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电站锅炉神经网络燃烧诊断系统应用研究 被引量:4

Applied Research of a Neural Network-based Combustion Diagnostic System for a Utility Boiler
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摘要 先进的燃烧诊断技术可以有效地提高电站锅炉运行的经济性和安全性。本文通过对炉膛火焰的图像采集 ,利用计算机数字图像处理技术及人工神经网络模型分析方法 ,开发了永安火电厂 5号炉的火焰图像燃烧诊断系统。该系统为运行人员提供了有意义的定量化特征参数 ,并对燃烧状况辩识的机理进行了富有成效的探索 。 The use of an advanced combustion diagnostic system can be conducive to an effective enhancement of utility boiler operation economy and safety. Through the collection of furnace flame images and by utilizing computer-based digital image processing techniques as well as the analysis method of an artificial neural network model a combustion diagnostic system of flame images has been developed for boiler No. 5 of Yongan Thermal Power Plant in Fujian Province. This system has provided meaningful quantified characteristics parameters, performing a highly effective probing of the combustion condition identification mechanism. As a result, a new method and approach for combustion diagnosis and optimized control is provided for utility boilers.
出处 《热能动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期637-637,681-682,共1页 Journal of Engineering for Thermal Energy and Power
关键词 电站 锅炉 燃烧诊断 数字图像 人工神经网络 优化控制 Combustion Computer aided analysis Control systems Digital signal processing Flame research Image processing Neural networks
  • 相关文献

参考文献5

  • 1徐伟勇,余岳峰,孙江,吴建繁.数字图像处理技术在火焰检测上的应用[J].中国电力,1994,27(10):41-44. 被引量:58
  • 2杨宏,学位论文,1996年
  • 3周怀春,学位论文,1993年
  • 4肖树华,第四届自动化学术年会论文集,1992年,24页
  • 5张立明,人工神经网络的模型及其应用,1990年

共引文献57

同被引文献39

引证文献4

二级引证文献20

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