基于神经网络的锅炉内火焰燃烧稳定性研究

摘要：

在锅炉燃烧效率优化问题的研究中,针对燃烧稳定性问题,提高燃烧检测准确度.利用锅炉中火焰燃烧图像的分析来检测锅炉内火焰燃烧稳定性,当燃烧受煤粉或其它杂质的影响火焰出现短时脉动时,传统的灰度方差的检测方法不能避免火焰脉动的影响,对锅炉内燃烧稳定性检测偏差大.为此提出了一种采用神经网络的火焰燃烧稳定性检测方法,选取与火焰稳定性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,通过对样本的多次训练能够去除杂质燃烧引起的微小脉动的影响,克服了传统方法检测准确度不高的问题.实验证明,改进方法能够有效避免杂质对燃烧的影响,准确对锅炉内的燃烧稳定性作出检测,并取得了满意的结果.

关键词：燃烧检测、燃烧稳定性、神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：187-189,195