KR19990080341A - 보일러 버너의 연소진단장치 - Google Patents

Abstract

개시된 내용은 버너 화염의 영상 신호를 다수개 신경 회로망에 의하여 판별함으로서 버너의 연소 진단을 기하는 보일러 버너 연소진단장치를 제공함에 기술적 과제로 하며,

이를 RGB,HSI 데이터 산출부(20) 및 다중 신경회로망 처리부(30)를 포함하는 버너 연소진단장치로서 달성하고자 하며, 이 신경회로망 처리부는 상기 RGB,HSI 데이터에서 출력된 신호로서 착/실화여부를 판정하는 착/실화 여부 판정부(31),NO_X지표산출부(32),CO 지표 산출부(33) 및 화염 안정도 산출부(36)로 이루어진다.

Description

보일러 버너의 연소진단장치

본 발명은 화력 발전소등에서 사용되고 있는 보일러내에 설치되어 있는 버너의 연소상태를 감시,진단하는 장치에 관한 것으로 특히 버너 화염의 영상신호에 대한 연소상태와의 상관 관계를 다수 신경회로망을 이용하여 판별하도록 한 보일러 버너의 연소 진단장치에 관한 것이다.

종래에 보일러 버너의 연소진단시스템은 영상신호의 특정신호의 추출에 의한 패턴매칭이나 데이터 베이스에 의한 판별을 이용하였다.

또는 광스펙트럼 분석에 의한 특성을 데이터 베이스화하여 연소상태를 진단하였다.

이러한 방식의 연소진단은 특정버너나 특정온도대의 연소상태의 구별에는 용이하나 연소조건이 달라지면 그 특정점의 변화가 커지고, 또한 특정 데이터의 추출시 추출 특성에 따른 잡음의 제거가 문제가 될 수 있다. 그러므로 외란이나 잡음에 대한 영향을 적게 받으면서 다양한 연소조건의 변화에 대처할 수 있는 안정된 연소 진단 데이터의 처리방식이 요구된다.

본 발명은 버너 화염의 연소 상태를 최적의 연소 상태로 하면서 공해 물질의 발생을 저감하는 운전을 위해 버너 화염의 영상 신호를 입력으로 하고, 각 영상 신호에 대한 연소상태와의 상관 관계를 다수개 신경 회로망을 이용한 판별회로로 판별함으로서 버너의 연소 진단을 기하는 진단장치를 제공함에 그 목적을 둔다.

구체적으로 상기 RGB,HSI 데이터에서 출력된 신호를 이용하여 착/실화여부의 판정과, NO지표, NO_X지표, CO 지표, CO₂지표 및 화염 안정도의 산출을 각각에 구성되는 신경회로망으로 동시 산출하고자 하는 것이다.

도 1은 본 발명을 구현하기 위한 전체 구성을 나타내는 개략도

도 2는 도 1의 연소진단장치를 나타내는 블럭도

도 3은 본 발명 다중 신경 회로망 구성도

※도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

5:연소진단판별부..........................6:컴퓨터모니터

10:화염 영상 입력부.......................20:RGB, HSI특정 데이터 산출부

30:신경회로망 처리부......................31:착/실화 판정부

32:질소산화물 지표 산출부.................33:탄소산화물 지표산출부

36:화염 안정도 산출부.....................37:입력노드층

38:은닉노드층.............................39:출력 노드층

본 발명은 상기 RGB,HSI 데이터에서 출력된 신호를 이용하여 착/실화여부의 판정과, NO지표, NO_X지표, CO 지표, CO₂지표 및 화염 안정도의 산출을 각각에 구성되는 신경회로망으로 동시 산출하기 위한 목적을 달성하기 위하여, 보일러 화로,버너,고온용 영상 수광부,카메라,연소진단컴퓨터장치,컴퓨터 모니터로 이루어지는 화력발전소등의 보일러 버너의 연소상태 진단장치에 있어서, 상기 연소진단컴퓨터 장치가, 화염영상신호 입력부와, RGB,HSI 특정 데이터 산출부와, 다중 신경 회로망 처리부 및 연소진단 결과 출력부로 이루어지는 특징을 갖는다.

