JP2724839B2 - Combustion state diagnosis method and apparatus - Google Patents
Combustion state diagnosis method and apparatusInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、燃焼状態診断方法および装置に係わり、特
に大規模プラントに好適な知識分離形燃焼状態診断方法
及び装置に関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a combustion state diagnosis method and apparatus, and more particularly to a knowledge separation type combustion state diagnosis method and apparatus suitable for a large-scale plant.
ボイラ運転中の燃焼ガスの中に含まれている物質、特
に有害物質である窒素酸化物(以下NOxと称す)等には
規制値が設けられており、その生成量を規制値以下に守
って運転する。Regulation values are set for substances contained in the combustion gas during boiler operation, especially for toxic substances such as nitrogen oxides (hereinafter referred to as NOx). drive.
一方、ボイラの燃焼効率は、常時最大に保って運転す
ることが望ましい。そして、燃焼効率を算出する上で目
安となるのが排ガス中の未燃焼分である。排ガス中の未
燃焼分が多くなる程燃焼効率は低下し、同じ出力を得る
にも燃焼消費量が増大する。しかし、従来、未燃焼分の
検出には長時間を要することから、運転中の燃焼効率の
把握は経験と勘に頼らざるを得ない状態であった。On the other hand, it is desirable to operate the boiler while always maintaining the combustion efficiency at the maximum. The guideline for calculating the combustion efficiency is the unburned portion in the exhaust gas. As the unburned portion in the exhaust gas increases, the combustion efficiency decreases, and the combustion output increases even with obtaining the same output. However, conventionally, it takes a long time to detect the unburned portion, so that the combustion efficiency during operation has to be relied on experience and intuition.
最近、燃料としてガス・石油に変わり石炭の利用が進
みつつあり、ボイラにおいても微粉炭,CWM(石炭/水ス
ラリ)、COM(石炭/油スラリ)、等に変換されつつあ
る。Recently, coal has been used instead of gas and oil as fuel, and is being converted into pulverized coal, CWM (coal / water slurry), COM (coal / oil slurry), etc. in boilers.
特に、石炭を燃料とする場合、それ自体に含まれてい
る窒素分が燃焼により全てNOxに転換するため、その生
成量は2000〜3000ppmと多大なものになる。さらに、燃
焼速度がガス・油に比べて極めて遅いことから、火炉温
度の低下を伴い、灰中の未燃分含有量も増える傾向にあ
り、問題となっていた。In particular, when coal is used as a fuel, all the nitrogen contained in the fuel itself is converted into NOx by combustion, so that the amount of generated nitrogen is as large as 2000 to 3000 ppm. Further, since the burning rate is extremely slower than that of gas or oil, the unburned content in ash tends to increase with a decrease in furnace temperature, which has been a problem.
一方、ボイラ運転時の燃焼状態を知る方法として、
(1)火炎を検出するためバーナ・ノズル部に取付けら
れたフレーム・デテクタ、(2)排ガスに含まれる成分
を検出するため排ガス出口或いは煙道に取り付けられた
検出器、(3)火炉内の情報を得るため火炉上部に防爆
機構を施して取り付けられたITVカメラ、等があった。
第2図に示すこのような検出端は、(1)についてはバ
ーナの着火あるいは消火を検出するためのものであり、
(2)については環境規制で定められている制限値を超
えているか否かを検出するために取り付けられている。
(3)のITVカメラは火炉全体の燃焼状態を監視するた
めのものである。On the other hand, as a method of knowing the combustion state during boiler operation,
(1) a flame detector attached to the burner nozzle to detect the flame; (2) a detector attached to the exhaust gas outlet or flue to detect the components contained in the exhaust gas; There was an ITV camera attached to the upper part of the furnace with an explosion-proof mechanism to obtain information.
The detection end shown in FIG. 2 is for detecting (1) the ignition or extinguishing of the burner.
Regarding (2), it is attached to detect whether or not it exceeds a limit value defined by environmental regulations.
The ITV camera (3) is for monitoring the combustion state of the entire furnace.
