改进的BP网络在火焰燃烧状态识别中的应用
煤粉锅炉炉膛燃烧火焰的稳定与否是保证锅炉安全和经济运行的重要条件，所以及时可靠的火焰检测技术是电站安全运行的基本要求，基于采集的电站锅炉燃烧器火焰图象，利用数字图象处理技术，在讨论了特征值的意义和提取方法的基础上，提取了火焰图象特征区内灰度的平均值和标准差两个特征向量，运用现代人工神经网络智能理论，设计并改进了BP网络算法，经过训练和实际应用后，BP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，在现场取得了良好的实际应用效果。
煤粉锅炉 火焰检测 状态识别 图象处理 人工神经网络
隋金雪 杨莉 华臻 张鑫
山东工商学院信息与电子工程学院,烟台 264005
国内会议
昆明
中文
709-712
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）