高温低氧燃烧技术(High Temperature Air Combustion简称HTAC)是二十世纪九十年代初发展起来的,它是一种具有高效节能和低NOx排放双重优越性的燃烧技术。因为它的双重优越性,一直以来受到世界各国的普遍重视。目前这种技术主要应用于冶金业的轧钢加热炉、钢包烘烤炉、均热炉、罩式热处理炉、辐射管气体渗碳炉、玻璃熔化炉、熔铝炉、锻造炉等。评价各种工业炉和燃烧技术的两个基本的标准是燃烧工况稳定性和NOx的排放量。燃烧工况的稳定与否是优化设计煤粉燃烧器的基础,也是影响锅炉经济、安全运行的重要因素。燃烧工况的不稳定不仅会降低锅炉的效率,增加污染物的排放和产生噪声污染,在极端的情况下还可能会引起炉膛灭火造成事故。氮氧化物有极大的危害性：对人体有直接的危害；是酸雨形成的一个主要原因,污染环境；其中的二氧化氮是温室气体,会破坏臭氧层。但锅炉和燃烧技术的高温低氧特点,也给高温炉燃烧状态的监测和NOx排放的预测都带来了很大的困难。西方发达国家对这种技术展开了系列的研究,并取得了显著的成就,而在我国,对该技术的研究刚刚起步。目前,对高温低氧燃烧火焰的稳定性与研究文献报道很少,对氮氧化物的排放的研究也仅限于借助CFD(计算流体力学),可靠性往往只是通过定性分析进行验证,这很难保证对燃烧火焰NOx生成量的准确预测。 基于以上背景,提出了主要针对炼钢炉的基于火焰图像辨识的高温低氧燃烧NOX排放与燃烧稳定性预测的课题,对缩短我国在高温空气燃烧技术方面与国外先进技术的差距具有十分重要的意义。 在本文中主要论述了两个数学模型：一个燃烧稳定性识别模型,另一个是氮氧化物排放量的监测模型。同时提出了一种改进算法--利用改进的自适应逃逸微粒群算法(IAEPSO)训练改进的自适应小波神经网络--用来识别高温低氧技术下的燃烧工况的稳定性；还用灰色预测模型预测氮氧化物排放量；同时还提出了开发工业高温炉自动调节系统的想法,作为课题的一点补充,为基于火焰图像的高温低氧技术的深入研究提供一些思路。