研究炉内温度场的分布情况对于锅炉的燃烧优化和锅炉控制具有重要的意义,通过检测温度场的分布及其变化情况可以及时获取炉内温度分布、火焰中心位置、辐射传热量等信息。然而在实际的工程应用中,由于声学测温装置工作环境恶劣、设备结构复杂以及强烈的锅炉运行噪声影响,声学测温信号常常会出现故障或者异常。为此,寻找一种高效易行的声学测温信号优化处理方法就显得尤为重要。本文根据锅炉噪声的特性以及声学测温装置的特点,研究温度场声学测温信号的优化增强技术,主要研究内容包括:1、本文基于信号特征提取的基础理论与分类方法设计的基本原则,应用统计学特征提取与小波包系数特征提取方法提取了四类典型信号的特征,进一步引入测温信号在不同频带范围内的能量分布特征,提出了基于小波包变换的能量分布特征提取方法的测温信号特征提取与分类算法,并利用现场数据加以验证。2、基于随机噪声理论以及模极大值去噪原理和算法,本文进一步分析了炉膛噪声的特点,针对模极大值去噪算法的闽值选取过程展开了分析研究。本文结合阈值选取过程对算法去噪效果的影响改进了温度场声学测温信号,引入了瞬时炉膛噪声特性以优化阈值选取过程,提出了一种阈值改进后的模极大值去噪算法。最后,利用现场数据以及全工况条件下的仿真实验验证了阈值改进后的模极大值算法。3、在国内某自备电站锅炉进行了声学测温实验,在稳定工况条件以及锅炉启停,风量调整等变工况条件下验证了阈值改进后的模极大值算法的可行性与有效性,为声学测温信号优化增强技术的工程应用提供了丰富的实践经验。