1. 山东工商学院信息与电子工程学院
2. 华北电力大学动力工程系
纸质出版:2007
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[1]隋金雪,杨莉,贺永强,董晓峰.改进的ART网络在火焰燃烧状态识别中的应用[J].传感器与微系统,2007(05):90-93.
SUI Jin-xue1, YANG Li1, HE Yong-qiang1, et al. Application of improved ART network in flame burning condition recognition[J]. 2007, (5): 90-93.
[1]隋金雪,杨莉,贺永强,董晓峰.改进的ART网络在火焰燃烧状态识别中的应用[J].传感器与微系统,2007(05):90-93. DOI: 10.13873/j.1000-97872007.05.031.
SUI Jin-xue1, YANG Li1, HE Yong-qiang1, et al. Application of improved ART network in flame burning condition recognition[J]. 2007, (5): 90-93. DOI: 10.13873/j.1000-97872007.05.031.
基于采集的电站锅炉燃烧器火焰图像
利用数字图像处理技术
讨论了特征值的意义和提取方法
提取了火焰图像特征区内灰度的平均值和标准差2个特征向量
运用现代人工神经网络智能理论
设计并改进了ART2网络算法
经过训练和实际应用后
ART2网络对一定工况的旋流燃烧器和直流燃烧器火焰燃烧状态都具有很好的识别能力
判别准确
网络稳定
实现燃烧状态实时判断
在现场取得了良好的实际应用效果。
According to the flame image which gathers from the tangential burner and the swirl burner
based on the digital image processing technology
the characteristic value significance and withdraws method are discussed
The gradation mean value and standard difference of two characteristics vectors in the flame image characteristic area are withdrawn.Applying modern artificial nerve network intelligence theory
the ART2 network algorithm is designed and improved.After the process training and the practical application
the ART2 network has the very good recognition capability to the certain operating mode eddy burner and the direct current burner flame burning condition
and the distinction is accurate
the network is stable
burning condition real-time judgement is realized.It is the good practical application effect in the scene.
基于人工神经网络和遗传算法的火电厂锅炉实时燃烧优化系统 [J]. 周昊,朱洪波,岑可法. 动力工程 . 2003(05)
基于炉内火焰图像的燃烧诊断 [J]. 卫成业,严建华,商敏儿,马增益,王飞,王新军,岑可法. 动力工程 . 2003(03)
基于BP网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态自动识别 [J]. 谭皓,李立源,陈维南. 自动化学报 . 1998(05)
神经网络系统理论[M]. 西安电子科技大学出版社 , 焦李成著, 1990
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