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基于卡塞格林原理的火焰自由基测量系统

浙江大学学报（工学版） 2017年第5期51卷 1044-1050页

作者：钟英杰王根娟王明晓王炜豪邓凯浙江工业大学能源与动力工程研究所浙江杭州310014

为了拓展火焰自由基荧光强度的测试方法,基于卡塞格林光学原理设计火焰非接触式定点测量系统,该系统可以实现对火焰自由基荧光强度的三维局部定点测量,具有定点聚焦及动态信号采集的功能.利用逆光路原理对自行设计的卡塞格林光线定点采... 详细信息

为了拓展火焰自由基荧光强度的测试方法,基于卡塞格林光学原理设计火焰非接触式定点测量系统,该系统可以实现对火焰自由基荧光强度的三维局部定点测量,具有定点聚焦及动态信号采集的功能.利用逆光路原理对自行设计的卡塞格林光线定点采集装置的聚焦功能进行验证,实验结果表明,该装置可以采集直径为0.382mm,长为1.628mm区域内的光线,具有三维高空间分辨率.基于甲烷部分预混火焰的OH基、CH基的光强随半径方向的分布数据分析,证明卡塞格林光线定点采集装置在火焰自由基荧光强度中定点测量的有效性与高空间分辨率特性.

关键词：火焰自由基荧光强度卡塞格林光学系统定点测量光电倍增管

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火焰自由基荧光强度测试系统的开发与研制

火焰自由基荧光强度测试系统的开发与研制

作者：王根娟浙江工业大学

学位级别：硕士

火焰自由基作为燃烧过程的中间产物,其辐射出的荧光强度与火焰温度、基团浓度、热释放率等参数有着密切的联系。针对火焰自由基展开深入的研究,有助于了解燃料燃烧特性,增进对燃烧的认识。火焰自由基荧光强度的捕捉需要良好的测量设备... 详细信息

火焰自由基作为燃烧过程的中间产物,其辐射出的荧光强度与火焰温度、基团浓度、热释放率等参数有着密切的联系。针对火焰自由基展开深入的研究,有助于了解燃料燃烧特性,增进对燃烧的认识。火焰自由基荧光强度的捕捉需要良好的测量设备作为工具。现有的用于测量火焰自由基荧光强度的LIF和PLIF系统主要存在着价格昂贵、维护不便、在时域上获取连续信号的能力相对较差等缺点。因此,从降低实验成本、改善现有系统局限性的角度出发,拓展火焰自由基荧光强度的测试方法具有重要的现实意义。本文将卡塞格林光学原理应用于火焰自由基荧光强度的测量,重点提出了一种火焰自由基荧光强度的定点测量系统,用于实现自由基光强的定点测量与时域上连续信号的获取。同时,基于ICCD相机提出了一种火焰自由基荧光强度2D图像捕捉系统,用于捕捉自由基团在火焰中的二维分布图像。主要工作和成果如下:(1)通过设计计算与Zemax软件的模拟优化,研制出了卡塞格林光线定点采集装置,该装置可作为测量系统采集光线的前置装置,实现对光线的定点采集。通过实验验证,该装置可采集短轴直径为0.382mm,长轴直径为1.628mm“椭球形”区域内的光线,具有较高的空间分辨率。(2)完成了火焰自由基荧光强度定点测量系统的整体设计方案以及系统的加工制作、相关设备的选配。通过对测量系统的安装调试,详细给出了测量系统各部分的组成装配情况、工作原理等。(3)完成了火焰自由基荧光强度2D图像捕捉系统的设计搭建。给出了系统整体的设计方案、ICCD相机的工作原理和详细的拍摄控制过程。针对Solis软件,介绍了基于该软件的图像初级处理方法。(4)为验证新研制的火焰自由基荧光强度测试系统在火焰测量中应用的可行性。设计了相关实验,具体针对火焰2cm高度处全光谱、OH基、CH基的径向荧光强度数据,将由定点测量系统和2D图像捕捉系统分别获取的数据进行比对,结果发现两套系统获得的实验数据规律基本一致。本文重点提出的火焰自由基荧光强度的定点测量系统,属于非接触式测量,其相比于“探针式”的定点测量设备,具有不扰动火焰本身流场的优势,且其采用高响应频率的光电倍增管作为感光设备,可获得光强数据在时域上的连续信号。同时结合2D图像捕捉系统,可获得较为完整的火焰自由基荧光强度数据。

