【摘要】：為了應對火力發(fā)電帶來的環(huán)境問題,研究燃燒優(yōu)化,預測并降低燃燒過程中產生的污染物就顯得尤為重要。雖然基于傳統(tǒng)的熱工過程參數建立的NO_x預測算法已經取得一些成效,但是在預測精度上仍舊有所欠缺。隨著爐膛火焰可視化檢測技術的興起,火焰自由基作為燃燒過程的中間產物正逐漸受到關注,本文基于火焰自由基的圖像特征和機器學習算法,圍繞NO_x預測算法設計這個主題從以下幾個方面開展研究:1、在研究Zernike矩的特性的基礎上,提出了基于Zernike矩和最小二乘支持向量回歸(Least Square Support Vector Regression,LSSVR)的NO_x預測算法:基于Zernike矩設計火焰自由基圖像的特征提取算法,使用LSSVR建立圖像特征與NO_x排放之間的非線性關系;以最小化預測模型的均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)為目標,通過優(yōu)化Zernike矩的階數取值來調整圖像特征提取過程和獲取的圖像特征的具體形式,進而改善預測算法精度。之后分析圖像特征的可變性對NO_x預測結果的影響,說明采取優(yōu)化圖像特征結構這一策略的NO_x預測算法可以獲取較為精確的結果。2、針對Zernike矩的階數取值范圍過窄這一不足,使用輪廓波變換獲取的分解系數用于描述火焰自由基圖像,通過最佳M值逼近和零樹掃描結構設計了一類新的具有可變性的圖像特征,并提出基于輪廓波分解系數和LSSVR的NO_x預測算法:以最小化預測模型的RMSE值為目標,通過優(yōu)化輪廓波分解系數的保留個數來降低預測模型的RMSE值;相較于Zernike矩的階數取值,輪廓波分解系數的保留個數可以提供更大的搜索空間。預測結果也再次驗證了通過優(yōu)化圖像特征結構可以改善算法精度。3、通過研究輪廓波變換獲取的多尺度框架,提出了將優(yōu)化圖像分解結構這一過程融入NO_x預測算法的思路,設計了基于輪廓波變換的多尺度框架,Zernike矩和LSSVR的NO_x預測算法:以最小化預測模型的RMSE值為目標,通過優(yōu)化輪廓波變換獲取的多尺度框架中方向子帶的個數,達到降低RMSE值的目的。預測結果說明將圖像分解結構用于設計NO_x預測算法是可行的,通過優(yōu)化圖像的分解結構,可以改善預測算法的精度。4、針對輪廓波的多尺度框架作為圖像分解結構時預測結果出現偏差的問題,基于非負矩陣分解理論設計了新的圖像分解結構,提出了基于非負矩陣分解,Zernike矩和LSSVR的NO_x預測算法:以最小化預測模型的RMSE值為目標,通過優(yōu)化圖像分解結構中的獨立分量個數,達到降低RMSE值的目的。預測結果再次說明圖像分解結構用于設計NO_x預測算法的可行性和優(yōu)點。5、通過研究深度學習理論,提出了基于深度降噪自動編碼網絡的NO_x預測算法:采用深度自動編碼網絡對不同種類的火焰自由基圖像進行特征學習和特征融合,通過前饋神經網絡對用于特征融合的深度自動編碼網絡進行微調。相較之前提出的預測算法,基于深度學習理論設計的預測算法在預測精度上具有顯著優(yōu)勢;但是多個深度降噪自動編碼網絡構成的學習框架過于復雜,特征學習的過程較為耗時。針對這一不足,設計了基于深度玻爾茲曼機和集成LSSVR模型的NO_x預測算法:深度玻爾茲曼機模型進行快速的圖像特征學習,集成LSSVR框架用于降低特征學習框架簡化后的影響。
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【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：X773

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本文編號：2271253