しかし、従来から取り付けられているこのような装置
類は次の欠点を有していた。However, such conventionally attached devices have the following disadvantages.
(1) フレーム・デテクタは、バーナ出口での火炎の
「着火」、「消火」を検出する装置で、火炎が消えてい
るのにもかかわらず別のバーナの火炎をとらえて「着
火」と誤った出力をする可能性があり、その判断は運転
員にゆだねられている。これは、基本的にフレーム・デ
テクタがバーナ出口でのON(着火),OFF(消火)信号し
か出力できないためである。(1) The flame detector is a device that detects “ignition” and “extinguishment” of the flame at the burner outlet. Even though the flame is extinguished, it catches the flame of another burner and mistakes it as “ignition”. Output may be output, and the judgment is left to the operator. This is basically because the frame detector can output only ON (ignition) and OFF (extinguish) signals at the burner outlet.
(2) 排ガス成分の検出器は、分析に数十秒から数分
を必要とし、その分析値の実時間性に問題があると共
に、1点での検出のためその成分の実効値がわからない
ことから火炉での燃焼状態を知る上での手掛りとなるの
に過ぎなかった。(2) Exhaust gas component detector requires several tens of seconds to several minutes for analysis, and there is a problem in the real-time property of the analysis value, and the effective value of the component cannot be determined because it is detected at one point. It was only a clue to knowing the state of combustion in the furnace from.
(3) 火炉上部に取り付けられたITVカメラは、対向
バーナから火炎を撮影しているが、火炎が渦巻いた状態
で映っているため、燃焼状態の判断には運転員の経験と
勘に頼らざるを得なかった。さらにITVカメラの取り付
けに際しては、安全対策として防爆機構が不可欠であ
り、そのメンテナンス等は困難な作業であった。(3) The ITV camera attached to the upper part of the furnace photographs the flame from the opposing burner, but the flame is reflected in a swirling state, so the judgment of the combustion state does not rely on the experience and intuition of the operator. Did not get. Furthermore, when installing an ITV camera, an explosion-proof mechanism was indispensable as a safety measure, and its maintenance was a difficult task.
本発明の目的は、火炎画像の特徴量を用いて燃焼状態
を推定するモデル係数が燃焼条件の変化によって受ける
影響を知識として記憶しておき、該知識を用いてモデル
係数を逐次修正して燃焼状態を推定する方法とその装置
を提供することにある。An object of the present invention is to store, as knowledge, the effect of a model coefficient for estimating a combustion state using a feature amount of a flame image due to a change in combustion conditions, and to sequentially correct the model coefficient using the knowledge to perform combustion. An object of the present invention is to provide a method and an apparatus for estimating a state.
上記目的は、火炎を画像として計測し、該画像を処理
して該火炎の特徴量を演算し、該特徴量と該火炎の排ガ
ス状態量との相関を規定してなる推定モデルを用いて、
該特徴量に対応する該火炎の排ガス状態量を推定し、該
推定量に基づいて前記火炎の燃焼状態を診断するにあた
り、該火炎の実際の排ガス状態量を計測し、前記排ガス
状態量の推定量と計測量との差を算出して該差が制限範
囲内か否かを判断し、該差が前記制限範囲を超えている
場合、該差が前記制限範囲を越える原因及び該原因に対
応させて定められた前記推定モデルの係数の修正量を予
め記述してなる知識に従って、前記差の原因を推論する
とともに、推論した原因に対応する前記係数の修正量に
基づいて前記推定モデルを修正することにより達成でき
る。The object is to measure the flame as an image, process the image, calculate the feature amount of the flame, and use an estimation model that defines the correlation between the feature amount and the exhaust gas state amount of the flame.
