论文总字数：33793字

摘 要

锅炉炉膛中火焰燃烧的状态不仅影响到煤粉是否充分燃烧，而且关系到锅炉燃烧系统运行的安全问题和设备的使用寿命问题。目前的工业生产中，大多是通过对火焰进行视频拍摄，人为检测火焰燃烧状态。随着光学传感技术和数字图像处理技术的发展，以及机器学习的普及，基于火焰图像处理的锅炉火焰燃烧状态的监测成为当前学者研究的一大热点。本课题考虑火焰本身的燃烧的特征信息，以此为基础，引入了机器学习的相关知识，对当前火焰燃烧状态进行诊断。本课题中，首先对火焰图像进行了图像平滑、火焰区域预识别、图像分割等操作，提取出火焰图像中的有效区域和高温区域，以此来获得火焰燃烧的特征信息。其次本文采用了一种以随机森林为分类器，分类器的性能为评价指标的包裹式特征选择算法对提取的特征实行特征筛选，筛选出和输出相关度高的、重要的特征子集。然后，将选择完的样本数据输入到随机森林模型中进行训练。最后，运用训练好的分类器和提取相应的火焰燃烧信息特征对燃烧火焰的状态进行诊断。实验结果表明，本课题设计能够实现锅炉燃烧火焰视频监测系统具有可行性、实用性和实时性。

关键词：火焰，火焰图像，特征，随机森林，燃烧状态

Abstract

The state of flame burning in the boiler furnace not only affects whether the pulverized coal is fully combusted, but also the safety of the boiler combustion system and the service life of the equipment. The current industrial production, mostly through the flame of video capture, artificially detect the flame burning state. With the development of optical sensing technology and digital image processing technology and the popularization of machine learning, the monitoring of boiler flame combustion based on flame image processing has become a hot topic in the research of current scholars. This topic takes into account the characteristics of the combustion of the flame itself, based on the introduction of the knowledge of machine learning, the current state of flame combustion diagnosis. In this paper, the flame image is smooth, the flame area is pre-identified, the image segmentation and so on, and the effective region and the high temperature region in the flame image are extracted to obtain the characteristic information of the flame combustion. Secondly, this paper adopts a wrapping feature selection algorithm based on random forest as classifier and classifier to evaluate the characteristics of the extracted features, and selects and outputs the important feature subset with high correlation and output correlation. Then, the selected sample data is input to the random forest model for training. Finally, the state of the combustion flame is diagnosed using the trained classifier and extracting the corresponding flame combustion information characteristics. The experimental results show that the design of this project can realize the feasibility, practicability and real - time performance of the boiler flame monitoring system.

KEY WORDS: Flame, Flame image, Feature, Random forest, Combustion

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题的研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 国内 1

1.2.2 国外 2

1.3 本课题研究的主要内容 2

第二章 锅炉燃烧火焰视频监测系统的构成 4

2.1 系统的整体设计 4

2.2 系统的硬件结构 4

2.3 系统的软件设计 5

2.3.1 数字图像处理概述 5

2.3.2 OpenCV简介 5

2.3.3 软件设计思路 6

2.4 本章小结 6

第三章 火焰图像处理 7

3.1 火焰图像预处理 7

3.1.1 火焰图像噪声处理 7

3.1.2 颜色空间及火焰区域初步识别 8

3.1.3 火焰图像分割 10

3.2 火焰特征提取 14

3.2.1 火焰的颜色分量 14

3.2.2 火焰的有效面积率和高温面积率 15

3.2.3 火焰的平均灰度 15

3.2.4 燃烧火焰的动态特性 15

3.2.5 火焰的圆形度 16

3.3 本章小结 16

第四章 火焰监测模型的建立 17

4.1 分类器 17

4.1.1 支持向量机（SVM） 17

4.1.2 随机森林（RandomForest） 19

4.2 特征选择 23

4.2.1 特征选择概述 23

4.2.2 基于随机森林的特征选择算法 26

4.3 锅炉火焰燃烧监测系统的建立 28

4.4 本章小结 28

第五章 系统的设计与分析 29

5.1 场景的选择 29

5.2 图像处理的测试 29

5.3 模型的训练和预测 31

5.4 整体分析 35

5.5 本章小结 35

第六章 总结和展望 36

6.1 总结 36

6.2 展望 36

参考文献 38

致谢 39

绪论

课题的研究背景及意义

新时代下，能源问题一直为世界上的许多国家所重视，因为能源是国家和社会进步的根本。而在当前人类所使用的能源中，煤炭作为一种不可再生能源，所占的比重最大，价格也最便宜。在当前的生产发展中，我国便是以煤炭为主要能源，而且我国是世界上最大的煤炭产出国和消耗国。在我国工业生产中，以煤炭为主要燃料的火力发电仍占重要地位。因此，火力发电过程中煤炭的高效燃烧和运行的经济安全，对于改善生活环境，提升国民的生活水平以及推动国家工业和经济的发展有十分重大的意义。

在产业生产过程中，提升锅炉的燃烧的资源利用率、节省成本的同时确保锅炉无隐患地运行的最基础的要求就是保证炉膛内火焰稳定、充分地燃烧。锅炉火焰在燃烧不充分或者工作人员操作不正确的情况下，可能会引起部分燃烧器或者全部燃烧器灭火，这不但会降低燃煤的利用率以及工业锅炉的生产效率，造成更多污染物的排放，还可能造成煤粉积聚在管道口、炉膛内，可能会造成炉膛爆发性地燃烧，安全性具有巨大的隐患。

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