CN101750152A - 一种表征和诊断燃烧不稳定性的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种表征和诊断火焰不稳定性的方法。本发明主要应用于涉及燃烧不稳定性的电站锅炉、工业锅炉等燃烧设备的实时监测及过程与安全控制技术。具体是:(1)利用彩色CCD摄像机和图像采集卡获得实时图样;(2)采用数字图像处理技术对实时图样进行灰度处理;(3)提取预处理后火焰实时图样的非线性时间序列的稀疏样本。用判断非线性动力系统混沌0-1Test方法获得检测结果,判断燃烧不稳定性。本发明适用于任何燃烧设备火焰不稳定性的检测,该方法简单易行,可以灵敏、快速、可靠、实时地检测燃烧室内燃烧状况,为电站锅炉、工业炉窑等燃烧设备燃烧不稳定性的诊断,提供了一种可靠实用的方法。
Description
技术领域
本发明涉及燃烧技术,计算机技术,数字图像处理技术与非线性动力系统理论相结合的方法。属于电站锅炉和工业炉窑实时监测和过程与安全控制技术领域,具体地说是一种适用于所有涉及燃烧不稳定性电站锅炉、工业炉窑等燃烧设备燃烧不稳定性诊断的有效方法。
背景技术
燃烧火焰是表征燃烧状态是否稳定的最直接的反映。燃烧的不稳定,不仅会降低热效率,产生噪声和污染,在极端的情况下会引起炉膛灭火,处理不当会诱发炉膛爆炸,造成工业事故。所以炉膛火焰燃烧状况是否稳定直接关系着锅炉安全性和经济性,燃烧的稳定性判别是炉膛燃烧效果的重要特征量,这就要求炉膛必须具有安全可靠的炉膛安全监测系统,从而保证炉膛内组织稳定、均匀的火焰,保证强烈、充分的燃烧,尽量减少因燃烧不稳定而投油燃烧的次数,防止因炉膛灭火而引发炉膛燃爆等事故。燃烧火焰检测和燃烧诊断是很有工程实用价值的研究课题。
真正的锅炉火焰监测设备从出现到现在不过四五十年时间,上世纪60年代以前,锅炉火焰检测主要采用以热能温度,热流差压,电离导电原理等构成的火焰监测器,效果均不满意,由于其运用局限而较少独立使用。60-70年代,国外开始出现火焰紫外线监测的火焰监测器,燃烧器使用天然气和轻油时,由于相邻或相对的燃烧器的较高强度的紫外线强度区域无重叠,且不受黑体辐射的干扰,故对火焰源的分辨率高。当燃烧器使用重油和煤时,由于紫外线在炉内被油雾,磁粒,燃烧副产物和煤粉等未完全燃烧的燃烧物所吸收,所以对燃用煤粉,重油或者废料的炉膛火焰监视采用紫外线探测仪,只能检测到非常低水平的紫外辐射强度,对检测带来不稳定性,检测效果并不理想。从70年代后期,国外开始研制基于检测火焰发射红外线和可见光原理的火焰监测装置。传统的伸入式温度测量方法,例如用热电偶测量,只局限于个别点的测量,无法满足其较高的时空分辨率。这种单点测量方式存在火检探头视角小、镜头易被烟灰玷污、火检装置参数整定困难等诸多问题,还存在相邻火焰的串扰现象,无法使运行人员真正了解炉内燃烧的真实情况并在此基础上合理组织燃烧。而基于燃烧火焰辐射光强的火焰检测方法只适用于单个燃烧器的火焰检测,它是利用燃烧火焰辐射光(红外线,紫外线,可见光)的强度和火焰脉动频率来检测火焰。工程应用表明,仅根据辐射光强度检测火焰是否存在是不可靠的。目前,工程实际应用的火焰检测器都采用火焰辐射光强和火焰脉动频率同时检测的综合检测方法,或采用红外线和紫外线组合探头方法,提高了检测的可靠性,使用效果比较好。但是,由于煤种的多样性判别是否灭火的频率值设置很难下一个定性的结论,只能根据实际的燃烧工况,凭经验来设定。
20世纪80年代出现的一种跨学科的技术,工业锅炉的图像处理火焰检测技术,是将现代计算机技术,数字图像处理技术与燃烧学等相结合应用的结果,提供了大量的关于炉内运行工况的原始信息。快速发展的计算机图像处理技术,利用火焰图像来进行燃烧诊断,它既可以通过直观的图像知道运行人员,又可以通过计算机对炉内燃烧状况和火焰信息使得人们能从CCD摄取的火焰图像中得出它们的定量描述。但是,对图像信号的处理从空域转换到时域,整个处理过程速度慢,实时性还需进一步改进。
混沌时间序列分析是非线性时间序列分析的最新发展,它是在近20年来非线性科学蓬勃发展的基础上,将非线性动力学即混沌理论和分形理论应用于非线性时间序列的研究上产生的新的分析方法。混沌系统的典型特征之一是对初值敏感,锅炉炉膛火焰信号显然具有这一特征。所以用混沌理论的相空间重构法对提取火焰的时间序列进行分析,吸引了国内外众多研究者的目光。国内外已经有通过对非线性时间序列的相空间重构判断最大Lyapunuov指数(MLE)的方法对火焰的稳定性进行检测,MLE大于0可以判别时间序列为混沌系统,反之为非混沌系统。相空间重构技术的核心是嵌入维数和时间延迟的确定,目前并无一种通用的适合各种混沌时间序列的算法,确定嵌入维数和时间延迟的各种方法都在不同程度上带有一定的主观性,其原因在于:我们没有任何有关混沌时间序列的相空间的先验信息,因此缺乏一个明确的目标来度量相空间重建的效果,并且大量的实验数据证明,这种方法的实时性,时效性较差。从而各种方法将会继续存在,并且不断会有新的方法从其它学科领域引入。
发明内容