Estimating the exhaust gas state quantity corresponding to the characteristic quantity, and diagnosing the combustion state of the flame based on the estimated quantity, measuring the actual exhaust gas state quantity of the flame and estimating the exhaust gas state quantity The difference between the quantity and the measured quantity is calculated to determine whether the difference is within the limit range, and when the difference exceeds the limit range, the cause of the difference exceeding the limit range and the cause corresponding to the cause are determined. The cause of the difference is inferred in accordance with the knowledge previously describing the correction amount of the coefficient of the estimation model determined in advance, and the estimation model is corrected based on the correction amount of the coefficient corresponding to the inferred cause. Can be achieved.
火炎の画像より特徴量を算出し、該特徴量とあらかじ
め記憶してある推定用演算条件より算出した前記火炎の
推定排ガス状態量と該火炎の排ガスを計測した計測排ガ
ス状態量との差を算出し、該差と予め記憶している排ガ
ス状態量の演算条件との関係についての知識に基づき前
記推定用演算条件を修正し、該修正した推定用演算条件
と前記特徴量より火炎の排ガス状態量を推定する。A feature amount is calculated from the image of the flame, and a difference between the estimated exhaust gas state amount of the flame calculated from the feature amount and the pre-stored estimation calculation condition and a measured exhaust gas state amount obtained by measuring the exhaust gas of the flame is calculated. Then, based on the knowledge about the relationship between the difference and the calculation condition of the exhaust gas state quantity stored in advance, the estimation calculation condition is corrected, and the exhaust gas state quantity of the flame is obtained from the corrected estimation calculation condition and the characteristic amount. Is estimated.
本発明の一実施例を第1図、第3図〜第6図を用いて
説明する。One embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1, FIG. 3 to FIG.
発電用ボイラでは、第1図に示すように、各段バーナ
1から燃料と共に空気が火炉12に投入され、火炉12で燃
焼することにより発生した熱は伝熱管13に供給され、排
ガスは図示していない煙突から大気中に放出される。こ
のようなボイラでは、バーナ1根元部の火炎の状態は、
その下流を含めて燃焼状態を大きく左右することが経験
的に知られている。In the boiler for power generation, as shown in FIG. 1, air is injected into the furnace 12 together with fuel from each stage burner 1, heat generated by burning in the furnace 12 is supplied to the heat transfer tube 13, and exhaust gas is shown in FIG. Not released to the atmosphere from chimneys. In such a boiler, the state of the flame at the base of the burner 1 is
It is empirically known that the state of combustion greatly influences the combustion state including the downstream side.
第1図は実施例の全体を示すブロック図で、本実施例
の装置は、バーナ1根元部の火炎を保護管2で保護され
たイメージファイバ3を用いて画像として計測し、炉外
に設置したITVカメラ4に取り込む。取り込んだ火炎画
像をA/D変換器5によりA/D変換してフレームメモリ6に
格納し、プロセッサ7(7i(i=1,2,3,……))を用い
て画像処理して火炎の特徴量を抽出する。この特徴量の
排ガス(NOx、未燃分等)の相関性に着目し、特徴量を
用いた推定モデルによって排ガス成分を推定する。FIG. 1 is a block diagram showing the entire embodiment. The apparatus of this embodiment measures a flame at the base of a burner 1 as an image using an image fiber 3 protected by a protective tube 2 and installs the image outside the furnace. To the ITV camera 4 The captured flame image is A / D-converted by the A / D converter 5 and stored in the frame memory 6, and subjected to image processing using the processor 7 (7i (i = 1, 2, 3,...)) To perform flame processing. Is extracted. Paying attention to the correlation of the exhaust gas (NOx, unburned portion, etc.) of this feature amount, the exhaust gas component is estimated by an estimation model using the feature amount.
しかし、排ガス成分は、負荷、炭種、燃料形態(微粉
炭、CWM(石炭/水スラリ)、等)により大きく変わ
る。そこでAI用プロセッサ8を用いて推定モデルを修正
・変更することにより、常に高精度の推定結果を得る。However, exhaust gas components vary greatly depending on load, coal type and fuel type (pulverized coal, CWM (coal / water slurry), etc.). Therefore, by correcting and changing the estimation model using the AI processor 8, a highly accurate estimation result is always obtained.
