【摘要】：在能源短缺和環(huán)境問題突出的時代背景下,安全高效地利用能源并減少污染排放已是當(dāng)今的熱點話題之一。隨著社會的不斷發(fā)展,工業(yè)燃燒系統(tǒng)的復(fù)雜度也日益劇增,這對燃燒設(shè)備的安全高效運行提出了更高的要求。燃燒過程作為一個隨時間變化的連續(xù)過程,其狀態(tài)的改變必然是一個連續(xù)的過程,并非無預(yù)兆的“絕對突變”,且引起狀態(tài)改變的信號初期通常較為微弱,肉眼難以識別與觀察�；鹧婷}動頻率作為燃燒過程的重要參數(shù)之一,可用于表征燃燒過程的燃燒狀態(tài)的穩(wěn)定性。因此,識別火焰固有脈動頻率之外的微弱異常信號對設(shè)備的維護(hù)、避免重大事故的發(fā)生具有重要意義。本文首先分析了燃燒火焰穩(wěn)定的重要性,以及目前對火焰脈動頻率檢測方法的發(fā)展趨勢與存在的不足。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于歐拉視頻放大技術(shù)(EVM)的火焰異常信號檢測與可視化方法。該方法首先利用數(shù)字火焰顏色分布模型(DFCD)實現(xiàn)紅黃色火焰的分離與提取。然后利用歐拉視頻放大技術(shù)(EVM)對分離后的紅黃色分量信號進(jìn)行分頻段放大,實現(xiàn)區(qū)域的可視化,并利用火焰區(qū)域的平均灰度值進(jìn)行快速傅立葉變換,得到放大后的火焰視頻序列脈動頻率,并用該頻率與火焰固有脈動頻率相比,從而實現(xiàn)燃燒狀態(tài)的判斷。最后對異常狀態(tài)下的火焰圖像進(jìn)行類差分處理,并結(jié)合形態(tài)學(xué)處理方法對火焰異常信號的產(chǎn)生區(qū)域進(jìn)行提取。通過理論研究和實驗驗證結(jié)果表明,歐拉視頻放大技術(shù)(EVM)能有效識別并放大火焰脈動區(qū)域的微弱信號,實現(xiàn)該區(qū)域的可視化。該方法能極大的降低檢測設(shè)備成本,為火焰微弱異常信號檢測提供了新思路和新方法。
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TK16
【圖文】：

圖 2-3 燃燒診斷技術(shù)分類框圖測類診斷技術(shù)，主要是利用激光信號、聲波信號等作用于相應(yīng)的信號，并對采集的信號進(jìn)行分析，從而得到燃燒方法則是利用相應(yīng)的傳感器采集燃燒火焰自身的發(fā)光、這些信號，從而實現(xiàn)燃燒狀態(tài)的判斷。率識別研究現(xiàn)狀脈動通常表現(xiàn)為火焰高度、亮度、偏轉(zhuǎn)角、燃燒音等特征。針對燃燒火焰的不同特征，國內(nèi)外研究者在獲取火焰脈多不同的測量方法。形態(tài)特征的測量方法高度變化測量脈動頻率i Ishida[31]通過紋影攝影技術(shù)分析火焰高度的變化，從而獲志斌[39]等利用火焰高度特征的變化獲取火焰的脈動頻率

圖 3-2 HSV 顏色模型SV 顏色模型的轉(zhuǎn)換公式如式 3-,,,,0360120240ooooif Max MinBif Max R and G MinBif Max R and G MinRif Max GMinGif Max BMin 01 ,if Max MinotherwiseMax 視頻圖像序列進(jìn)行 DFCD 處理時

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本文編號：2728170