合燃燒圖像訓(xùn)練預(yù)測主蒸汽溫度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 結(jié)論 |
| 5.1 全文總結(jié) |
| 5.2 本文創(chuàng)新點(diǎn) |
| 5.3 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
（8）基于爐膛火焰圖像的鍋爐燃燒穩(wěn)定性判別（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 研究內(nèi)容 |
| 第2章 鍋爐火焰圖像處理 |
| 2.1 煤粉燃燒過程 |
| 2.1.1 煤粉氣流著火過程 |
| 2.1.2 煤粉與爐膛熱流混合過程 |
| 2.2 數(shù)字圖像處理技術(shù) |
| 2.3 圖像預(yù)處理 |
| 2.3.1 圖像灰度化處理 |
| 2.3.2 圖像濾波 |
| 2.3.3 對比度增強(qiáng) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 特征狀態(tài)參數(shù)的選擇與提取 |
| 3.1 火焰圖像分析 |
| 3.2 黑龍狀態(tài)檢測 |
| 3.2.1 干擾區(qū)域剔除 |
| 3.2.2 黑龍?zhí)匦苑治?/td> |
| 3.2.3 黑龍長度計(jì)算 |
| 3.3 燃燒區(qū)狀態(tài)檢測 |
| 3.3.1 燃燒區(qū)分形特征分析 |
| 3.3.2 燃燒區(qū)分形維數(shù)計(jì)算 |
| 3.4 偏心距離度量 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 鍋爐燃燒穩(wěn)定性判別 |
| 4.1 極限學(xué)習(xí)機(jī) |
| 4.2 ELM燃燒判別模型 |
| 4.2.1 輸入向量提取 |
| 4.2.2 判別模型計(jì)算 |
| 4.3 CS-ELM燃燒判別模型 |
| 4.3.1 布谷鳥算法 |
| 4.3.2 布谷鳥優(yōu)化ELM |
| 4.3.3 識別結(jié)果對比 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 結(jié)論與展望 |
| 5.1 結(jié)論 |
| 5.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 |
| 致謝 |
（9）基于視頻信號的燃燒器入爐煤量實(shí)時(shí)測量（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題背景及研究的目的和意義 |
| 1.2 入爐煤量測量技術(shù)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 基于對煤粉-空氣混合物測量的入爐煤量監(jiān)測技術(shù) |
| 1.2.2 基于軟測量的入爐煤量監(jiān)測技術(shù) |
| 1.3 主要工作內(nèi)容 |
| 第2章 鍋爐火焰燃燒圖像特征區(qū)域選擇 |
| 2.1 爐膛火焰圖像特點(diǎn)分析 |
| 2.1.1 煤粉進(jìn)入爐膛燃燒過程 |
| 2.1.2 煤粉燃燒圖像特點(diǎn) |
| 2.2 傳統(tǒng)圖像分割方法介紹 |
| 2.2.1 基于閾值的圖像分割方法 |
| 2.2.2 基于區(qū)域的圖像分割方法 |
| 2.2.3 基于邊緣檢測的圖像分割方法 |
| 2.3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法介紹 |
| 2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識簡介 |
| 2.3.2 圖像金字塔模型 |
| 2.3.3 特征金字塔模型 |
| 2.3.4 空洞卷積模型 |
| 2.4 圖像分割模型及數(shù)據(jù)集制作 |
| 2.4.1 圖像分割模型 |
| 2.4.2 數(shù)據(jù)集制作 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 煤量特征參數(shù)的選擇及提取 |
| 3.1 影響燃燒圖像煤量特征區(qū)域的因素分析 |
| 3.1.1 煤粉量對煤量特征區(qū)域的影響 |
| 3.1.2 爐膛負(fù)壓對煤量特征區(qū)域的影響 |
| 3.1.3 爐膛溫度對煤量特征區(qū)域的影響 |
| 3.2 煤量特征區(qū)域面積計(jì)算方法 |
| 3.3 煤量特征區(qū)域濃度計(jì)算方法 |
| 3.4 煤量特征區(qū)域面積因素與濃度因素的融合 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 煤量特征參數(shù)有效性分析 |
| 4.1 現(xiàn)場工況選取 |
| 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 4.2.1 采樣數(shù)據(jù)線性插值 |
| 4.2.2 火焰圖像預(yù)處理 |
| 4.2.3 防脈沖濾波 |
| 4.2.4 特征參數(shù)多幀平均 |
| 4.3 相關(guān)性分析 |
| 4.3.1 特征參數(shù)與煤量信號相關(guān)性分析 |
| 4.3.2 特征參數(shù)與爐膛負(fù)壓相關(guān)性分析 |
| 4.4 線性回歸與誤差分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 結(jié)論與展望 |
| 5.1 結(jié)論 |
| 5.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
