论文题目: 基于彩色数学形态学和模糊神经网络的锅炉燃烧诊断研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 热能工程
作者: 华彦平
导师: 吕震中
关键词: 数学形态学,矢量彩色形态学,模式识别,模糊神经网络,燃烧诊断,数字图像处理,复杂性测度
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 数字图像型火检是目前锅炉燃烧诊断的主要发展方向。其关键是如何对火焰图像进行处理,提取出火焰图像的特征参量。当前图像型火检主要研究方向是寻找新的理论和方法来对火焰图像进行处理,研究如何提取火焰图像的特征参量来表征燃烧特征,研究如何根据燃烧诊断的需要选取、融合火焰图像的特征参量,从而进一步提高诊断系统的准确性、通用性。数学形态学是目前图像处理领域应用比较广泛的一种理论,彩色数学形态学是当前重点研究方向。本论文从图像处理的角度,首次将数学形态学理论引入锅炉燃烧诊断领域。论文具体内容如下:1、阐述数学形态学的基本理论——二值数学形态学和灰度数学形态学。分别从二值数学形态学和灰度数学形态学两个方面,对如何选取合适的结构元素和形态学算子来提取火焰图像的边缘和骨架进行了详尽研究,并得出火焰图像的二值和灰度形态特征参量;2、引入矢量排序思想,建立起新的彩色数学形态学理论——矢量彩色形态学。矢量彩色形态学在对图像进行形态变换时,不会产生颜色的失真。针对火焰图像的彩色边缘和骨架的提取,研究了如何选取结构元素和构造形态学算子,并得出表征火焰图像的彩色形态特征参量;3、介绍了自适应模糊神经网络——ANFIS模糊神经网络的基本思想和原理。研究了火焰图像的灰度形态特征参量和彩色形态特征参量的融合问题,用以指导神经网络输入的构造;4、分别基于火焰图像灰度形态特征参量和彩色形态特征参量,应用模糊神经网络进行了锅炉燃烧诊断研究。研究结果表明,基于灰度形态特征参量的模式识别虽能准确识别熄火工况(ON/OFF),但对稳定和不稳定燃烧的识别不理想;基于彩色形态特征参量的模式识别能够准确识别稳定燃烧、不稳定燃烧和熄火三种模式;5、论文研究结果表明,基于数学形态学的燃烧诊断系统无需事先定义图像处理区域,很好地解决了火焰的漂移,卷吸和偷看等难题;6、对Kolmogorov复杂性测度的计算及实际遇到的问题作了研究分析,指出了复杂性测度与计算频率及信号幅值大小的关系。提出了改进的Kolmogorov复杂性测度算法,并基于改进的Kolmogorov复杂性测度算法对不同工况下的炉膛负压和火焰图像灰度特征进行了复杂性测度的计算,计算结果表明复杂性测度能够在一定程度上对锅炉燃烧进行诊断和预警;7、介绍了实际开发的基于数学形态学和模糊神经网络的锅炉燃烧诊断系统的基本功能和流程。
论文目录:
中文摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 论文选题背景
1.2 现代电站燃煤锅炉燃烧诊断技术的发展和应用现状
1.3 数学形态学理论的研究现状及应用
1.4 本文研究内容
1.5 本论文主要创新点
参考文献
第二章 基于数学形态学的炉膛火焰特征提取
2.1 前言
2.2 数学形态学基本理论
2.3 二值图像边缘检测
2.4 二值图像骨架提取
2.5 二值火焰图像的特征描述
2.6 灰度图像数学形态学理论
2.7 灰度图像的边缘检测
2.8 灰度图像的骨架提取
2.9 灰度火焰图像的形态特征描述
2.10 本章小结
参考文献
第三章 彩色数学形态学研究及火焰图像彩色形态特征提取
3.1 彩色形态学理论研究现状
3.2 基于HIS 颜色空间的矢量排序研究
3.3 HSI 颜色空间中基于矢量排序的彩色形态学研究
3.4 火焰图像的彩色边缘提取
3.5 火焰图像的彩色骨架提取
3.6 彩色火焰图像的彩色形态特征描述
3.7 本章小结
参考文献
第四章 基于彩色形态特征和模糊神经网络的锅炉单燃烧器火焰诊断研究
4.1 前言
4.2 基于Sugeno 型模糊推理的模糊神经网络介绍
4.3 图像特征的融合－神经网络输入量的组织
4.4 基于火焰图像形态特征的锅炉燃烧安全性诊断
4.5 基于火焰图像形态特征的锅炉燃烧经济性、环保性诊断的探讨
4.6 本章小结
参考文献
第五章 基于燃烧脉动和复杂性测度的锅炉燃烧诊断
5.1 前言
5.2 燃烧引发脉动机理
5.3 Kolmogorov 复杂性及其应用
5.4 基于火焰图像灰度特征的锅炉燃烧诊断研究
5.5 基于炉膛负压的锅炉燃烧诊断研究
5.6 本章小结
参考文献
第六章 基于数学形态学和模糊神经网络的锅炉燃烧诊断系统设计
6.1 光学成像系统设计
6.2 硬件结构设计
6.3 软件功能设计
6.4 本章小结
参考文献
结束语
作者在博士研究生阶段发表的论文清单
作者在博士研究生阶段参与完成的科研项目
致谢
发布时间: 2007-03-12
参考文献
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标签：数学形态学论文; 矢量彩色形态学论文; 模式识别论文; 模糊神经网络论文; 燃烧诊断论文; 数字图像处理论文; 复杂性测度论文;