人工智能-图像处理-基于图像处理的锅炉燃烧状态智能监控研究.pdf

《基于图像处理的锅炉燃烧状态智能监控研究》 在当今的工业生产中，锅炉的运行安全与效率至关重要。随着工业锅炉装机容量的增大和控制复杂性的提高，对锅炉的安全经济运行提出了更高要求。传统的火焰监测方法存在诸多局限，如实时性差、功能单一、可靠性不足、识别率低等。因此，基于图像处理的锅炉燃烧状态智能监控成为了一个亟待解决的问题。本文主要探讨了如何运用人工智能技术，特别是图像处理技术，来实现对锅炉燃烧状态的实时、准确和智能化监测。 本文的研究内容主要分为三个方面： 1. 设计了一种结合单燃烧器火焰监测与全炉膛火焰监视的火焰图像采集系统。通过对火焰采集硬件的改进和优化，提升了系统的可靠性和稳定性。同时，利用HSI彩色空间对火焰图像进行处理，包括去噪声、图像增强、火焰分割和伪彩色处理等步骤。其中，提出了一种基于邻域相关的快速自适应中值滤波算法，能够在保持火焰边缘细节的同时有效去除图像噪声。对于火焰图像分割，采用了最大类间方差算法进行粗分割，再通过C-V主动轮廓模型算法进行精细分割，实现了对火焰图像的快速准确分割。 2. 分析了表征火焰燃烧状态的关键特征量，设计了相应的特征量提取算法。通过对特征量的相关性和诊断可靠性的深入分析，选取了六个具有代表性的特征量。利用BP神经网络模型构建了锅炉燃烧状态诊断模型，并通过多幅火焰图像的特征量数据进行验证，实验结果证明了该模型具有较高的识别精度，能有效判断锅炉的燃烧状态。 3. 基于LabVIEW软件平台开发了锅炉燃烧状态智能监控用户软件。该软件集成了锅炉智能监控、燃烧诊断监测、参数设定及实时显示等功能，为操作人员提供了直观易用的界面。通过仿真实验，验证了所采集的火焰图像特征数据的有效性，进一步证实了该系统的实用性和准确性。 本文的研究成果为工业锅炉的智能化监控提供了一种创新方法，不仅提高了监控的实时性和准确性，也提升了燃烧效率和环保性能。对于燃油和燃气工业锅炉的燃烧状态监测同样具有重要的参考价值。这一研究不仅推动了工业锅炉控制技术的进步，也为未来更广泛领域的智能监控系统开发提供了理论和技术支持。