基于图像的高炉风口燃烧充分性检测方法研究

• 作者: 夏云龙
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 高炉火焰检测 燃烧充分性 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 282-285
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.06.071

摘要

研究高炉燃烧效率检测问题,提高检测的准确性.针对高炉风口中火焰受到不定风向影响,火苗像素出现随机性方向波动时,建立的像素模型发生变形,造成图像失真.传统的图像的燃烧充分性检测方法过于依赖充分的像素模型,造成对锅炉内可燃物质燃烧充分性检测准确度不高.为了解决上述问题,提出了一种基于神经网络的火焰燃烧充分性检测方法,选取与火焰燃烧充分性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,通过对样本的多次迭代训练去除风向突变引起的微小脉动的影响.仿真结果表明,改进方法能够有效避免风向突变对像素波动造成的影响,提高了检测的准确性,取得了满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏云龙	天津师范大学计算机与信息工程学院	6	7	1.0	2.0