火焰可視化及燃燒智能診斷研究.pdf

1、該文的主要研究目的是建立一套基于圖像處理和人工智能技術(shù)的燃燒監(jiān)控系統(tǒng),來實(shí)現(xiàn)火焰可視化和燃燒智能診斷,從而為電站運(yùn)行人員提供有效的運(yùn)行指導(dǎo)信息.首先,該文充分研究了火焰圖像處理系統(tǒng)中彩色CCD的工作原理、色度學(xué)原理、成像系統(tǒng)的輻射度學(xué)原理、幾何光學(xué)模型以及數(shù)字化成像原理,并建立了燃燒可視化監(jiān)控系統(tǒng)的硬件框架.其后,該文基于火焰圖像,借鑒醫(yī)學(xué)CT重建原理,建立了火焰截面溫度場重建模型和算法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.針對截面溫度場重建時間長,不能

2、滿足電站鍋爐實(shí)時監(jiān)控要求的矛盾,該文建立了截面溫度場中心實(shí)時監(jiān)測模型,為判斷燃燒中心以及防止燃燒偏心、射流沖墻等不正常工況提供了重要的依據(jù).當(dāng)然,燃燒狀態(tài)的預(yù)測也是該文研究的重點(diǎn).在利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為燃燒狀態(tài)定義了一個量化指標(biāo)后,該文基于火焰圖像和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了燃燒狀態(tài)的預(yù)測.在燃燒污染物排放的監(jiān)測上,該文也進(jìn)行了大膽而富有成效的嘗試,提出了爐膛出口NOx排放量監(jiān)測模型,實(shí)現(xiàn)了根據(jù)火焰圖像來跟蹤監(jiān)測爐膛出口NOx的排放濃度.最后該