【摘 要】
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实现炉内温度场的检测对于揭示燃烧现象的本质和发展燃烧理论,及提高炉膛燃烧的安全性、经济性和低污染性都有着重要意义。深度学习中的多层感知器（Multi-Layer Perceptron,MLP）神经网络具有运算速度快,抗噪能力强等优势。本文提出了一种基于MLP神经网络的大型炉膛温度场重建方法。在火焰辐射成像的基础上,通过火焰图像处理与MLP神经网络相结合的方法开展了大型炉膛温度场重建的模拟及实验研究
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实现炉内温度场的检测对于揭示燃烧现象的本质和发展燃烧理论,及提高炉膛燃烧的安全性、经济性和低污染性都有着重要意义。深度学习中的多层感知器（Multi-Layer Perceptron,MLP）神经网络具有运算速度快,抗噪能力强等优势。本文提出了一种基于MLP神经网络的大型炉膛温度场重建方法。在火焰辐射成像的基础上,通过火焰图像处理与MLP神经网络相结合的方法开展了大型炉膛温度场重建的模拟及实验研究,主要工作如下:针对乙烯层流火焰,重建一维径向火焰温度以验证MLP神经网络的可靠性。重建结果的最大相对误差为2.33%,添加噪声的最大相对误差为1.94%,说明MLP神经网络模型具有良好的预测能力及抗噪能力。针对非轴对称单峰和双峰温度场,构建热辐射成像模型,生成训练数据集。利用训练完成的MLP神经网络模型重建炉膛温度场。两种温度场的最大相对误差均小于2%,说明MLP神经网络可以重建不同的炉膛温度场,反映温度场的高低温分布;不同噪声的最大相对误差也小于4%,说明MLP神经网络在重建炉膛温度场方面也具有较好的抗噪能力。自制一套便携式图像处理系统,根据三台锅炉的实验数据利用MLP神经网络重建炉膛温度场。对冲燃烧锅炉重建的炉膛温度场说明每组燃烧器的开/关状态影响炉膛温度场,且燃烧最充分的区域温度最高。两台四角切圆燃烧锅炉的重建结果均呈单峰分布,且位于燃烧器区域的炉膛温度最高,温度随负荷的加大而升高。三台锅炉边界温度分布反算值的平均相对误差分别为1.85%、2.24%与1.45%,说明温度场的重建结果可靠。
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