关键词：火焰自由基荧光强度定点测量卡塞格林光学系统 ICCD相机光电倍增管

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基于深度学习和火焰自由基的燃烧稳定性研究

基于深度学习和火焰自由基的燃烧稳定性研究

作者：刘洋华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

工业生产过程中,锅炉燃烧状态对运行的安全性和稳定性起至关重要的作用。本文基于火焰自由基和深度学习进行燃烧稳定性的研究。基于EMCCD增强型相机获取四种火焰自由基(CN*,CH*,C2*和OH*)图像,引入迁移学习的概念,采用深度学习算法进行... 详细信息

工业生产过程中,锅炉燃烧状态对运行的安全性和稳定性起至关重要的作用。本文基于火焰自由基和深度学习进行燃烧稳定性的研究。基于EMCCD增强型相机获取四种火焰自由基(CN*,CH*,C2*和OH*)图像,引入迁移学习的概念,采用深度学习算法进行特征提取,基于指标区间指数的燃烧稳定性决策法,建立燃烧工况识别迁移模型,实现燃烧稳定性判别。论文主要内容如下:首先简介深度学习的算法原理,并对比分析不同学习框架的优缺点,包括Alex Net、VGG Net和Inception Net。其次基于实验室燃烧试验装置,设计不同的实验工况,获取不同燃烧工况下四种火焰自由基的光谱信息,根据光谱信息分析火焰自由基与燃烧工况之间的关系。最后基于指标区间指数的燃烧稳定性决策法构建不稳定度,将燃烧稳定性分为四级,以此建立燃烧稳定性判据,并引入迁移学习改进inception-v3模型。采用EMCCD增强型相机获取不同燃烧工况的四种火焰自由基图像,通过改进的inception-v3模型提取图像特征参数,采用Softmax分类器的完成燃烧工况识别,进而实现燃烧稳定性判别。仿真表明燃烧稳定性判别模型的有效性,并对比分析不同自由基的识别率。

关键词：火焰自由基深度学习指标区间指数燃烧稳定性

基于火焰自由基和软测量方法的燃烧污染物预测

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基于火焰自由基和软测量方法的燃烧污染物预测

作者：孙愉佳华北电力大学

学位级别：硕士

我国是世界最大的煤炭生产与消费国,决定了我国大气污染的主要特征为煤烟型污染。燃煤所产生的颗粒污染物、气态污染物氮氧化物(NOx)、二氧化硫(S02)等严重污染了人类赖以生存的大气环境。燃烧火焰含有丰富的信息量,不仅是表征燃烧状态... 详细信息