（10）基于圖像處理的燃?xì)饣鹧鏅z測監(jiān)測技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 火焰檢測方法綜述 |
| 1.3 火焰溫度測量綜述 |
| 1.3.1 接觸式測溫法 |
| 1.3.2 非接觸式測溫法 |
| 1.4 圖像火檢與測溫研究現(xiàn)狀 |
| 1.5 本文研究內(nèi)容 |
| 第二章 試驗(yàn)系統(tǒng)及試驗(yàn)方法 |
| 2.1 試驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)備 |
| 2.2 火焰檢測試驗(yàn)方法 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第三章 燃?xì)饣鹧鎴D像處理算法研究 |
| 3.1 單通道火焰圖像色彩重建算法研究 |
| 3.1.1 2 ×2 鄰域內(nèi)復(fù)制插值法 |
| 3.1.2 3 ×3 鄰域內(nèi)線性插值法 |
| 3.1.3 5 ×5 鄰域內(nèi)梯度插值法 |
| 3.1.4 色彩重建效果分析 |
| 3.2 火焰圖像濾波算法研究 |
| 3.2.1 均值濾波法 |
| 3.2.2 中值濾波法 |
| 3.2.3 高斯濾波法 |
| 3.2.4 濾波效果分析 |
| 3.3 火焰圖像分割算法研究 |
| 3.3.1 最大類間方差法 |
| 3.3.2 最大熵法 |
| 3.3.3 聚類分析法 |
| 3.3.4 圖像分割效果分析 |
| 3.4 火焰特征量提取算法研究 |
| 3.4.1 火焰特征量定義 |
| 3.4.2 邊緣檢測算子 |
| 3.4.3 邊緣檢測效果分析 |
| 3.5 多類型火焰特征量分析研究 |
| 3.5.1 擴(kuò)散火焰特征量分析 |
| 3.5.2 預(yù)混火焰特征量分析 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第四章 基于圖像的火焰穩(wěn)定性檢測及軟件系統(tǒng)開發(fā) |
| 4.1 基于MATLAB平臺的火焰穩(wěn)定性檢測程序設(shè)計(jì) |
| 4.1.1 基于支持向量機(jī)(SVM)的火焰穩(wěn)定性判斷方法 |
| 4.1.2 MATLAB平臺下SVM火焰穩(wěn)定性判斷的實(shí)現(xiàn) |
| 4.2 基于MFC的火焰檢測軟件系統(tǒng)開發(fā) |
| 4.2.1 軟件開發(fā)背景 |
| 4.2.2 軟件需求分析 |
| 4.2.3 軟件功能結(jié)構(gòu) |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 第五章 基于圖像的火焰溫度測量研究 |
| 5.1 圖像測溫原理 |
| 5.1.1 相關(guān)熱輻射理論 |
| 5.1.2 彩色CCD相機(jī)測溫原理 |
| 5.1.3 單色法測溫原理 |
| 5.1.4 比色法測溫原理 |
| 5.1.5 修正比色法測溫原理 |
| 5.2圖像測溫系統(tǒng)標(biāo)定實(shí)驗(yàn) |
| 5.2.1 溫度標(biāo)定實(shí)驗(yàn)步驟 |
| 5.2.2 溫度標(biāo)定擬合曲線 |
| 5.3 測溫試驗(yàn)與結(jié)果分析 |
| 5.3.1 測溫實(shí)驗(yàn)步驟 |
| 5.3.2 測溫結(jié)果界面顯示 |
| 5.3.3 測溫誤差分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 全文總結(jié)及展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 攻讀學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果 |
| 基金項(xiàng)目 |
四、爐膛火焰圖像處理技術(shù)（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]垃圾焚燒機(jī)組燃燒狀態(tài)監(jiān)測與建模[D]. 張麗霞. 華北電力大學(xué)(北京), 2021(01)
- [2]基于火檢信號的爐膛火焰穩(wěn)定性定量分析[D]. 覃寰. 華北電力大學(xué)(北京), 2021(01)
- [3]基于圖像處理的爐膛火焰監(jiān)測系統(tǒng)研究和設(shè)計(jì)[D]. 馬明榮. 蘭州理工大學(xué), 2021(01)
- [4]基于火焰光譜分析及圖像處理的生物質(zhì)燃燒監(jiān)測研究[D]. 葛紅. 華北電力大學(xué)(北京), 2020(06)
- [5]基于層級火焰圖像的燃燒穩(wěn)定性研究[D]. 陳文秋. 華北電力大學(xué)(北京), 2020(06)
- [6]煤粉燃燒過程定量表征[D]. 劉閩建. 華北電力大學(xué)(北京), 2020(06)
- [7]基于機(jī)器視覺的大型生活垃圾焚燒過程診斷方法研究[D]. 黃帥. 浙江大學(xué), 2020(07)
- [8]基于爐膛火焰圖像的鍋爐燃燒穩(wěn)定性判別[D]. 艾徐華. 華北電力大學(xué)(北京), 2019(01)
- [9]基于視頻信號的燃燒器入爐煤量實(shí)時(shí)測量[D]. 郭琦. 華北電力大學(xué)(北京), 2019(01)
- [10]基于圖像處理的燃?xì)饣鹧鏅z測監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 田正林. 上海交通大學(xué), 2019(06)
標(biāo)簽：生物質(zhì)論文; 生物質(zhì)鍋爐論文; 燃?xì)夤┡仩t論文; 生物質(zhì)燃料論文; 特征提取論文;