本文選題：單顆粒燃料 + 高速成像��； 參考：《華北電力大學(xué)(北京)》2017年博士論文

【摘要】：固體燃料為全球最主要的能量來源,其儲(chǔ)量豐富、價(jià)格低廉,且由于未來可再生能源成本可能較高,這種局勢(shì)將會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)的時(shí)間。近年來,環(huán)境問題受到了全球的高度關(guān)注,提高燃料燃燒效率、有效控制污染物排放是目前改善環(huán)境問題的有效途徑。為了提高燃燒效率、控制污染,在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上對(duì)燃料燃燒行為特性進(jìn)行更深入的研究以及對(duì)爐膛火焰的監(jiān)測(cè)均必不可少。單顆粒燃料燃燒行為特性的研究實(shí)驗(yàn)易于實(shí)現(xiàn),理論易于解釋,是深入了解燃料氣流燃燒的基礎(chǔ),研究單顆粒燃料燃燒有助于燃燒器的優(yōu)化設(shè)計(jì)和燃燒的控制,因此,本文首先對(duì)單顆粒燃料燃燒行為特性進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出基于高速成像和數(shù)字圖像處理的單顆粒燃料燃燒行為特性研究方法,對(duì)單顆粒燃料燃燒圖像進(jìn)行采集,并采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)采集到的顆粒燃燒圖像進(jìn)行處理,根據(jù)顆粒的性質(zhì),對(duì)單顆粒燃料的重要參數(shù)(大小、形狀、旋轉(zhuǎn)特性和亮度特征)進(jìn)行定義并計(jì)算,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)單顆粒燃料燃燒行為的描述。(2)將所提出的單顆粒燃料燃燒行為特性研究方法應(yīng)用于不同粒度的單煤粉顆粒(粒度分別為106-150μm和150-212μm)和棕櫚核(Palm kernel expeller,PKE)生物質(zhì)顆粒(粒度分別為75-125μm和125-150μm)燃燒行為特性的研究中,分別研究了其在燃燒過程中的揮發(fā)分燃燒和焦炭/固定碳燃燒特性并對(duì)煤粉顆粒燃燒行為特性和生物質(zhì)顆粒燃燒進(jìn)行了對(duì)比。在實(shí)際燃燒過程中,燃料以燃料氣流的形式送入爐膛并進(jìn)行燃燒,單顆粒燃料燃燒行為特性研究有助于更深入的認(rèn)識(shí)燃燒,但無法替代實(shí)際燃燒過程。為了有效的控制燃燒、降低排放,對(duì)實(shí)際燃燒過程的了解和爐膛火焰的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)十分必要,因此,本文下半部分針對(duì)于爐膛火焰特性和其過程監(jiān)測(cè)展開研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)受爐膛背景及燃燒工況的影響,難以在保證圖像分割速度的同時(shí)具有較高的分割準(zhǔn)確度。為了提高火焰圖像分割的質(zhì)量和速度,本文提出一種基于多尺度顏色特征和小波紋理特征的無監(jiān)督火焰圖像分割技術(shù)。這種無監(jiān)督火焰圖像分割技術(shù)結(jié)合了火焰的顏色特征和紋理特征,在多尺度空間對(duì)火焰圖像進(jìn)行分割,從而實(shí)現(xiàn)在保證分割準(zhǔn)確度的同時(shí)保持較快的速度。將所提出的火焰圖像分割算法與其他圖像分割算法對(duì)含有高斯噪聲、椒鹽噪聲的火焰圖像分割性能和分割效率進(jìn)行了對(duì)比。(2)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)研究了湍流火焰的熱混合層分形特性。根據(jù)湍流火焰的特性,采用數(shù)字圖像采集系統(tǒng)在煤粉燃燒實(shí)驗(yàn)鍋爐中采集湍流火焰圖像,利用形態(tài)學(xué)圖像處理技術(shù)提取火焰熱混合層的分形特征,研究了不同一次風(fēng)量、二次風(fēng)/三次風(fēng)對(duì)湍流火焰熱混合層分形特性的影響。(3)針對(duì)于現(xiàn)有基于圖像處理的燃燒過程監(jiān)測(cè)方法僅適用于單個(gè)燃燒工況的缺點(diǎn),提出了一種基于主元分析-隨機(jī)權(quán)網(wǎng)絡(luò)(Principal component analysis-random weight network,PCA-RWN)的多工況燃燒過程監(jiān)測(cè)方法。提取火焰圖像的顏色特征和紋理特征,采用PCA對(duì)特征進(jìn)行降維處理并采用RWN對(duì)當(dāng)前燃燒工況進(jìn)行識(shí)別,最后采用Hotelling T2和平方預(yù)測(cè)誤差(Squared prediction error,SPE)統(tǒng)計(jì)量對(duì)當(dāng)前工況下的燃燒過程進(jìn)行判定,監(jiān)測(cè)其是否處于異常燃燒狀態(tài)。在某工業(yè)爐上采集不同工況下的火焰圖像,對(duì)不同的一次風(fēng)量工況、二次風(fēng)/三次風(fēng)工況進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的基于PCA-RWN的多工況燃燒過程監(jiān)測(cè)方法可以有效的識(shí)別燃燒工況和異常燃燒狀態(tài)。
[Abstract]:Solid fuel is the world ' s most important source of energy , its reserves are abundant , the price is low , and because of the higher cost of renewable energy in the future , this situation will last for a long time . In recent years , the research on the combustion behavior of single - particle fuel is very important . In order to improve the quality and speed of flame image segmentation , this paper studies the characteristics of flame image segmentation based on multi - scale color feature and small wave texture .
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TK16

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2000292