基于AT的锅炉燃烧温度场重建算法研究

为了监控燃烧状态,实现炉内温度分布的测量,提出了一种基于声学层析成像法(AT)的三层递进式网格化温度场重建算法.该算法在最小二乘法(LSM)确定稀疏网格温度信息的基础上,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立温度场的细密网格模型,同时为了进一步提高重建精度,LSSVM重建模型的参数通过差分进化算法(DE)进行整定(简称为LLD算法),从而建立整个待测温度场的细致温度描述.通过对东方锅炉厂提供的三种不同类型的温度场进行重建,结果及误差分析表明LLD算法可以对待测燃烧区域温度分布信息进行全局性的描述,能实现温度场的高精度重建.