바람직하게는 상기 다중 신경회로망은 입력노드층과, 상기 입력 노드들로부터 각각의 서로 다른 가중치를 가지는 학습 알고리듬으로 이루어지는 연결선으로 연결되는 은닉노드층과,다중 신경망 처리부의 각 출력단에 대응하는 출력 노드층으로 이루어짐이 바람직하다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면에 따라 상세하게 설명하면 다음과 같다.

첨부 도면 중 도 1은 본 발명 연소 진단시스템의 구성도이다.

이 도면에 의한 일반적인 버너 연소상태 진단장치는 보일러 화로(1)내에 설치된 버너(2)는 석탄,석유,가스등을 사용하여 보일러에 열을 공급한다.

보일러 화로(1) 내부의 고온의 환경 때문에 일반적인 연소진단 시스템은 고온 영상 수광부(3)를 통해 화염의 형상을 CCD카메라(4)로 전달한다. CCD카메라(4)로 입력된 영상신호는 연소진단판별부(5)에서 화염 영상을 후술하는 신경 회로망을 통하여 소정의 연소 진단결과를 출력시키게 되며, 그 출력상태를 컴퓨터모니터(6)에 나타내게 된다.

첨부 도면 도 2는 도 1의 연소진단장치의 다중 신경회로망 처리부(30)를 나타내는 블록도이다. 이 도면에 따른 상기한 연소진단판별부(5)는, 크게 화염영상신호 입력부(10)와, RGB,HSI 특정 데이터 산출부(20)와, 다중 신경 신경회로망 처리부(30)로 이루어진다.

보다 구체적으로 상기 RGB,HSI 데이터에서 출력된 신호로서 착/실화여부를 판정하는 착/실화 여부 판정부(31),질소산화물(이하 NO_X라함)지표 산출부(32),탄소산화물 지표(이하,CO지표라함) 산출부(33) 및 화염 안정도 산출부(36)로 이루어진다.

첨부 도면중 도 3은 본 발명 다중 신경 회로망 구성도로서 이에 따르면 상기 다중 신경망 처리부(30)는, 입력노드층(37)과, 상기 입력 노드층(37)으로부터 각각의 서로 다른 가중치를 가지는 학습 알고리듬으로 이루어지는 연결선으로 연결되는 은닉노드층(38)과,다중 신경망 처리부(30)의 각 출력단에 대응하는 출력 노드층(39)으로 이루어진다.

이와같이 이루어진 본 발명은 보일러 화로(1)내에 버너(2)를 설치하여 석탄,석유,가스등을 사용하여 화염을 발생시켜 보일러의 열교환수단에 열을 가한다. 이와같이 발생된 화염은 고온 영상 수광부(3)를 통해서 화염의 영상을 CCD카메라(4)로 전달한다. CCD카메라(4)로 입력된 영상신호는 연소진단판별부(5)에서 화염 영상을 입력신호로 하여 연소 진단결과를 출력하여 컴퓨터 모니터(6)에서 연소진단 상태를 나타내게 된다.

이 도면에 따른 상기한 연소진단판별부(5)에서는, 화염 영상 신호가 화염영상신호 입력부(10)로 입력되고, 신호는 영상카드에 의해 RGB,HSI 특정 데이터 산출부(20)에서 0~255까지의 레벨을 가진 값으로 저장된다. RGB 값은 색상을 적색,논색,청색의 삼원색으로 분리하여 정량화한 값이며, HSI는 채도,농도,휘도로 구분하여 정량화한 값이다. 이러한 값을 가지는 영상의 각 화소의 개수의 합을 이용하여 연소진단을 함에 있어 버너 화염 영상의 화소수는 가로,세로 100개씩 10,000개로 정하며, 다중 신경회로망의 처리는 RGB나 HSI의 각 레벨을 가지는 화소의 개수를 이용한다.