フレームメモリ6に取り込まれた火炎画像は、プロセ
ッサ7で第3図に示す処理を実行する。The flame image taken into the frame memory 6 is subjected to the processing shown in FIG.
画像入力処理7aは、火炎の有無の判断、画像の平均化
処理、等により、火炎の安定性のチェック及平均化(例
えば(1)式)を図る。The image input processing 7a checks the flame stability and averages it (for example, equation (1)) by judging the presence or absence of a flame, averaging the images, and the like.
ここに ;入力画像の平均 X;瞬時入力画像 N;平均化サンプリング数 画像前処理7bは、座標変換(イメージファイバ3の捩
れ等による火炎画像の回転、画像の切り出しによる座標
の平行移動等の補正を施すこと)、ノイズ除去(火炎画
像に含まれているノイズ成分を除去すること)、等によ
り火炎画像を前処理する。 Here; average of input images X; instantaneous input images N; averaged sampling number The image preprocessing 7b performs coordinate transformation (rotation of a flame image due to twisting of the image fiber 3, etc., translation of coordinates by clipping an image, etc.). ), Noise removal (removal of noise components included in the flame image), and the like, and the flame image is pre-processed.
次に、画像処理7cには半閾値処理(濃淡画像において
次の(2)式を用いて処理する)、エッジ処理、等を施
こす。Next, the image processing 7c is subjected to half-threshold processing (processing on a grayscale image using the following equation (2)), edge processing, and the like.
ここに (i,j);座標(i,j)の位置の濃度 Xth ;半閾値化制限値 特徴量抽出処理7dは、面積計算、重心計算、周囲長計
算、距離計算、等を用いて画像から特徴量を抽出する。 Here, (i, j); density at the position of coordinates (i, j) Xth; half-thresholding limit value The feature amount extraction processing 7d performs image processing using area calculation, centroid calculation, perimeter calculation, distance calculation, and the like. Feature values are extracted from.
排ガス推定処理7eは、抽出した特徴量を用いて(3)
式により排ガス状態量を推定する。1例として、NOx
(窒素酸化物)推定量pNOxについて示す。The exhaust gas estimation processing 7e uses the extracted feature quantity (3)
The exhaust gas state quantity is estimated by the equation. As an example, NOx
(Nitrogen oxide) The estimated amount pNOx is shown.
ここに K1,K2,k1,k2,……Kn;係数 火炎の特徴量 INOX;NOx推定指標 A;火炎の広がり B;火炎の着火性 C;火炎の温度 (または各煙の輝度) D;火炎の長さ このようにして得られた排ガス推定量をAI用プロセッ
サ8に回線を通して伝送する。 Where K 1 , K 2 , k 1 , k 2 , ... Kn; coefficient Flame feature INOX; NOx estimation index A; flame spread B; flame ignitability C; flame temperature (or brightness of each smoke) D) Length of Flame The estimated amount of exhaust gas thus obtained is transmitted to the AI processor 8 through a line.
以上のプロセッサ7の処理をフローで示したものが第
4図である。FIG. 4 shows a flow of the processing of the processor 7 described above.
伝送された排ガス推定量は、AI用プロセッサ8で次の
ように処理される。処理の1例として、NOx推定量pNOx
について第5図に示す。The transmitted estimated amount of exhaust gas is processed by the AI processor 8 as follows. As an example of the processing, the NOx estimation amount pNOx
Is shown in FIG.
(1) 排ガス分析結果の取り込み 定常状態時のCO(一酸化炭素)、O2(酸素)、NOx
(この値をaNOxとする)、等の排ガス状態量を検出端10
により検出し、PI/O(プロセス入・出力装置)11を介し
てAI用プロセッサ8に取り込む。(1) Capture of exhaust gas analysis results CO (carbon monoxide), O 2 (oxygen), NOx in steady state
(This value is referred to as aNOx).
, And fetched into the AI processor 8 via a PI / O (process input / output device) 11.