我国是世界最大的煤炭生产与消费国,决定了我国大气污染的主要特征为煤烟型污染。燃煤所产生的颗粒污染物、气态污染物氮氧化物(NOx)、二氧化硫(S02)等严重污染了人类赖以生存的大气环境。燃烧火焰含有丰富的信息量,不仅是表征燃烧状态稳定与经济的直接反映,同时也直接影响到燃烧污染物排放。而燃烧火焰中的自由基存在于火焰前锋,是碳氢燃料燃烧中热量释放的主要标志,因此本文基于燃烧火焰自由基的数字图像,通过提取自由基图像特征预测NOx排放量,对于优化燃烧,减小污染及提高空气质量具有重要的工程应用意义。本文的主要工作如下：首先介绍了数字图像处理在工业中的应用及本文所使用的四种火焰自由基(CN*,C2*,OH*和CH*)的数字图像获取方法,采用小波阈值去噪方法进行图像去噪处理,同时利用模糊均值聚类法对四种火焰自由基图像进行图像分割,并提取火焰自由基面积和亮度作为图像特征值。其次,根据所提取的图像特征值,结合燃烧火焰温度,采用BP神经网络建立燃烧污染物NOx的排放预测模型;同时基于BP采用神经网络变量筛选的方法,减少BP网络的输入变量,进行NOx预测排放建模。仿真结果表明,BP神经网络的预测效果良好,并且经过变量筛选后的神经网络建模,同样具有较好的预测效果。再次,介绍极限学习机的基本原理、数学模型和模型算法,利用极限学习机进行NOx排放预测建模,仿真结果表明,极限学习机的预测精度好于BP神经网络,且收敛速度较快。最后,总结两种预测方法的特点,并对未来工作进行展望。

关键词：火焰自由基数字图像污染物排放软测量预测

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基于火焰光谱和特征工程的生物质燃料识别

中国电机工程学报 2018年第15期38卷 4474-4481页

作者：李新利李一娇卢钢闫勇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

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... 详细信息

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。

关键词：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

基于光谱分析和神经网络技术的火焰燃烧特性研究

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基于光谱分析和神经网络技术的火焰燃烧特性研究

作者：杜诗萌华北电力大学

学位级别：硕士

本文利用火焰自由基光谱分析和神经网络技术实现了空气燃料等效比的在线预测。采用小型光纤光谱仪(USB2000+)采集火焰的光谱强度分布,对火焰四种自由基(即OH*、CN*、CH*、C2*)的光谱强度进行提取和数据处理,以得到的特征参数建立BP神经... 详细信息

本文利用火焰自由基光谱分析和神经网络技术实现了空气燃料等效比的在线预测。采用小型光纤光谱仪(USB2000+)采集火焰的光谱强度分布,对火焰四种自由基(即OH*、CN*、CH*、C2*)的光谱强度进行提取和数据处理,以得到的特征参数建立BP神经网络模型实现燃烧等效比的在线预测。在气体燃料-空气预混燃烧试验台上对所建模型在多种燃烧条件下进行了试验和测试,试验结果表明火焰自由基光谱分析和神经网络相结合的技术可以较为准确地对燃烧等效比进行在线预测。通过空气和甲烷预混火焰中自由基的特性研究试验,证实随着甲烷体积流量的增大,OH*、CN*、CH*、C2*这四种自由基的光谱强度也随之增大。本文创造性地利用火焰辐射光谱法和BP神经网络技术在线预测空气和甲烷的等效比,此项研究为生物质或其它燃料预混火焰燃烧特性的试验研究打下了基础,对优化燃烧过程具有十分重要的意义。

关键词：火焰自由基光谱仪 BP神经网络等效比预测

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基于火焰数字图像处理的燃烧污染物预测研究

基于火焰数字图像处理的燃烧污染物预测研究

作者：李玲华北电力大学

学位级别：硕士

火力发电作为我国电力生产的主要形式,消耗了大量煤炭。燃煤所产生的硫氧化物(S0x)、氮氧化物(NOx)等污染物危害了人类的生存环境和身体健康。燃烧火焰不仅关系到锅炉的安全性和经济性,而且包含着燃烧中能量转换和燃烧污染物形成的重要... 详细信息

