基于BP网络的旋流燃烧器火焰燃烧状态识别

• 作者: 孙静怡 董冠良
• 来源期刊: 吉林电力
• 学科: 工学
• 关键词: 火焰图像 人工神经网络 燃烧诊断 燃烧器
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TK223.23
• 字数: 2771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-5306.2008.03.009

摘要

通过对所采集的电站锅炉旋流燃烧器火焰图像与直流燃烧器火焰图像的对比分析,在原有直流燃烧器火焰图像判据的基础上,讨论了旋流燃烧器火焰图像特征量的提取与特征区的选定,运用现代人工神经BP网络智能理论,设计并训练了BP网络实现旋流燃烧器燃烧状态实时判断的功能.通过实验证明在旋流燃烧器火焰图像上提取的特征量和燃烧状态之间存在映射关系,通过所建立的BP网络模型可以对旋流燃烧器的火焰燃烧状态进行实时判断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董冠良	吉林省电力有限公司电力科学研究院	6	12	2.0	3.0
2	孙静怡		3	10	2.0	3.0