气体火焰燃烧状态在线识别和预测

• 作者: 义永光 刘心志 朱曙光 谭俊杰
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 燃烧状态 火焰图像 误差反向传播训练算法网络 在线识别 预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 468-471
• 页数: 4页
• 分类号: TK39
• 字数: 1992字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2008.04.018

摘要

建立了一套可以识别和预测不同燃烧状态的实验系统.该系统维持空气流量稳定,通过调节液化石油气流量,得到稳定燃烧、脱火和扩散燃烧等典型的燃烧状态.利用视频采集卡在线采集火焰图像,图像识别程序分析出火焰的位置形状以及强度等特征信息,然后采用附加动量项与可变学习率的误差反向传播训练算法(BP)网络根据这些特征信息进行燃烧状态识别,最后预测程序根据识别结果对下一时刻的燃烧状态进行预测.实验结果表明:该系统可以准确地在线识别火焰燃烧状态,并能预测随后的火焰燃烧状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘心志	南京理工大学动力工程学院	42	140	8.0	11.0
2	谭俊杰	南京理工大学动力工程学院	84	463	12.0	15.0
3	朱曙光	南京理工大学动力工程学院	24	103	6.0	9.0
4	义永光	南京理工大学动力工程学院	2	16	2.0	2.0