[1]陈书谦,柏桂枝.基于神经网络的火焰燃烧稳定性算法研究[J].南京师大学报(自然科学版),2012,35(04):140-144.
 Chen Shuqian,Bai Guizhi.Research on Flame Combustion Stability Based on Neural Network[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2012,35(04):140-144.
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基于神经网络的火焰燃烧稳定性算法研究()
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《南京师大学报(自然科学版)》[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

卷:
第35卷
期数:
2012年04期
页码:
140-144
栏目:
计算机科学
出版日期:
2012-12-20

文章信息/Info

Title:
Research on Flame Combustion Stability Based on Neural Network
作者:
陈书谦;柏桂枝;
淮海工学院计算机工程学院,江苏连云港222005
Author(s):
Chen ShuqianBai Guizhi
School of Computer Engineering,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang 222005,China
关键词:
锅炉燃烧检测燃烧稳定性神经网络
Keywords:
boiler combustion detection combustion stabilityneural network
分类号:
TK227.1
摘要:
本文旨在研究锅炉火焰燃烧的稳定性问题,提高锅炉燃烧火焰的检测准确度.针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像进行分析来检测锅炉内火焰燃烧稳定性,燃烧受影响的火焰出现短时脉动时,传统的基于灰度方差的检测方法不能避免火焰脉动的影响,造成对锅炉内燃烧稳定性检测准确度不高的问题.本文提出一种基于神经网络的火焰燃烧稳定性检测方法,选取与火焰稳定性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,对样本多次训练能去除杂质燃烧或调峰引起的微小脉动的影响,克服了传统方法检测准确度不高的问题.实验证明,该方法能够有效避免杂质和调峰
Abstract:
The paper aims at researching boiler flame stability problems and improving boiler combustion flame detection accuracy. For the use of boiler flame image analysis to detect the boiler flame combustion stability,when the combustion is affected, the flame appeared short pulsation. The traditional detection methods based on gray scale variance can not avoid the impact of flame pulsation on account of the inaccuracy of the boiler combustion stability detection. This paper presents a flame combustion instability detection method based on neural network and selects multiple features which are directly related to the flame stability as neural network input vector. Experiments show that this method can fight off the tiny ripple influence caused by the impurities combustion or peak and simultaneously,make accurate detection of the boiler combustion stability.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
基金项目: 江苏省高校科研成果产业化推进项目( JHB2012 - 61) .通讯联系人: 陈书谦,讲师,研究方向: 智能控制,嵌入式系统,无线传感网络. E-mail: chenshq@126. com
更新日期/Last Update: 2013-03-11