火力发电作为我国电力生产的主要形式,消耗了大量煤炭。燃煤所产生的硫氧化物(S0x)、氮氧化物(NOx)等污染物危害了人类的生存环境和身体健康。燃烧火焰不仅关系到锅炉的安全性和经济性,而且包含着燃烧中能量转换和燃烧污染物形成的重要信息。火焰自由基是燃烧过程的中间产物,蕴含丰富的燃烧信息。因此本研究通过采集燃烧火焰自由基的数字图像,经过图像处理并提取图像特征值,建立燃烧污染物NOx的排放预测模型。本文所做工作如下：首先介绍燃烧过程中污染物的生成机理以及影响燃烧污染物生成的因素。基于燃煤电厂燃烧数据,采用主元分析对影响燃烧污染物生成的各因素进行分析,确定各个因素的重要性;基于火焰光谱分布采用双色测温方法获取燃烧火焰温度。其次,基于实验室燃烧装置采集燃烧火焰的四种自由基(OH*,CN*,CH*和C2*)数字图像,通过邻域平均、中值滤波以及多图像平均三种图像去噪方法进行图像处理,对比分析处理效果后选择多图像平均的方法处理火焰自由基数字图像,提取图像特征值。最后,基于火焰自由基图像特征值和燃烧火焰温度,以神经网络(包括BP神经网络和RBF神经网络)、支持向量机和相关向量机三种软测量方法建立燃烧污染物NOx预测模型,并比较总结了三种预测方法的预测精度及优缺点。结果表明,神经网络的预测结果较差,而支持向量机和相关向量机的预测效果较好。

关键词：火焰自由基数字图像处理污染物预测神经网络支持向量机相关向量机

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基于火焰数字图像处理的燃料识别研究

基于火焰数字图像处理的燃料识别研究

作者：邬梦娇华北电力大学

学位级别：硕士

火力发电厂所用燃料种类关系到锅炉的安全性和燃烧的经济性。由于煤炭资源的不可再生,燃煤电厂普遍使用多种燃煤,而作为绿色能源的生物质燃料同样具有多样性。火焰作为燃料燃烧的外在形式,是燃烧状态稳定性与经济性的直接反映。火焰自... 详细信息

火力发电厂所用燃料种类关系到锅炉的安全性和燃烧的经济性。由于煤炭资源的不可再生,燃煤电厂普遍使用多种燃煤,而作为绿色能源的生物质燃料同样具有多样性。火焰作为燃料燃烧的外在形式,是燃烧状态稳定性与经济性的直接反映。火焰自由基是燃烧中间产物,含有丰富的信息量,因此本文基于燃烧火焰自由基数字图像,通过提取图像特征,分析其与燃料种类的内在联系,建立燃料种类识别模型,对于提高燃烧效率,进行燃烧优化,减少污染排放以及节能降耗等方面具有重要的工程应用意义。本文的主要工作如下：首先针对煤和生物质两种燃料,探讨其工业分析和元素分析方面的异同,分析燃料结构及燃烧机理;介绍了燃烧火焰自由基产生的原理及应用,并分析采用火焰自由基对燃料种类识别的可行性。其次介绍了燃烧火焰自由基图像采集系统的组成以及自由基图像的采集过程。基于所采集的四种火焰自由基(OH*,CN*,CH*和C2*)的数字图像,采用自适应维纳滤波和均匀性度量法对图像进行滤波和阈值分割,提取三组特征值：自由基的等高线亮度,不同自由基亮度比值(CH*/OH*、CH*/C2*、CH*/CN*、 OH*/C2*、OH*/CN*和C2*/CN*),以及火焰自由基的平均亮度、面积和偏心率。然后基于所提取的燃烧火焰自由基的三组图像特征,建立以BP神经网络、RBF神经网络和基于径向基函数的概率神经网络(PNN)为主的三种燃料识别模型。结合三种生物质燃料的燃烧火焰自由基试验数据进行燃料识别,对不同识别模型的识别结果进行分析比较。结果表明,采用了三组图像特征值的三种神经网络都有较好的识别效果,其中,采用火焰自由基的亮度、面积和偏心率做为特征值比单独应用火焰自由基等高线亮度和亮度比值作为特征值的效果略好,概率神经网络用于燃料识别的效果略好于另外两种神经网络。最后总结本文并展望未来的工作。

关键词：火焰自由基燃料识别数字图像处理特征提取 BP神经网络 RBF神经网络概率神经网络