(2) プロセッサ7iの推定結果の取り込みプロセッサ
7i(i=1,2,3,;プロセッサ7の数)で推定した結果(p
NOxとする)を回線を通してAI用プロセッサ8に取り込
む。(2) Processor that captures the estimation result of processor 7i
7i (i = 1,2,3 ,; number of processors 7)
NOx) is taken into the AI processor 8 through the line.
(3) aNOxとpNOxの差を判断する (4)式を用いてaNOxとpNOxの差dNOxを求め、その差
が予め設定しておいた制限範囲内に入っているか否かを
調べる。(3) Judgment of difference between aNOx and pNOx A difference dNOx between aNOx and pNOx is obtained by using equation (4), and it is checked whether or not the difference is within a preset limit range.
dNOx=aNOx−pNOx ……(4) LL≦dNOx≦ULであるか ここに LL;下限値 UL;下限値 dNOx;偏差 LL>dNOxの場合にはpNOxが制限範囲を超えて実際のNO
x以上に大きな値を推定している。また、dNOx>ULの場
合には、pNOxが制限範囲以下に推定されていることか
ら、推論部で推定モデルを修正・変更する。dNOx = aNOx-pNOx (4) Whether LL ≦ dNOx ≦ UL where LL; lower limit UL; lower limit dNOx; deviation LL> dNOx, when pNOx exceeds the limit range and the actual NO
A value larger than x is estimated. When dNOx> UL, since the pNOx is estimated to be equal to or smaller than the limit range, the inference unit modifies and changes the estimation model.
(4) 推論(推定モデルの修正・変更) 推論部では、第6図に示す燃焼時の火炎画像及びその
特徴量、定数、等とNOx(=aNOx)及び未燃分などとの
関係を知識データベースに記憶しておく。(4) Inference (correction / modification of estimation model) The inference unit knows the relationship between the NOx (= aNOx), unburned components, etc., and the flame image during combustion and its features, constants, etc. shown in FIG. Store it in the database.
例えば、dNOxがULよりも大きくなった場合、第6図の
知識から炭種が変更され、変更後の炭種が前の炭種に比
べて燃料比が高くなったため、と推論されその場合に
は、推定モデルの係数K1,K2を各々(K1+ΔK1)、(K2
+ΔK2)に修正すればよいとの結果が得られる。For example, when dNOx becomes larger than UL, the coal type is changed from the knowledge in Fig. 6 and the fuel ratio of the changed coal type is higher than that of the previous coal type. Calculates the coefficients K 1 and K 2 of the estimation model as (K 1 + ΔK 1 ), (K 2
+ ΔK 2 ) is obtained.
さらに、バーナ・パターン、負荷、O2微粉粒度、等が
燃焼条件の変化に大きく係わり、通常運転時にはそれら
と火炎との関係は次の第1表に示すものであることがわ
かった。Further, it was found that the burner pattern, load, O 2 fine particle size, etc. were greatly related to changes in combustion conditions, and the relationship between them and the flame during normal operation was as shown in Table 1 below.
すなわち、例えばO2割合が変化すると(5)式に示す
ようになる。That is, for example, when the O 2 ratio changes, the equation (5) is obtained.
このような関係を第6図と同様に知識データ・ベース
として記憶しておくことにより、新しい知見の追加など
を容易にすると共に、より詳細な推論が可能となる。 By storing such a relationship as a knowledge database as in FIG. 6, it is possible to easily add new knowledge and to make more detailed inferences.
(5) プロセッサ7iへの伝送 推論部の結論をプロセッサ7iへ伝送し、推論モデルを
修正・変更する。(5) Transmission to the processor 7i The conclusion of the inference unit is transmitted to the processor 7i to modify or change the inference model.
(6) 表示出力 推論部の結論、aNOxとpNOxとの差を表示する。このと
き、推論過程についても合せて表示すれば、さらに理解
が容易になる。(6) Display output The conclusion of the inference unit, and the difference between aNOx and pNOx are displayed. At this time, if the inference process is also displayed, the understanding becomes easier.
