气体火焰燃烧状态在线识别和预测 (2008年)

建立了一套可以识别和预测不同燃烧状态的实验系统。该系统维持空气流量稳定，通过调节液化石油气流量，得到稳定燃烧、脱火和扩散燃烧等典型的燃烧状态。利用视频采集卡在线采集火焰图像，图像识别程序分析出火焰的位置形状以及强度等特征信息，然后采用附加动量项与可变学习率的误差反向传播训练算法（BP）网络根据这些特征信息进行燃烧状态识别，最后预测程序根据识别结果对下一时刻的燃烧状态进行预测。实验结果表明：该系统可以准确地在线识别火焰燃烧状态，并能预测随后的火焰燃烧状态。