基于圖像處理的鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)控研究.pdf

1、當前工業(yè)鍋爐的裝機容量和控制復雜度都在不斷地增加，這就給鍋爐的安全經(jīng)濟運行提出了更高的要求，而基于火焰圖像的鍋爐燃燒狀態(tài)實時監(jiān)測，克服了傳統(tǒng)火焰監(jiān)測存在的檢測實時性差、功能單一、可靠性不高、識別率低等不足，對于提升工業(yè)鍋爐的控制品質和保障鍋爐生產(chǎn)的安全，燃燒的經(jīng)濟性和環(huán)保性有重要意義。目前的工業(yè)鍋爐監(jiān)控系統(tǒng)多用火焰圖像進行實時監(jiān)視，沒有考慮火焰本身的燃燒特征信息，因此本課題基于火焰圖像進行鍋爐燃燒狀態(tài)的智能監(jiān)控研究，通過引入人工智能算法

2、實現(xiàn)了鍋爐燃燒狀態(tài)的實時、準確和智能化監(jiān)測。
　　本課題以提高火焰圖像處理的準確度和算法處理速度，提升工業(yè)鍋爐控制的品質為目的，以工業(yè)鍋爐中最復雜的煤粉鍋爐為研究對象，研究的內容對于燃油和燃氣工業(yè)鍋爐同樣有意義，主要進行了以下幾個方面內容的研究。
　　(1)本課題提出了基于單燃燒器的火焰監(jiān)測和全爐膛火焰監(jiān)視于一體的火焰圖像采集系統(tǒng)，并對火焰采集的硬件和采集可靠性進行了改進。提出了基于HSI彩色空間的火焰圖像處理系統(tǒng)，分析了火

3、焰圖像的去噪聲、圖像增強、火焰分割和偽彩色處理算法。在火焰圖像噪聲處理方面提出了基于鄰域相關的快速自適應中值濾波算法，該算法在有效降噪的同時能夠很好的保留火焰圖像的邊緣細節(jié)信息，在火焰圖像分割方面提出了基于最大類間方差算法的火焰圖像粗分割，以及基于C-V主動輪廓模型算法的火焰圖像細分割，通過實驗實現(xiàn)了對火焰圖像的快速準確分割。
　　(2)本課題首先分析了表征火焰燃燒狀態(tài)的特征量，提出了火焰圖像特征量提取的算法，在對特征量相關性和診