(7) 終了 全てのプロセッサ7iについて終了したか否かを判断す
る。(7) End It is determined whether or not all the processors 7i have been completed.
以上、本実施例によれば、推定モデルを知識を用いて
逐次修正あるいは変更することにより、ボイラ運転時の
燃焼状態を良好に判断できる。As described above, according to the present embodiment, the combustion state during the boiler operation can be determined satisfactorily by successively correcting or changing the estimation model using knowledge.
また、基本的には本実施例のように推定用と推論用に
プロセッサを分離する必要はないが、同じ知識を複数の
推定用プロセッサが利用できることから負荷が軽減でき
ると共に個々のプロセッサに知識を入れる必要が無く拡
張が容易で安価に構成できる。Although it is not basically necessary to separate the processors for estimation and inference as in the present embodiment, the load can be reduced because the same knowledge can be used by a plurality of estimation processors, and the knowledge can be assigned to each processor. There is no need to insert it and it can be easily expanded and configured at low cost.
本発明によれば、火炎の画像より排ガス状態を推定
し、この推定と排ガス状態の計測結果を比較して、その
差の生じる理由をあらかじめ記憶している知識に基づき
判断して、排ガス状態推定条件を修正して排ガス状態を
精度よく推定することにより燃焼状態を精確に把握でき
るので、経験の少い運転員でもボイラ等の燃焼装置を効
率よく運転できる。According to the present invention, the exhaust gas state is estimated from the flame image, the estimation is compared with the measurement result of the exhaust gas state, and the reason for the difference is determined based on knowledge stored in advance, and the exhaust gas state estimation is performed. Since the combustion state can be accurately grasped by correcting the condition and accurately estimating the exhaust gas state, even an inexperienced operator can efficiently operate a combustion device such as a boiler.
第1図は本発明の一実施例を示すブロック図、第2図は
従来の燃焼状態計測監視装置を示す概念図、第3図はプ
ロセッサの内部処理を示すブロック図、第4図はプロセ
ッサの内部処理を示すフロー図、第5図はAI用プロセッ
サの内部処理を示すフロー図、第6図は知識についての
1例を示す図である。 1……バーナ、3……イメージファィバ、 4……ITVカメラ、5……A/D変換器、 6……フレームメモリ、7……プロセッサ、 8……AI用プロセッサ。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a conceptual diagram showing a conventional combustion state measuring and monitoring device, FIG. 3 is a block diagram showing internal processing of a processor, and FIG. FIG. 5 is a flowchart showing internal processing, FIG. 5 is a flowchart showing internal processing of the AI processor, and FIG. 6 is a diagram showing an example of knowledge. 1 Burner, 3 Image fiber, 4 ITV camera, 5 A / D converter, 6 Frame memory, 7 Processor, 8 AI processor.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松本 弘 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (72)発明者 本田 永信 茨城県日立市大みか町5丁目2番1号 株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 宮垣 久典 茨城県日立市大みか町5丁目2番1号 株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 木村 亨 茨城県日立市大みか町5丁目2番1号 株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 佐々木 基好 新潟県北蒲原郡聖籠町大字諏訪山字苔沼 2310 (72)発明者 高橋 健二郎 宮城県宮城郡七ケ浜町吉田浜字細田17番 地 火力アパート426号 (56)参考文献 特開 昭61−93311(JP,A) 特開 昭59−137717(JP,A) ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Hiroshi Matsumoto 4026 Kuji-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Inside Hitachi, Ltd. Hitachi Research Laboratory, Ltd. (72) Inventor Naganobu 5-2-1 Omika-cho, Hitachi City, Ibaraki Shares (72) Inventor Hisanori Miyagaki 5-2-1 Omika-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture In-house Hitachi, Ltd. Omika Plant (72) Inventor Toru Kimura 5-2-1 Omika-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture No. Within the Omika Plant of Hitachi, Ltd. (72) Inventor Motoyoshi Sasaki 2310, Kazunuma, Suwayama, Ozai, Kitakanbara-gun, Niigata Prefecture Apartment No. 426 (56) References JP-A-61-93311 (JP, A) JP-A-59-137717 (JP, A)
