一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109214332A(43)申请公布日2019.01.15(21)申请号201811011018.6(22)申请日2018.08.31(71)申请人华北电力大学地址102206北京市昌平区朱辛庄北农路2号(72)发明人刘禾白旭杨国田李新利于磊(74)专利代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司11246代理人黄家俊(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法(57)摘要本发明公开了属于数据识别技术领域的一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法。本方法通过提取火焰燃烧视频的分形特征参数以及计算分形维数均值、分形维数方差值参数作为燃烧特征值，并基于模糊理论提出了一种炉膛火焰燃烧稳定性判别方法。经过对火力发电厂现场视频图像的实际验证，本发明提出的火焰图像分形特征能够很好地反映煤粉在锅炉炉膛内部的燃烧状况，燃烧稳定性判别方法能够准确判别炉膛火焰燃烧稳定性，实现了基于炉膛火焰图像的燃烧稳定性实时自动判别。有利于火电厂锅炉燃烧状况自动监测，为机组安全运行提供技术保障。CN109214332ACN109214332A权利要求书1/2页1.一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法，其特征在于，包括：步骤1，将火焰视频图像每隔T帧取一幅作为检测数据；步骤2，根据检测数据，提取图像对应的燃烧区分形特征建立模糊模式识别判别的检测模糊集，稳定标准集和不稳定标准集：所述分形特征包括分形维数、分形维数均值和分形维数方差值；步骤3，根据模糊理论，分别计算检测模糊集和标准稳定集的海明相近度N1以及检测模糊集和标准不稳定集的海明相近度N2，N1计算公式如下：ut表示模糊模式识别判别的检测模糊集隶属度函数，t取值为1、2、3，N2计算公式如下：其中Xa为第a个检测模糊集，U1为标准稳定集，U0为标准不稳定集；步骤4，根据得到的两个相近度N1和N2进行比较，若N1＞N2，表明检测模糊集与标准稳定集更接近，则对应的火焰图像锅炉燃烧状况判别为稳定燃烧；反之，若N1＜N2，则表明检测模糊集与标准不稳定集更接近，对应的火焰图像锅炉燃烧状况判别为不稳定燃烧，从而确定判别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：步骤101，从炉膛火焰视频中提取T时刻的单帧图像，并将其数字化和灰度化，得到图像fgray(i，j，T)；其中fgray表示火焰图像灰度化处理后的灰度图像；i，j表示数字化后火焰图像中图像行、列位置；步骤102，在图像fgray(i，j，T)上，根据煤粉气流进入炉膛的方向和黑龙长度的方向确定识别区域的方向；选择灰度值85，180作为划分未燃区、初燃区和完全燃烧区的灰度阈值；分析这三个区域的煤粉燃烧情况，可以得到决定煤粉在锅炉炉膛内部稳定燃烧与否的区域主要是燃烧区；随后将已确定方向、划分区域后的煤粉图像记为fdirection(i，j，T)；步骤103，对图像fdirection(i，j，T)进行最大类间方差运算，采用自适应确定阈值的方法，将燃烧区域从完全燃烧区中分离出来，采用Canny边缘提取完整的提取到燃烧区和完全燃烧区的边界，并计算边界轮廓的长度；得到的图像记为fCanny(i，j，T)。3.根据权利要求1所述的一种基于炉膛火焰图像分形特征的燃烧稳定性判别方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：步骤201，在fCanny(i，j，T)基础上，盒子尺寸和图像最大区域的比例r＝S/M，其中M×M为图像大小，S×S为盒子尺寸；则nr(i，j)＝q-p+1表示比例为r时，覆盖第(i，j)图像所需的盒子数对于整个燃烧区域所需盒子数为：Nr＝∑nr(i，j)，其中，图像灰度在第(i，j)网格中最小值和最大值分别落在第p和第q个盒子中；步骤202，针对不同的比例r值，计算盒子数Nr＝∑nr(i，j)后，再应用最小二乘法拟合目标物体的分形维数曲线即可求出某一帧火焰图像的分形维数定义：表示盒子尺寸越大，所覆盖的图像细节信息越小，分形维数越小；步骤203，建立分形特征的隶属度函数：2CN109214332A权利要求书2/2页(1)分形维数F，F∈[1，1.5]，分形维数的隶属度函数(2)分形维数均值分形维数均值的隶属度函数(3)分形维数方差值S2∈[0，0.5]，分形维数方差值的隶属度函数步骤204，在步骤203的基础上，结合火焰视频图像计算得到的分形维数，分形维数均值，分形维数方差值，建立模糊模式识别判别的检测模糊集(u1，u2，u3)，稳定