[发明专利]一种基于火焰多图像特征的锅炉燃烧稳定性监测方法

权利要求书

1.一种基于火焰多图像特征的锅炉燃烧稳定性监测方法,其特征在于，所述方法包括特征值提取和稳定性判断两部分；具体为

步骤1、从炉膛火焰燃烧视频中对每一帧图像做图像预处理，提取每一帧图像的特征值，包括燃烧区波动指数、煤粉边缘轮廓相似度和煤粉边缘轮廓长度差值；

步骤2、利用RBF神经网络训练火焰燃烧稳定性判定模型，用以判断炉膛火焰燃烧稳定性，根据其输出参数所在的范围判定稳定性。

2.权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述图像预处理，包括

步骤101、从炉膛火焰视频中提取t时刻的单帧图像，并将其灰度化，得到图像f_g(i,j,t)；

步骤102、对图像f_g(i,j,t)进行中值滤波，得到图像f_m(i,j,t)；

步骤103、对图像f_m(i,j,t)做灰度拉伸处理，增强图像对比度，得到图像f_en(i,j,t)。

3.权利要求2所述的监测方法，其特征在于，所述燃烧区波动指数能反映燃烧区的波动剧烈程度，其提取方法包括

步骤201、将步骤103处理得到的图像f_en(i,j,t)根据灰度阈值100,200从暗到亮依次分为三个灰度级分别代表未燃区、初燃区和燃尽区，得到图像f_l(i,j,t)；未燃区即煤粉进入炉膛后并未立即燃烧，吸收炉内辐射能，因而不发出可见光；初燃区即煤粉进入炉膛后逐渐被加热，开始燃烧，并开始释放出光和热，从图中能看到水平方向上的灰度变化；燃尽区即煤粉在火焰和高温烟气的加热下，完全燃烧，释放出大量的光和热，在图像中呈现出高亮度；

步骤202、通过上述步骤1以及步骤201得到两幅燃烧区分割图像f_l(i,j,t₀)以及f_l(i,j,t₁)；两幅图像间隔帧数的选择结合了火焰闪烁频率以及视频帧率，两幅图像间隔5帧时，差分效果最佳；

步骤203、计算f_l(i,j,t₀)与f_l(i,j,t₁)的差分取绝对值f_diff(i,j,Δt)＝|f_l(i,j,t₀)-f_l(i,j,t₁)|；

步骤204、统计图像f_diff(i,j,Δt)中三个灰度级各自的像素点个数，n₀,n₁,n₂分别代表像素点所处的燃烧区前后不变，变化1级燃烧区即未燃区到初燃区、初燃区到未燃区、初燃区到燃尽区、燃尽区到初燃区以及变化2级燃烧区即未燃区到燃尽区、燃尽区到未燃区的像素点个数，变化2级燃烧区的像素点处燃烧波动大，变化1级燃烧区的像素点处的波动程度次之，灰度级前后不变的像素点处的波动程度最低，燃烧最稳定；

步骤205、计算稳定性指数f是各个燃烧区像素点个数占总像素点数的比值的加权和；ω₀、ω₁、ω₂为其权值系数，n为画面中像素点的总个数；由于通常变化2灰度级的像素点数量较少，但对燃烧稳定性影响较大，所以为了放大灰度变化剧烈的像素点对燃烧区波动指数的影响，令ω₂等于16。变化1灰度级的像素点对燃烧稳定性也有影响，令ω₁＝4。而所处灰度级不变像素点处燃烧稳定，令ω₀＝0。