本文關鍵詞：基于數(shù)字圖像處理的火焰燃燒穩(wěn)定性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《太原科技大學》 2010年

基于數(shù)字圖像處理的火焰燃燒穩(wěn)定性研究

趙建珍  

【摘要】： 火焰燃燒診斷一直是一個熱點問題,而且對其研究有重要意義,現(xiàn)有的燃燒診斷系統(tǒng)都有不穩(wěn)定、實時性差、識別率低的缺點。而實現(xiàn)爐膛火焰狀態(tài)的實時監(jiān)控準確判斷以及燃燒診斷系統(tǒng)的自動化、智能化,能提高燃燒狀態(tài)識別的準確性和可靠性,可以有效地防止熄火、鍋爐爆燃等重大事故的發(fā)生,減少國家財產損失,保障人的生命安全。 論文首先分析研究了鍋爐燃燒診斷現(xiàn)狀,總結國內外研究方向和方式方法,指出其存在的不足與缺陷,分析總結了數(shù)字圖像處理技術和人工智能的研究進展,著重研究了基于數(shù)字圖像處理技術與現(xiàn)代人工智能相結合的燃燒診斷系統(tǒng)。 針對采集回的火焰圖像含有噪聲以及火焰燃燒區(qū)域為充滿整個圖片的問題,首先對火焰圖像進行了預處理,包括對原圖像的濾波去噪處理、火焰圖像的分割即確定火焰燃燒區(qū)域,文中采用改進的基于二維直方圖的圖像斜分分割算法,然后在分割出的火焰區(qū)域中提取出能反映火焰燃燒狀況的信息即火焰圖像特征參量,將提取出的特征參量進行分析研究以找出最能代表鍋爐真實燃燒狀況的最優(yōu)特征量組合,最后運用智能模型來診斷火焰的燃燒狀態(tài),并對未知火焰圖像進行判別來檢驗模型的有效性和準確性。本文建立了兩種智能模型來判斷燃燒火焰圖像的穩(wěn)定性,分別為已有很多研究并成功應用在鍋爐燃燒系統(tǒng)上的神經網絡模型和最近幾年發(fā)展迅速的支持向量機模型,文中對這兩種模型進行了比較應用,分析各自的優(yōu)勢和不足,提供了一種新的人工智能的穩(wěn)定性判別算法。 針對文中存在的不足以及未來發(fā)展趨勢,提出了自己的看法。數(shù)字圖像技術的優(yōu)勢是顯而易見的,人工智能的發(fā)展是飛速的,相信結合數(shù)字圖像處理和人工智能的燃燒診斷系統(tǒng)會越來越準確,越來越完善。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：太原科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

中文摘要3-4

ABSTRACT4-8

第一章 緒論8-12

1.1 課題研究意義8-9

1.2 課題研究背景9-10

1.3 主要研究內容10

1.4 論文的安排10-12

第二章 基礎理論與系統(tǒng)結構12-16

2.1 數(shù)字圖像處理基礎12-13

2.1.1 圖像消噪方法綜述12-13

2.1.2 圖像分割方法概述13

2.2 神經網路與支持向量機13-14

2.2.1 神經網絡發(fā)展13-14

2.2.2 支持向量機概述14

2.3 基于圖像處理的燃燒系統(tǒng)結構14-16

2.3.1 燃燒特性14

2.3.2 系統(tǒng)組成14-16

第三章 火焰圖像預處理16-32

3.1 爐膛火焰圖像去噪處理16-21

3.1.1 基于直方圖的加權平均算法16-17

3.1.2 自適應加權中值濾波算法17-18

3.1.3 自適應均值濾波算法18

3.1.4 基于離散正交小波變換的圖像去噪方法18-19

3.1.5 爐膛火焰圖像去除噪聲19-21

3.2 火焰圖像分割處理21-31

3.2.1 大津閾值法（OTSU）22

3.2.2 圖像的二維灰度直方圖22-24

3.2.3 基于二維 OTSU 分割的后處理方法24

3.2.4 基于最大熵閾值分割算法24

3.2.5 二維 OTSU 閾值分割的快速迭代算法24-25

3.2.6 基于二維直方圖斜分的火焰圖像分割25-31

3.3 小結31-32

第四章 基于神經網絡的燃燒穩(wěn)定性判別32-42

4.1 特征量提取32-36

4.1.1 初始特征量提取32-36

4.1.2 特征量相關性分析36

4.1.3 火焰特征量的確定36

4.2 神經網絡判別模型36-38

4.2.1 小波神經網絡原理和 PSO 算法36-37

4.2.2 自適應微粒群算法優(yōu)化小波神經網絡37-38

4.3 仿真結果與分析38-42

第五章 基于支持向量機的燃燒診斷42-50

5.1 支持向量機42-44

5.1.1 支持向量機的原理42

5.1.2 支持向量機算法實現(xiàn)42-43

5.1.3 支持向量機核函數(shù)43-44

5.2 最小二乘支持向量機44-46

5.2.1 最小二乘法的原理44

5.2.2 最小二乘支持向量機44-45

5.2.3 改進的最小二乘支持向量機45-46

5.3 算法實現(xiàn)46-48

5.3.1 利用火焰圖像灰度特征的算法實現(xiàn)46-48

5.3.2 火焰圖像特征作為 SVM 輸入48

5.4 小結48-50

第六章 總結與展望50-52

6.1 總結50

6.2 展望50-52

參考文獻52-56

致謝56-58

攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄58-59

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【參考文獻】

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本文編號：52165