本发明的目的是克服了上述方法的不足,提供一种具有较高的应用价值的、简单易行的、用于检测燃烧不稳定性的表征和诊断燃烧不稳定性的方法。
本发明的技术方案是:其特征在于:
(1)该方法采用数字图像处理技术与非线性动力系统混沌理论相结合的方法;
(2)利用数字图像处理技术将火焰结构彩色图样转化为灰度图像,即:灰度值从0-255变化,这种变化代表了燃烧室内温度的相对分布;
(3)根据纵向灰度值的变化,每隔一定数目的像素,对转换后的灰度图像沿横向等距离提取非线性时间序列的稀疏样本;
(4)对提取的时间序列的稀疏样本利用0-1Test方法检测其混沌的存在与否,检测结果接近于1则说明是混沌动力系统,即燃烧稳定,若检测结果接近于0,则说明非混沌动力系统,即燃烧不稳定。
所述的火焰结构彩色图样是针对锅炉炉膛燃烧火焰利用彩色CCD摄像机和图像采集卡获得实时图样。
所述非线性时间序列是沿火焰生长方向进行提取的,包括S型,折线型。
该表征和诊断燃烧不稳定性的方法运用于所有涉及燃烧不稳定性检测的的电站锅炉、工业炉窑等燃烧设备。
本发明在非线性时间序列分析方法的过程中,时间序列的取样是很重要的,一般分取密集样本和稀疏样本两种,密集样本精度高,准确率高,但是计算量大,在工程中的实时性差。但是合理取出的稀疏样本(小数据量方法),计算量减小,相对容易操作,精度高等,大量的数据实验验证了这种方法的可行性。这里引入一种非线性时间序列稀疏样本的取样方法(如附图2)。
本发明引入一种判断非线性时间序列混沌的方法0-1Ttest方法,该理论方法最早由澳大利亚的Georg A.Gottwald和英国的Ian.Melbourne提出,用c-k演化图像表示非线性系统的状态,其中c表示任取的大于0的固定区间,k表示平均平方位移的的渐进增长率。输入时间序列数据,输出的c-k演化图像中的k接近于0,说明是非混沌状态,接近于1说明是混沌状态。该方法与传统的计算最大Lyapunuov指数(MLE)相比,不必要对相空间进行重构,所以避免了确定嵌入维数和时间延迟等因素。另外,动力系统的维数和基本方程(相关方程)是无关的。由于大自然中任何稳定状态都是趋于混沌的,如果能够验证提取的火焰非线性时间序列是混沌的说明燃烧稳定,反之不稳定。以此为依据,就可以很好的控制炉内的燃烧情况。这种方法可以快速及时的判断出炉膛内的燃烧稳定情况,提供了大量的关于炉内运行工况的原始信息,实时的采取合理措施及时改善和控制炉膛内的燃烧,提高燃烧效率。
本发明的有益效果是:
1、解决了声学法,电离法,温度法,红外线检测,紫外线检测,可见光检测等传统方法,以及现在结合数字图像处理技术基于人工智能等理论的先进检测方法的不足之处;
2、该方法简单易可行,有非线性动力系统的混沌理论做其理论支撑;
3、可以减少火焰检测装置(锅炉炉膛安全检测控制系统)的不合理设计造成的经济损失,能够及时、灵敏、可靠地检测炉内燃烧工况,进一步指导炉膛燃烧的设计优化;
附图说明
图1为本发明的火焰检测流程图;
图2为本发明的稀疏样本非线性时间序列的提取图;
图3a为本发明的0-1Test火焰检测稳定演化图。
图3b为本发明的0-1Test火焰检测稳定演化图。
具体实施方式
下面结合附图以实例进一步说明本发明的实质内容,但本发明的内容并不限于此。
实施例1:
某冶炼厂铜精炼反射炉,对燃烧过程进行实时监控,通过帧采集器,图像采集器,采集燃烧火焰实时图样,图像处理等流程之后,把彩色图像转化成灰度图像,保存灰度图样数据,按照附图2的方式,沿火焰的演化方向对图样进行非线性时间序列稀疏样本的提取。对提取的时间序列,借助计算机计算0-1Test的程序进行计算,将实时图样的0-1Test演化图绘制出来。对绘制出来的k-c图进行分析。若k的取值在0附近密集(个别的散点不考虑),说明整个燃烧状况处于一种非混沌状态,是不稳定的(如附图3(a))。若k的取值在1附近密集(个别散点不考虑),说明整个燃烧状况处于一种混沌状态,燃烧稳定(如附图3(b))。
本发明适用于所有涉及发动机,锅炉,熔炉等燃烧设备燃烧不稳定性检测。该方法操作控制简单,能动态检测火焰的燃烧状况,提高系统的自适应性。对火焰诊断进行了算法设计,提高了系统的可靠性。计算速度快,提高了系统的实时性。并且通过指导运行人员燃烧操作和燃烧调整,可以提高燃烧效率和预测污染物的生成方面起到积极的作用。对锅炉冶炼过程中判断燃烧的不稳定性以及理论上指导火焰检测装置的设计,有很好的指导作用。
Claims (4)
1.一种表征和诊断燃烧不稳定性的方法,其特征在于:
(1)该方法采用数字图像处理技术与非线性动力系统混沌理论相结合的方法;
(2)利用数字图像处理技术将火焰结构彩色图样转化为灰度图像,即:灰度值从0-255变化,这种变化代表了燃烧室内温度的相对分布;
(3)根据纵向灰度值的变化,每隔一定数目的像素,对转换后的灰度图像沿横向等距离提取非线性时间序列的稀疏样本;
(4)对提取的时间序列的稀疏样本利用0-1Test方法检测其混沌的存在与否,检测结果接近于1则说明是混沌动力系统,即燃烧稳定,若检测结果接近于0,则说明非混沌动力系统,即燃烧不稳定。
