机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2010年
18期
18-23
,共6页
谭丞%李晓敏%徐立军%吴煜婷
譚丞%李曉敏%徐立軍%吳煜婷
담승%리효민%서립군%오욱정
特征值%主成分分析%联合概率密度%神经网络%燃煤种类
特徵值%主成分分析%聯閤概率密度%神經網絡%燃煤種類
특정치%주성분분석%연합개솔밀도%신경망락%연매충류
提出一种基于联合概率密度判别器和神经网络技术进行煤种在线辨识的方法.根据不同种类的煤燃烧时火焰的特征不同,利用三个光电传感器来获得燃烧火焰在红外、可见光和紫外三个谱段上的辐射信号,通过特征值提取得到火焰辐射信号在时域和频域内的特征值,经过主成分分析处理得到正交化的、维数压缩的特征值矢量.利用获得的正交化特征值矢量数据,建立每一已知煤种的联合概率密度判别器和神经网络模型.利用基于燃煤特征值分布的联合概率密度判别器可进行是否为新煤种的判别,非新煤种则利用神经网络模型辨识燃煤的种类.试验结果表明,在某电站锅炉所测试的四种煤的情况下,结合联合概率密度判别器和神经网络模型进行燃煤种类的辨识,20次测试的平均成功率为97.6%.
提齣一種基于聯閤概率密度判彆器和神經網絡技術進行煤種在線辨識的方法.根據不同種類的煤燃燒時火燄的特徵不同,利用三箇光電傳感器來穫得燃燒火燄在紅外、可見光和紫外三箇譜段上的輻射信號,通過特徵值提取得到火燄輻射信號在時域和頻域內的特徵值,經過主成分分析處理得到正交化的、維數壓縮的特徵值矢量.利用穫得的正交化特徵值矢量數據,建立每一已知煤種的聯閤概率密度判彆器和神經網絡模型.利用基于燃煤特徵值分佈的聯閤概率密度判彆器可進行是否為新煤種的判彆,非新煤種則利用神經網絡模型辨識燃煤的種類.試驗結果錶明,在某電站鍋爐所測試的四種煤的情況下,結閤聯閤概率密度判彆器和神經網絡模型進行燃煤種類的辨識,20次測試的平均成功率為97.6%.
제출일충기우연합개솔밀도판별기화신경망락기술진행매충재선변식적방법.근거불동충류적매연소시화염적특정불동,이용삼개광전전감기래획득연소화염재홍외、가견광화자외삼개보단상적복사신호,통과특정치제취득도화염복사신호재시역화빈역내적특정치,경과주성분분석처리득도정교화적、유수압축적특정치시량.이용획득적정교화특정치시량수거,건립매일이지매충적연합개솔밀도판별기화신경망락모형.이용기우연매특정치분포적연합개솔밀도판별기가진행시부위신매충적판별,비신매충칙이용신경망락모형변식연매적충류.시험결과표명,재모전참과로소측시적사충매적정황하,결합연합개솔밀도판별기화신경망락모형진행연매충류적변식,20차측시적평균성공솔위97.6%.
