基于遗传支持向量机算法的燃烧状态诊断

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1、第39卷第2期Vol．39No．22011年2月Feb．2011基于遗传支持向量机算法的燃烧状态诊断佘星星，黄福珍(上海电力学院电力与自动化工程学院，上海200090)摘要:针对支持向量机中的参数通常用交叉验证来确定的状况，提出了遗传支持向量机算法，即使用遗传算法来优化支持向量机中的参数并应用在基于火焰图像特征参数的锅炉燃烧状态诊断中。从火焰图像中提取的5个特征量作为支持向量机的输入，3种燃烧状态作为输出，选用径向基核函数，使用遗传算法得到优化参数。实验结果表明，该方法能在较大范围内准确地找到相应的优化参数，并能有效地进行锅炉燃烧状态诊断。关键词:燃烧诊断;支持向量机;遗传算法;

2、参数优化作者简介:佘星星(1987-)，女，硕士研究生．从事图像处理和电力系统运行与控制研究。中图分类号:TK227．1文献标志码:A文章编号:1001-9529(2011)02-0289-05基金项目:上海市教育委员会重点学科建设项目(J51303);上海市教育委员会项目(07ZZ147)CombustionStateDiagnosisBasedonGeneticSupportVectorMachinesAlgorithmSHEXing-xing，HUANGFu-zhen(SchoolofElectricPowerandAutomationEngineering，Shangha

3、iUniversityofElectricPower，Shanghai200090，China)Abstract:Consideringthefactthatparametersinsupportvectormachines(SVM)areusuallydecidedbycrossvali-dation，ageneticsupportvectormachinesispresentedinthispaper，inwhichtheparametersinSVMmethodareop-timizedbygeneticalgorithm，andthenappliedtoboilercom

4、bustionstatediagnosisbasedonflameimagecharacteris-tics．TheconcentrationsofthefivecharacteristicsdissolvedinflameimagearetheinputsofSVM，thethreestatesofthetransformeraretheoutputs，thustheradialbasedkernelisselected，theoptimizedparametersareused，andthesuperiorityofSVMinprocessingfinitesamplesis

5、fullybroughtintoplay．Thetestshowstheproposedmethodcanlo-catetheoptimumaccuratelyinawiderangeandthevaluecanbeusedtodiagnoseboilercombustionstateeffectively．Keywords:combustiondiagnosis;supportvectormachines(SVM);geneticalgorithm;parametersoptimizedFoundationitems:ThekeySubjectConstructionProje

6、ctofShanghaiMunicipalEducationCommission(No．J51303)燃烧火焰是表征电站锅炉燃烧状态稳定与否检测系统是炉膛安全监视系统的重要组成部分，最直接的反映，炉膛安全监视系统(FSSS)投运成火焰检测信号参与整个FSSS的逻辑运算，用以判功与否，在很大程度上取决于所用的火焰检测器断炉膛内的火焰燃烧情况。但现有锅炉使用的火［1，2］和炉膛灭火保护装置是否可靠与完善。火焰焰检测装置只检测火焰有无，为锅炉灭火保护提櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚櫚采用动态规划法，动态规划法(DynamicPro

7、-应。gramming)是研究多阶段决策过程最优解的一种4结语有效方法。对于机组优化组合问题，动态规划法是目前实际中应用较为广泛的一种方法。INSQL能够高效获取和处理实时数据，并具上述各数学模型的代码在程序中以设计成类备强大的数据库管理功能;对于以INSQL实时数的成员函数封装成单独的类或以DLL形式单独据库作为厂级实时监控信息系统数据平台的电编制程序等方式实现，方便程序中调用。厂，在二次开发实时应用系统时，具有一定的参考3．2．2人机界面模块的实现价值。VC++的MFC框架设