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基于自组织神经网络的炉膛火焰燃烧诊断系统
引用本文:张玉杰,齐忆南.基于自组织神经网络的炉膛火焰燃烧诊断系统[J].计算机工程与设计,2008,29(8):2044-2046.
作者姓名:张玉杰  齐忆南
作者单位:陕西科技大学,电气与信息工程学院,陕西,西安,710021
基金项目:陕西省工业攻关基金 , 陕西省教育厅资助项目 , 陕西科技大学校科研和校改项目
摘    要:针对目前大型锅炉火焰检测手段的落后现状,提出了一种基于数字图像处理与自组织竞争神经网络进行燃烧诊断的方法,设计了一套火焰燃烧诊断系统.利用数字图像处理技术提取火焰特征量,应用神经网络的竞争学习对不同负荷下的全炉膛火焰图像进行识别分类,从而实现燃烧诊断和灭火预警的功能.

关 键 词:人工神经网络  自组织竞争网络  数字图像处理  火焰特征量  燃烧诊断
文章编号:1000-7024(2008)08-2044-03
修稿时间:2007年10月9日

System of boiler flame combustion diagnosis based on self-organizing competitive neural network
ZHANG Yu-jie,QI Yi-nan.System of boiler flame combustion diagnosis based on self-organizing competitive neural network[J].Computer Engineering and Design,2008,29(8):2044-2046.
Authors:ZHANG Yu-jie  QI Yi-nan
Affiliation:ZHANG Yu-jie,QI Yi-nan(College of Electrical , Information Engineering,Shaanxi University of Science , Technology,Xi'an 710021,China)
Abstract:A method on exact diagnosis using digital image processing and self-organizing competitive network is proposed and a system for flame combustion diagnosis is designed.Digital image processing technology is used for acquisition of the flame characteristic value and the competitive learning of neural network is applied to the identification and classification of furnace flame images under different loads.Combustion diagnosis and flameout forewarning function are implemented.
Keywords:artificial neural network  self-organizing competitive network  digital image processing  flame characteristic value  combustion diagnosis  
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