基于彩色數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐燃燒診斷研究.pdf

1、數(shù)字圖像型火檢是目前鍋爐燃燒診斷的主要發(fā)展方向。其關(guān)鍵是如何對火焰圖像進行處理,提取出火焰圖像的特征參量。當(dāng)前圖像型火檢主要研究方向是尋找新的理論和方法來對火焰圖像進行處理,研究如何提取火焰圖像的特征參量來表征燃燒特征,研究如何根據(jù)燃燒診斷的需要選取、融合火焰圖像的特征參量,從而進一步提高診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、通用性。 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是目前圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的一種理論,彩色數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是當(dāng)前重點研究方向。本論文從圖像處理的角度,首次

2、將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論引入鍋爐燃燒診斷領(lǐng)域。論文具體內(nèi)容如下： 1、闡述數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本理論--二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)。分別從二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)兩個方面,對如何選取合適的結(jié)構(gòu)元素和形態(tài)學(xué)算子來提取火焰圖像的邊緣和骨架進行了詳盡研究,并得出火焰圖像的二值和灰度形態(tài)特征參量； 2、引入矢量排序思想,建立起新的彩色數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論--矢量彩色形態(tài)學(xué)。矢量彩色形態(tài)學(xué)在對圖像進行形態(tài)變換時,不會產(chǎn)生顏色的失真。針對火焰

3、圖像的彩色邊緣和骨架的提取,研究了如何選取結(jié)構(gòu)元素和構(gòu)造形態(tài)學(xué)算子,并得出表征火焰圖像的彩色形態(tài)特征參量； 3、介紹了自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想和原理。研究了火焰圖像的灰度形態(tài)特征參量和彩色形態(tài)特征參量的融合問題,用以指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的構(gòu)造； 4、分別基于火焰圖像灰度形態(tài)特征參量和彩色形態(tài)特征參量,應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了鍋爐燃燒診斷研究。研究結(jié)果表明,基于灰度形態(tài)特征參量的模式識別雖能準(zhǔn)確識別

4、熄火工況(ON/OFF),但對穩(wěn)定和不穩(wěn)定燃燒的識別不理想；基于彩色形態(tài)特征參量的模式識別能夠準(zhǔn)確識別穩(wěn)定燃燒、不穩(wěn)定燃燒和熄火三種模式； 5、論文研究結(jié)果表明,基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的燃燒診斷系統(tǒng)無需事先定義圖像處理區(qū)域,很好地解決了火焰的漂移,卷吸和偷看等難題； 6、對Kolmogorov復(fù)雜性測度的計算及實際遇劍的問題作了研究分析,指出了復(fù)雜性測度與計算頻率及信號幅值大小的關(guān)系。提出了改進的Kolmogorov復(fù)雜性測度算