基于火焰光谱和特征工程的生物质燃料识别

作     者：李新利 李一娇 卢钢 闫勇 LI Xinli;LI Yijiao;LU Gang;YAN Yong

作者机构：华北电力大学控制与计算机工程学院北京市昌平区102206 英国肯特大学工程学院英国 肯特CT27NT 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2018年第38卷第15期

页      面：4474-4481页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：火焰光谱 火焰自由基 生物质 燃料识别 特征工程 字典学习 支持向量机 

摘      要：火焰光谱包含了丰富的燃烧信息,火焰自由基的光谱特征对不同生物质燃料识别具有重要影响。文中通过生物质燃烧火焰和火焰自由基光谱特征的测量,结合特征工程,提出一种基于改进支持向量机的生物质燃料识别技术。该技术通过光纤光谱仪获得生物质火焰辐射强度和火焰自由基（OH＊（310.85nm）,CN＊（390.00nm）,CH＊（430.57nm）和C2＊（515.23nm、545.59nm））辐射强度信号,通过特征提取、基于Filter的特征选择和基于字典学习的特征学习,构建特征工程,获得能够准确反应样本类别的特征,并结合改进的网格搜索算法优化支持向量机的径向基核参数γ和误差惩罚因子C,建立生物质燃料识别模型。在燃烧试验炉上的实验结果验证了该模型的有效性。