基于人工智能的锅炉燃烧状态实时监控与图像处理研究

"本文主要探讨了基于人工智能的图像处理技术在锅炉燃烧状态智能监控中的应用，研究了一种结合单燃烧器火焰监测与全炉膛火焰监视的图像采集系统，并提出了一系列优化算法来提升火焰图像处理的准确性和效率。此外，通过特征量提取和BP神经网络模型构建了燃烧状态诊断系统，并在LabVIEW平台上设计了相应的用户软件，实现全面的锅炉监控功能。" 本文针对工业锅炉，特别是煤粉锅炉的燃烧状态监控问题，提出了一个创新的解决方案。传统的火焰监测方法存在实时性差、功能单一等问题，而本文的研究则通过人工智能算法实现了对燃烧状态的实时、准确和智能化监测。首先，设计了一套融合单燃烧器和全炉膛监测的火焰图像采集系统，优化了硬件设备和采集可靠性。采用HSI彩色空间对火焰图像进行处理，包括去噪声、图像增强、火焰分割和伪彩色处理。在去噪声方面，提出了基于邻域相关的快速自适应中值滤波算法，有效保留了火焰边缘信息；在分割方面，结合最大类间方差和C-V主动轮廓模型算法，实现了快速精确的火焰分割。 其次，通过对火焰燃烧状态关键特征量的分析，提取了六种特征量，并利用BP神经网络构建了燃烧状态诊断模型。经过仿真验证，该模型具有高识别精度，能有效判断锅炉的燃烧状态。这一部分展示了人工智能在特征提取和诊断决策中的潜力。 再者，基于LabVIEW软件平台，开发了锅炉燃烧状态智能监控用户软件，集成了智能监控、燃烧诊断、参数设定及实时数据显示等功能，为实际操作提供了直观便捷的界面。 关键词包括工业锅炉、火焰图像、特征量、燃烧诊断、BP神经网络和LabVIEW，这表明研究涵盖了从图像处理到人工智能算法，再到软件工程的多个领域，为提高工业锅炉的控制质量和安全性提供了理论基础和技术支持。 这项研究不仅深入研究了火焰图像处理的算法，还实现了这些算法在实际应用中的集成，为工业锅炉的智能化监控提供了全面的解决方案，对提升锅炉的运行效率、安全性和环保性能具有重大意义。