信息融合技术在火焰检测中的应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 引 言 | 第5-11页 |
| ·电厂锅炉燃烧存在的问题 | 第5-6页 |
| ·锅炉燃烧的安全问题 | 第5页 |
| ·锅炉燃烧控制的优化问题 | 第5-6页 |
| ·辐射式火焰检测技术的概述 | 第6-8页 |
| ·辐射式火焰检测的原理和方法 | 第6-7页 |
| ·辐射式火焰检测器的分类 | 第7-8页 |
| ·辐射式火焰检测器存在的问题和不足 | 第8页 |
| ·信息融合技术概述 | 第8-10页 |
| ·信息融合的基本原理 | 第8-9页 |
| ·信息融合的级别 | 第9-10页 |
| ·信息融合的技术与方法 | 第10页 |
| ·本文的出发点 | 第10-11页 |
| 第二章 实验数据的采集与分析 | 第11-19页 |
| ·实验数据采集系统的组成 | 第11-16页 |
| ·火焰检测探头 | 第11-14页 |
| ·AMPCI-9110数据采集卡 | 第14-15页 |
| ·数据采集程序 | 第15-16页 |
| ·火焰辐射特征信息的提取与分析 | 第16-19页 |
| ·特征参数的提取 | 第16页 |
| ·不同燃烧状态火焰的特征比较 | 第16-19页 |
| 第三章 用于火焰检测的模糊融合方法 | 第19-28页 |
| ·模糊集合理论 | 第19-23页 |
| ·模糊集合与隶属函数 | 第19-21页 |
| ·模糊集合的运算和性质 | 第21-22页 |
| ·模糊推理和模糊决策 | 第22页 |
| ·模糊系统设计 | 第22-23页 |
| ·模糊融合网络 | 第23-24页 |
| ·火焰检测模糊融合的实现 | 第24-26页 |
| ·确定输入变量对应的模糊集合及其隶属函数 | 第24-25页 |
| ·模糊系统输出的确定 | 第25页 |
| ·确定模糊规则 | 第25页 |
| ·输出融合算法的确定 | 第25-26页 |
| ·用于火焰检测的模糊融合程序 | 第26页 |
| ·模糊融合火焰检测方法的测试 | 第26-28页 |
| 第四章 用于火焰检测的神经网络融合方法 | 第28-37页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第28-29页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第29-31页 |
| ·改进BP算法 | 第31-32页 |
| ·网络的构成与训练 | 第32-34页 |
| ·神经网络融合效果检验 | 第34-36页 |
| ·实时神经网络融合火焰检测的实现 | 第36-37页 |
| 第五章 基于炉膛辐射能信号的燃烧控制系统优化 | 第37-44页 |
| ·炉膛辐射能信号的计算 | 第37-40页 |
| ·辐射测温原理 | 第37-38页 |
| ·双探头比色测温方法 | 第38-39页 |
| ·炉膛辐射能信号的计算 | 第39页 |
| ·火焰温度与炉膛辐射能信号的实时显示 | 第39-40页 |
| ·炉膛辐射能信号引入燃烧控制系统 | 第40-44页 |
| ·燃烧控制的调节对象特性 | 第40-42页 |
| ·仿真对比研究 | 第42-44页 |
| 第六章 结 论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致 谢 | 第47-48页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第48页 |
