本文選題：單顆粒燃料 + 高速成像　； 參考：《華北電力大學(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,其儲量豐富、價格低廉,且由于未來可再生能源成本可能較高,這種局勢將會持續(xù)較長的時間。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)上對燃料燃燒行為特性進行更深入的研究以及對爐膛火焰的監(jiān)測均必不可少。單顆粒燃料燃燒行為特性的研究實驗易于實現(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)計和燃燒的控制,因此,本文首先對單顆粒燃料燃燒行為特性進行研究,主要研究內(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,對單顆粒燃料燃燒圖像進行采集,并采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對采集到的顆粒燃燒圖像進行處理,根據(jù)顆粒的性質(zhì),對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)進行定義并計算,從而實現(xiàn)對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煤粉顆粒燃燒行為特性和生物質(zhì)顆粒燃燒進行了對比。在實際燃燒過程中,燃料以燃料氣流的形式送入爐膛并進行燃燒,單顆粒燃料燃燒行為特性研究有助于更深入的認識燃燒,但無法替代實際燃燒過程。為了有效的控制燃燒、降低排放,對實際燃燒過程的了解和爐膛火焰的實時監(jiān)測十分必要,因此,本文下半部分針對于爐膛火焰特性和其過程監(jiān)測展開研究,主要研究內(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具有較高的分割準確度。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,在多尺度空間對火焰圖像進行分割,從而實現(xiàn)在保證分割準確度的同時保持較快的速度。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行了對比。(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)在煤粉燃燒實驗鍋爐中采集湍流火焰圖像,利用形態(tài)學圖像處理技術(shù)提取火焰熱混合層的分形特征,研究了不同一次風量、二次風/三次風對湍流火焰熱混合層分形特性的影響。(3)針對于現(xiàn)有基于圖像處理的燃燒過程監(jiān)測方法僅適用于單個燃燒工況的缺點,提出了一種基于主元分析-隨機權(quán)網(wǎng)絡(luò)(Principal component analysis-random weight network,PCA-RWN)的多工況燃燒過程監(jiān)測方法。提取火焰圖像的顏色特征和紋理特征,采用PCA對特征進行降維處理并采用RWN對當前燃燒工況進行識別,最后采用Hotelling T2和平方預測誤差(Squared prediction error,SPE)統(tǒng)計量對當前工況下的燃燒過程進行判定,監(jiān)測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,對不同的一次風量工況、二次風/三次風工況進行實驗,實驗結(jié)果表明所提出的基于PCA-RWN的多工況燃燒過程監(jiān)測方法可以有效的識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】：TP391.41;TK16

【參考文獻】

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本文編號：2000292