声学测温技术：基于少量数据的炉内温度场重建

"基于少量声学投影数据的炉内温度场重建研究" 本文主要探讨了在声学测温领域中，如何有效地利用少量的声学投影数据来重建炉内温度场的问题。作者安连锁、沈国清等人指出，在电站锅炉的燃烧状态监测中，传统的声学测温方法由于现场条件限制，往往只能获取到少量的数据，这给温度场的精确重建带来了挑战。他们针对这一问题，总结了现有的几种典型重建算法，分析了它们的局限性，并提出了新的重建策略。 首先，他们构建了温度场重建的数学模型，这是一个典型的逆问题，需要通过有限的声学数据推断出二维温度场的分布。为了解决数据稀疏性的问题，他们引入了平面像素分割的思路，将温度场划分为多个独立的像素区域，这样可以降低计算复杂度并提高重建的精度。 接着，他们提出采用正则化技术来处理这个问题。正则化是解决逆问题中过拟合和噪声影响的有效手段，通过在目标函数中加入正则项，可以约束解的空间，使结果更加稳定。文章详细讨论了如何获取正则化矩阵，并对正则化参数的选择进行了研究，以平衡模型复杂度和重建精度之间的关系。 为了验证新方法的有效性，作者进行了多种模型温度场（包括单峰对称和非对称，双峰对称和非对称）的重建仿真实验。通过比较三维显示图和等温线图，以及计算重建温度场的绝对误差和均方根误差，他们证明了该算法的广泛适用性和准确性。 这项研究对于燃煤锅炉的燃烧状态实时监测具有重要的实际意义，不仅能够提升监测的准确性，还能帮助优化燃烧过程，提高能源利用效率，同时降低了因恶劣工况导致的传统测量技术面临的困难。因此，这种方法有望在未来被应用到实际工程中。 关键词：声学测温，逆问题，锅炉，燃烧，正则化 中图分类号：TK31 文献标识码：A 0. 引言部分强调了电站锅炉燃烧状态的重要性以及现有测量技术的局限性，声学测温作为一种非接触式测量技术，因其独特优势在锅炉温度监测中占据重要地位。然而，由于数据量有限，如何高效重建温度场成为关键的科研课题。作者提出的基于平面像素分割和正则化的重建方法，为这一问题提供了新的解决方案。