| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题来源、目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 火焰燃烧诊断国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 传统火检技术 | 第16-17页 |
| 1.2.2 新型燃煤锅炉火焰检测技术 | 第17-19页 |
| 1.2.3 锅炉燃烧稳定性研究 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第20页 |
| 1.4 本文创新点 | 第20-21页 |
| 1.4.1 基于区间数和多属性决策的燃烧稳定性判定方法 | 第20页 |
| 1.4.2 基于粗糙集和自适应模糊神经网络的燃烧稳定性判定模型 | 第20-21页 |
| 1.5 论文研究内容与结构 | 第21-22页 |
| 2 炉腔火焰图像预处理和燃烧参数提取 | 第22-28页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 炉腔火焰图像的获取 | 第22-24页 |
| 2.2.1 火焰视频采集系统 | 第22-23页 |
| 2.2.2 火焰图像的获取 | 第23-24页 |
| 2.3 炉腔火焰图像的预处理 | 第24-25页 |
| 2.3.1 灰度化 | 第24-25页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第25页 |
| 2.4 燃烧参数数据库 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于区间数和多属性决策的燃烧稳定性判定方法 | 第28-37页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 区间数理论 | 第28-30页 |
| 3.3 多属性决策理论 | 第30-31页 |
| 3.4 区间数多属性决策问题 | 第31-32页 |
| 3.4.1 区间数决策矩阵的规范化处理 | 第31-32页 |
| 3.4.2 区间决策问题的属性权重的确定 | 第32页 |
| 3.4.3 区间数决策矩阵的排序方法 | 第32页 |
| 3.5 基于区间数和多属性决策的燃烧稳定性判定方法 | 第32-35页 |
| 3.6 燃烧决策数据库 | 第35-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于粗糙集和自适应模糊神经网络的燃烧稳定性判定模型 | 第37-57页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 该判定模型的相关理论 | 第38-51页 |
| 4.2.1 模糊控制 | 第38-42页 |
| 4.2.2 人工神经网络 | 第42-44页 |
| 4.2.3 模糊聚类 | 第44-46页 |
| 4.2.4 粗糙集 | 第46-48页 |
| 4.2.5 自适应模糊神经推理系统 | 第48-51页 |
| 4.3 该判定模型的建立 | 第51-55页 |
| 4.3.1 隶属度函数的选取及其相关参数的确定 | 第51-53页 |
| 4.3.2 模糊规则的提取 | 第53-55页 |
| 4.4 该模型的性能测试 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 仿真结果及分析 | 第57-86页 |
| 5.1 基于区间数和多属性决策的燃烧稳定性判定方法仿真及分析 | 第57-59页 |
| 5.1.1 判定方法的相关参数的求解 | 第57页 |
| 5.1.2 用测试样本对该方法进行仿真 | 第57-59页 |
| 5.2 燃烧稳定性判定模型仿真 | 第59-80页 |
| 5.2.1 matlab ANFIS工具箱 | 第59-61页 |
| 5.2.2 利用matlab的anfis工具箱建模 | 第61-80页 |
| 5.3 几种判定模型特征比较 | 第80-84页 |
| 5.3.1 自适应模糊神经网络 | 第81-83页 |
| 5.3.2 BP神经网络 | 第83页 |
| 5.3.3 三种判定模型仿真结果分析 | 第83-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 6 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 本文内容总结及创新点 | 第86-87页 |
| 6.2 不足与展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第92页 |
