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申请/专利权人:华中科技大学;武汉立为工程技术有限公司
摘要:本发明属于燃烧检测相关技术领域,其公开了一种融合自学习的炉内燃烧温度场在线检测方法及设备,包括以下步骤:在图像探头无法正常工作时,停止从图形探头获取的燃烧图像中计算炉内燃烧温度场,而将当前时刻的机组运行参数输入自学习模型,自学习模型输出炉内温度场分布;自学习模型的构建包括以下步骤:对专用数据库中预定时间段内的机组运行参数做概率密度分析以得到机组运行参数、炉内温度场数据的特征工况训练数据集,采用特征工况训练数据集内的特征工况数据对自学习模型进行训练学习,以获得机组运行参数与炉内温度场分布的数理关系。本发明保证了热辐射成像技术在恶劣测量环境下对炉内燃烧温度场分布在线检测的持续有效性及可靠性。
主权项:1.一种融合自学习的炉内燃烧温度场在线检测方法,其特征在于,该检测方法包括以下步骤:在图像探头无法正常工作时,停止从图形探头获取的燃烧图像中计算炉内燃烧温度场,而将当前时刻的机组运行参数输入自学习模型,所述自学习模型输出炉内温度场分布;其中,所述自学习模型的构建包括以下步骤:对专用数据库中预定时间段内的机组运行参数做概率密度分析以得到机组运行参数、炉内温度场数据的特征工况训练数据集,采用所述特征工况训练数据集内的特征工况数据对自学习模型进行训练学习,以获得机组运行参数与炉内温度场分布的数理关系;其中,专用数据库存储有成组的图像灰污指数、炉内温度场数据及机组运行参数。
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