基于炉膛火焰图像信号的电站锅炉控制策略研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于炉膛火焰图像信号的电站锅炉控制策略研究姓名：王坤申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：陈荣保20090301基于炉膛火焰图像信号的电站锅炉控制策略研究摘要对大型燃煤锅炉而言，监控炉内悬浮燃烧状态对锅炉的可靠性、安全性和经济性非常重要，煤粉锅炉的燃烧过程是一种非常复杂的悬浮燃烧，它的工况是极不稳定锅炉燃烧的安全性主要取决于火焰的稳定性。为了避免锅炉爆炸事件的发生炉内煤粉必须充分燃烧，如果燃烧不稳定，炉内温度场不均匀，容易出现可怕的后果，同时锅炉的热效率极大地

2、降低。因此，炉内的温度场对判断炉膛的燃烧状态，调整锅炉的运行参数非常重要。为了提高燃烧过程的判断，预测及故障诊断能力，本课题重点研究了炉膛火焰的图像处理技术，使运行人员得到更加清晰的图像。虽然二维温度场不能很好地反映炉膛空间沿高度方向的温度变化，但能反映火焰在二维空间的分布特征，如果摄像头安装位置恰当，可以提供火焰燃烧情况等重要信息。根据图像获得的温度场给运行人员提供一个温度参考，进而指导燃烧操作对电厂的安全运行和燃烧诊断具有重要的意义，本课题给出了比色测温算法的原理及误差分析，并给出了具体实现方法

3、。本文根据系统特性，分析了图像噪声的来源。全炉膛火焰的燃烧伴随大量的随机噪声，这些噪声必须尽量消除。本文根据全炉膛火焰的特点，设计了快速中值滤波，使滤波效率提高数十倍。为了获得丰富，清晰的火焰图像，本文提出了运用图像处理技术对其进行温度一色彩变换、伪彩色显示技术。在分析现有燃烧诊断技术的基础上，本文提出了Kohonen自适应神经网络的聚类方法对火焰燃烧状态的评测技术。网络的的输入变量为表征火焰图像的燃烧特征参数，把输出值按划定四种状态火焰贴炉壁、燃煤不稳定火焰、燃煤稳定火焰和单角燃烧器熄火可以准确的

4、预测到实际的燃烧状态。详细介绍了火焰图像处理系统在电站煤粉锅炉上的应用。最后，提出将炉腔辐射温度作为中间被调量构成串级调节系统以改善锅炉调解对象的调节特性，研究了相应的模型和控制算法，文中给出了仿真计算结果。关键词：温度场，图像处理，燃烧诊断，Kohonen自适应神经网络ResearchonControlMethodBasedonBoilerflameImageSignalofPowerStationABSTRACTForlargecoal—firedboilers，itisveryimportan

5、ttomonitortheworkingstateofsuspensioncombustionforreliability,securityandeconomicbarometerofboilers．Theburningprocessofpulverizedcoalboilerisakindofverycomplexsuspensioncombustionthatitsworkingconditionisveryunstable．Andthesecurityofboilersismainlydeci

6、dedbythestabilityofflame．Topreventtheexplosiveeventofboilers，coalpowdermustbecompletelyburnt．Iftheburningprocessisunstableor’thetemperatureimageisasymmetricalinboilers，itisveryeasytogetterribleresults，andtheefficiencyofboilerswillbesynchronouslyreduced

7、greatly．Therefore，thetemperatureimageinfurnaceisthekeytojudgetheburningstateofafurnace，andregulateworkingparametersofboilers．Enhancingthecapacityofjudgment，predictionandfaultdiagnosisinburningprocess，andmakingoperatorstogetclearerimage，weresearchonthet

8、echnologyofimageprocessingforfurnacesflameemphatically．Althoughtwo-dimensiontemperatureimagecannotnicelyreflecttemperaturechangesinthefurnacespacealongthealtitudedirection，itcanreflectthedistributivecharacteristiesoftheflameintwo．dimens