2.根据权利要求1所述的表征和诊断燃烧不稳定的方法,其特征在于:所述的火焰结构彩色图样是针对锅炉炉膛燃烧火焰利用彩色CCD摄像机和图像采集卡获得实时图样。
3.根据权利要求1所述的表征和诊断燃烧不稳定的方法,其特征在于:所述非线性时间序列是沿火焰生长方向进行提取的,包括S型,折线型。
4.根据权利要求1所述的表征和诊断燃烧不稳定的方法,其特征在于:该表征和诊断燃烧不稳定性的方法运用于所有涉及燃烧不稳定性检测的的电站锅炉、工业炉窑等燃烧设备。
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Country Status (1)
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---|---|
CN (1) | CN101750152B (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102032802A (zh) * | 2010-07-27 | 2011-04-27 | 昆明理工大学 | 一种表征工业炉燃烧不均匀性特征的方法 |
CN102156085A (zh) * | 2010-12-06 | 2011-08-17 | 昆明理工大学 | 一种化工领域多相混合流场均匀性的检测方法 |
CN102538000A (zh) * | 2010-12-09 | 2012-07-04 | 财团法人工业技术研究院 | 燃烧火焰诊断方法 |
WO2014054050A1 (en) * | 2012-10-01 | 2014-04-10 | Indian Institute Of Technology Madras | System and method for predetermining the onset of impending oscillatory instabilities in practical devices |
CN103822256A (zh) * | 2012-11-19 | 2014-05-28 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 燃具控制系统及方法 |
CN105183935A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-12-23 | 昆明理工大学 | 一种火焰燃烧状况及稳定性的评价方法 |
CN105466929A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-06 | 清华大学 | 捕捉燃烧场中的激波的方法和系统 |
CN105723418A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-06-29 | 冯旋宇 | 火灾的温度检测方法及系统 |
CN107270284A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-20 | 昆明理工大学 | 一种旋流混沌燃烧装置及其应用方法 |
CN109214332A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-15 | 华北电力大学 | 一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法 |
CN111413098A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-07-14 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于imep时间序列的天然气发动机燃烧系统非线性特征识别方法 |
CN112742280A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-05-04 | 昆明理工大学 | 一种混合系统的混沌状态检测方法及系统 |
CN114897897A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-08-12 | 潍坊科技学院 | 一种水平射流型火焰稳定性的评价方法 |
CN117676093A (zh) * | 2023-12-19 | 2024-03-08 | 苏州伟卓奥科三维科技有限公司 | 一种基于云服务的远程无线视频监控系统 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1141557C (zh) * | 2001-03-27 | 2004-03-10 | 华中科技大学 | 炉膛燃烧温度图像检测方法 |
JP2003270037A (ja) * | 2002-01-11 | 2003-09-25 | Hochiki Corp | 炎検知装置 |
