基于火焰图像特征与BT-SVM的窑况识别方法

• 作者: 周晓杰 孙鹏 柴天佑
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 回转窑 窑况识别 火焰图像处理 支持向量机 准正态二叉树
• 年，卷（期）: 2009,（13）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 4019-4022,4027
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对氧化铝回转窑烧成带工况变化复杂难以实现连续在线检测,长期依赖人工看火操作的难题,提出了利用计算机图像处理技术模拟传统的人工看火过程进行窑况识别研究的方法,方法包括两个部分:提取烧成带火焰图像特征,融合关键工艺过程数据组成混合特征;建立具有准正态二叉树结构的支持向量机窑况识别模型对混合特征数据进行分类识别.最后,应用该方法对采集得到的火焰图像数据与过程数据进行仿真实验研究,获得了满意的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴天佑	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	382	9006	43.0	78.0
5	孙鹏	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	11	365	8.0	11.0
6	周晓杰	东北大学自动化研究中心	19	327	9.0	18.0