Claims (2)
て該火炎の特徴量を演算し、該特徴量と該火炎の排ガス
状態量との相関を予め規定してなる推定モデルを用い、
該特徴量に対応する該火炎の排ガス状態量を推定し、該
推定量に基づいて前記火炎の燃焼状態を診断する方法に
おいて、該火炎の実際の排ガス状態量を計測し、前記排
ガス状態量の推定量と計測量との差を算出して該差が制
限範囲内か否かを判断し、該差が前記制限範囲を超えて
いる場合、該差が前記制限範囲を越える原因及び該原因
に対応させて定められた前記推定モデルの係数の修正量
を予め記述してなる知識に従って、前記差の原因を推論
するとともに、推論した原因に対応する前記係数の修正
量に基づいて前記推定モデルを修正することを特徴とす
る燃焼状態診断方法。1. A method of measuring a flame as an image, processing the image, calculating a characteristic amount of the flame, and using an estimation model in which a correlation between the characteristic amount and an exhaust gas state amount of the flame is defined in advance. ,
Estimating the exhaust gas state quantity corresponding to the characteristic amount, and diagnosing the combustion state of the flame based on the estimated amount, measuring the actual exhaust gas state quantity of the flame, The difference between the estimated amount and the measured amount is calculated to determine whether the difference is within the limit range, and when the difference exceeds the limit range, the cause of the difference exceeding the limit range and the cause According to the knowledge previously describing the correction amount of the coefficient of the estimation model determined in correspondence, the cause of the difference is inferred, and the estimation model is estimated based on the correction amount of the coefficient corresponding to the inferred cause. A method for diagnosing a combustion state, wherein the method is modified.
された画像をアナログ・デジタル変換するアナログ・デ
ジタル変換器と、該変換器で変換された前記画像を記憶
するフレームメモリと、該フレームメモリの記憶する前
記画像を画像処理して前記火炎の特徴量を演算し、該特
徴量と該火炎の排ガス状態量との相関を予め規定してな
る推定モデルを用い、該特徴量に対応する該火炎の排ガ
ス状態量を推定し、該推定量に基づいて前記火炎の燃焼
状態を診断するプロセッサとを備えてなる燃焼状態診断
装置において、前記火炎の排ガス状態量を計測する排ガ
ス計測装置と、前記排ガス状態量の推定量と計測量との
差を算出して該差が制限範囲内か否かを判断し、該差が
前記制限範囲を超えている場合、該差が前記制限範囲を
越える原因及び該原因に対応させて定められた前記推定
モデルの係数の修正量を予め記述してなる知識に従っ
て、前記差の原因を推論するとともに、推論した原因に
対応する前記係数の修正量に基づいて前記プロセッサの
前記推定モデルを修正する知識用プロセッサとを設けた
ことを特徴とする燃焼状態診断装置。2. An image capturing apparatus for capturing an image of a flame, an analog-to-digital converter for converting an image captured by the image capturing apparatus from analog to digital, and a frame memory for storing the image converted by the converter. The image stored in the frame memory is subjected to image processing to calculate the feature amount of the flame, and an estimation model is used in which a correlation between the feature amount and the exhaust gas state amount of the flame is defined in advance. A processor for estimating the corresponding exhaust gas state quantity of the flame and diagnosing the combustion state of the flame based on the estimated quantity, wherein the exhaust gas measuring apparatus for measuring the exhaust gas state quantity of the flame And calculating a difference between the estimated amount and the measured amount of the exhaust gas state quantity to determine whether or not the difference is within a limit range. If the difference exceeds the limit range, the difference is set to the limit range. Causes and the The cause of the difference is inferred in accordance with the knowledge previously describing the correction amount of the coefficient of the estimation model determined in accordance with the cause, and the processor is determined based on the correction amount of the coefficient corresponding to the inferred cause. And a knowledge processor for correcting the estimation model.
Priority Applications (1)
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