JP2007078313A (ja) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Sumitomo Chemical Co Ltd | 火炎検知装置 |
-
2009
- 2009-12-17 CN CN2009102183877A patent/CN101750152B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102032802B (zh) * | 2010-07-27 | 2013-05-15 | 昆明理工大学 | 一种表征工业炉燃烧不均匀性特征的方法 |
CN102032802A (zh) * | 2010-07-27 | 2011-04-27 | 昆明理工大学 | 一种表征工业炉燃烧不均匀性特征的方法 |
CN102156085A (zh) * | 2010-12-06 | 2011-08-17 | 昆明理工大学 | 一种化工领域多相混合流场均匀性的检测方法 |
CN102538000A (zh) * | 2010-12-09 | 2012-07-04 | 财团法人工业技术研究院 | 燃烧火焰诊断方法 |
CN102538000B (zh) * | 2010-12-09 | 2015-04-22 | 财团法人工业技术研究院 | 燃烧火焰诊断方法 |
WO2014054050A1 (en) * | 2012-10-01 | 2014-04-10 | Indian Institute Of Technology Madras | System and method for predetermining the onset of impending oscillatory instabilities in practical devices |
CN104704226A (zh) * | 2012-10-01 | 2015-06-10 | 印度理工学院马德拉斯分校 | 预先确定实际设备中即将发生的振荡不稳定的起始的系统和方法 |
CN103822256A (zh) * | 2012-11-19 | 2014-05-28 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 燃具控制系统及方法 |
CN105183935B (zh) * | 2015-07-20 | 2018-11-27 | 昆明理工大学 | 一种火焰燃烧状况及稳定性的评价方法 |
CN105183935A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-12-23 | 昆明理工大学 | 一种火焰燃烧状况及稳定性的评价方法 |
CN105466929A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-06 | 清华大学 | 捕捉燃烧场中的激波的方法和系统 |
CN105466929B (zh) * | 2015-11-20 | 2019-02-05 | 清华大学 | 捕捉燃烧场中的激波的方法和系统 |
CN105723418A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-06-29 | 冯旋宇 | 火灾的温度检测方法及系统 |
CN107270284A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-20 | 昆明理工大学 | 一种旋流混沌燃烧装置及其应用方法 |
CN109214332A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-15 | 华北电力大学 | 一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法 |
CN111413098A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-07-14 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于imep时间序列的天然气发动机燃烧系统非线性特征识别方法 |
CN111413098B (zh) * | 2020-01-13 | 2021-06-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于imep时间序列的天然气发动机燃烧系统非线性特征识别方法 |
CN112742280A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-05-04 | 昆明理工大学 | 一种混合系统的混沌状态检测方法及系统 |
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