입력층의 노드수가 너무 많으면 판별의 어려움이 있으므로 각 영상 데이터 중에서 진단에 연관도가 높은 특정한 영역의 디지털 값을 입력으로 정한다. 이와같은 과정을 통한 다중 신경회로망 처리부(30)에서는 연소진단 결과를 출력하여 컴퓨터 모니터(6)을 통해 사용자에게 그 결과를 알려준다.

첨부 도면중 도 3은 다중신경회로망(30)의 처리과정을 설명한다. 즉, RGB나 HSI 특정 데이터 산출에 의해 6개의 신경회로망으로 영상의 값들이 입력되면 각각의 신경 회로망에 의해 6개의 연소 진단 결과가 출력된다. 각 신경회로망은 입력 영상의 특정 데이터중에서 자신의 출력과 상호 연관도가 높은 각각의 특정 영역 데이터를 입력으로 하며, 각 층의 노드수나 가중치를 달리하는 3개의 동일층에 의하여 판별의 정도를 높이거나 조절하게 된다.

이를 구체적으로 살펴보면 상기한 다중 신경망 처리부(30)의 입력노드층(37)은 각각의 서로 다른 가중치를 가지는 연결선을 통해서 은닉층(38)의 각 노드들과 연결된다. 이때 각 연결선의 가중치는 학습 알고리듬을 통해 변화된다. 은닉층(38)의 개수는 학습 알고리듬에 따라 임의의 개수로 변화될 수 있다.연소 진단의 출력을 위한 출력층(39)은 1개의 출력 노드를 가지며 각각은 도 3의 도시하는 바와같이 6개의 출력으로 나타난다.

즉, 신경 회로망 학습 알고리듬에 의한 연산의 과정을 거쳐 특정한 화염 영상을 입력으로 그 영상에 대칭되는 연소진단 지표가 나오도록 학습을 반복함으로써 화염 영상의 변화에 따른 연소 진단이 가능하게 된다.

본 발명은 화력 발전소의 산업용 또는 사업용 보일러 내에 설치되어 있는 버너의 연소상태를 감시 진단하는 장치를 기존 RGB, 및 HSI 에 의한 화염영상데이터를 입력신호원으로 한 신경회로망에 의하여 가능하게 하므로서 최적의 연소조건을 유지하게 하게 되었다.

이와같은 버너화염의 최적 연소상태는 공해 물질의 발생을 저감하는 운전을 가능하게 하고, 각 영상신호에 대한 연소 상태와 상관관계를 연소시 발생하는 잡음과 외란에 간섭 받지않고 가장 근접한 진단 결과를 낼 수 있게 되며, 각 연소 진단의 지표 산출을 위한 독립된 신경회로망을 사용하여 각각의 연소특성에 따른 입력값의 선택과 노드수의 변화,가중치의 조절등이 자유로워 연소진단 지표 판별의 효율성을 높이게 되었다.

Claims (2)

1. 화력발전소등의 보일러 버너의 연소상태 진단장치에 있어서,

   CCD카메라를 통하여 수광된 영상신호를 입력하는 RGB,HSI 데이터로 산출한 뒤 소정의 화염영상신호로 출력하는 RGB,HSI 데이터 산출부; 및

   입력노드층과, 상기 입력 노드들로부터 각각의 서로 다른 가중치를 가지는 학습 알고리듬으로 이루어지는 연결선으로 연결되는 은닉노드층과,다중 신경망 처리부의 각 출력단에 대응하는 출력 노드층으로 이루어지는 신경 회로망 처리부를 포함하여서 되는 보일러버너의 연소진단장치.
2. 제 1항에 있어서,상기 다중신경망 처리부는, 상기 RGB,HSI 데이터에서 출력된 신호로서 착/실화여부를 판정하는 착/실화 여부판정부,NO지표 산출부,NO_X지표 산출부,CO 지표 산출부,CO₂지표 산출부 및 화염 안정도 산출부로 이루어짐을 특징으로 하는 보일러 버너의 연소진단장치.