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基于火焰图像特征和粗糙集理论的燃烧诊断系统
被引：8
作者：
谢刚
王理飞
谢克明
机构：
[1] 太原理工大学信息工程学院
来源：
基金：
山西省青年科学基金;
关键词：
粗糙集;
图像处理;
阈值分割;
燃烧诊断;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP277 [监视、报警、故障诊断系统];
学科分类号：
0804 ;
080401 ;
080402 ;
摘要：
针对电站锅炉炉膛内燃烧状况的诊断问题,本文提出了一种基于火焰图像特征提取并采用粗糙集理论诊断锅炉燃烧状态的方法.采用图像绿光通道亮度值的阈值分割有效地减少了背景辐射对火焰图像的影响,改进的极坐标边界标定法保证了火焰核心区域的有效提取和图像的完整性,为燃烧诊断研究提供了可靠的特征区.采用基于粗糙集的决策规则的推理方法,建立以火焰图像特征量为条件属性、炉膛工况为决策属性的决策表,并运用粗集理论中近似集的概念确定了条件属性对决策属性的影响权系数,对锅炉燃烧状况做出了客观性的判断,进而为锅炉燃烧状况做出准确的诊断提供了有力的依据.对从现场获得的一组不同工况下的火焰图像进行了实验,并把实验结果和实际的炉膛燃烧状况进行了比较,实验结果表明本文的方法是可行的.
引用
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页码：230 / 235
页数：6
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