[发明专利]一种基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法

权利要求书

1.一种基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法，其特征在于，包括：

步骤1)确定样本

选取某一时间段的带有类标的火焰视频作为训练样本，以及选取另一时间段待测稳定性的火焰视频作为测试样本；提取所述训练样本和测试样本的每一帧火焰图像，计算所述火焰图像的平均灰度值，形成火焰视频光照序列；

步骤2)处理样本以及对分类器训练

依次对所述训练样本和测试样本的火焰视频光照序列进行高维相空间重构、可视化递归图、提取纹理特征以及降维处理，而后选取所述训练样本的主成分特征及其类标输入分类器中进行训练，得到训练好的分类器；

步骤3)确定火焰燃烧稳定性

将所述测试样本的主成分特征输入至已训练好的分类器中，判断所述测试样本中火焰燃烧的稳定性。

2.根据权利要求1所述的基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法，其特征在于：在步骤1)中，所述火焰图像的平均灰度值采用如下公式进行计算：

其中，I是计算得到的平均灰度值，row和cal是火焰图像的尺寸，grayscale_k,p是火焰图像在(k,p)像素的灰度级。

3.根据权利要求2所述的基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法，其特征在于：步骤2)中，对所述火焰视频光照序列进行高维相空间重构时，先对火焰视频光照序列进行归一化，再根据归一化后的火焰视频光照序列确定延迟时间，接着确定火焰视频光照序列的嵌入维数，最后使用时间延迟方法对火焰视频光照序列进行相空间重构。

4.根据权利要求3所述的基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法，其特征在于：步骤2)中：

所述火焰视频光照序列进行归一化的公式如下：

其中，x_i是火焰视频光照序列，μ是火焰视频光照序列x_i的平均值，MaxValue是火焰视频光照序列x_i中的最大值，MinValue是火焰视频光照序列x_i中的最小值。

确定延迟时间的方法如下：针对归一化后提取出的火焰视频光照序列x_i计算{x_i}和{x_i+t，t＝1,2,3,…τ}构成的离散系统S和Q的信息熵；

其中，P(s_i)和P(q_i)分别为S和Q中事件s_i和q_i发生的概率；

在给定S的情况下，通过S的信息推测到关于系统Q的信息，则将其称为S和Q的互信息，表达式如下：

I(Q,S)＝H(Q)-H(Q|S) (5)

在上式(5)中，通过逐步增大Q系统{x_i+t，t＝1,2,3,…τ}中的t，计算每一次调整t后的互信息，当互信息I(Q,S)第一次达到极小值时，相对应的t值记为延迟时间τ。

确定嵌入维数的方法如下：在d维相空间中，每一个相点均有邻近点x_NN，其距离为R_d(i)，当相空间的维数从d维增加到d+1维时，这两个相点的距离就会发生变化，两个间的距离就会变为R_d+1(i)，如果R_d+1(i)比R_d(i)大很多，可以认为这是由于高维混沌吸引子中的两个不相邻点投影到低维轨迹时变成相邻点造成的，这样的点是虚假临近的，令

若a₁(i,d)＞R_τ，则x_NN是x_i的虚假临近点。对于火焰视频光照序列x_i，从嵌入维数d的最小起始值1开始计算虚假临近点的比例，当随着d的增大，虚假临近点的比例不再减小时，此时的维数就被确定为嵌入维数m。

所述火焰视频光照序列进行相空间重构的公式如下：

X_i＝{x_i,x_i+τ,...,x_(i+(m-1)τ)} (7)

其中，X_i为重构后的相空间中的向量，x_i+(i-1)τ是原始相空间中的向量，m为嵌入维数，τ为延迟时间。