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基于数字图像处理的锅炉火焰评判算法 总被引:8,自引:0,他引:8
:燃烧火焰是对锅炉燃烧状况的最直接的反映。在大量的真实火焰图片和现场试验数据的基础上,提出了基于动态阈值的着火判据,并给出了评判火焰优劣的数值化指数及其具体算法。该系统在国产 100 MW机组锅炉上进行了工业性试验,取得了满意的效果。 相似文献
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目前对于收到基水分的测量,现场一直采用的是离线取样测量,这种方法的实时性不是很好。现场需要一种新的而且能够快速准确测量的方法来测量水分。基于制粉系统热量平衡引入软测量技术,建立了入炉煤收到基水分的软测量在线监测模型。该模型通过从SIS系统中提取给煤机给煤量,磨煤机入口一次风量、一次风温度等数据来实现对入炉煤水分值的监测。由于所取数据具有干扰信号,需进行数据处理。文中运用小波变换的方法对所取数据进行数据预处理,能够有效去除噪声信号。小波除噪对非平稳信号的噪声消除具有无可比拟的优点。通过计算,验证了该模型所测得的收到基水分值的误差可以满足现场需求,为解决现场工作的需要提供了一个好方法。 相似文献
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以某电厂的监控信息系统(SIS)中的历史数据库作为分析平台,讨论了一种基于统计分析和自组织特征映射(SOFM)神经网络状态识别的燃烧诊断方法.首先对火检信号样本进行特征提取,提取出火焰亮度平均值、火焰亮度方差、火焰亮度峰峰值和均匀度等4个特征量,大量统计分析表明这些特征量能够反映不同工况下的火焰燃烧状态.然后将火焰信号特征值作为自组织神经网络输入,通过自组织训练,得到对应于稳定和不稳定燃烧状态下的不同输出区域.经过验证,这种方法能有效识别火焰燃烧状态的稳定与否.最后,利用自组织神经网络的多次聚类结果,分析并验证了用燃烧指数对燃烧状态作定量描述的可行性. 相似文献
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