[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

说明书

一种基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法，包括步骤1)选取某一时间段的带有类标的火焰视频作为训练样本，选取另一时间段待测稳定性的火焰视频作为测试样本；提取训练样本和测试样本的每一帧火焰图像，计算火焰图像的平均灰度值，形成火焰视频光照序列；步骤2)依次对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)将测试样本的主成分特征输入至已训练好的分类器中，判断测试样本中火焰燃烧的稳定性。本发明采用递归图纹理特征反应火焰光照序列的动态特性，从而有效判断火焰燃烧的稳定性。

技术领域

本发明涉及燃烧稳定性检测技术领域，尤其指一种基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法。

背景技术

火焰燃烧时的不稳定工况会导致不均匀的热分布、低效率和高污染物排放。维持窑炉的稳定燃烧，能够提高能源利用率，降低废气污水的排放，促进国民经济的可持续发展。因此，及时准确地检测出不稳定的燃烧状态是业内非常重视的一个问题。

目前，检测窑炉火焰温度的稳定性主要采用物理测量法，具体来说，是采用红外传感、声压计和热电偶等对火焰稳定性进行检测，此种方法虽然简单易行，但由于前述元件只能检测到单点或小面积火焰上的温度，无法提供全面准确的温度信息，因此此种物理测量法并不能准确反映实际情况。事实上，由于窑炉工业现场的恶劣环境和生产过程的复杂性，检测火焰燃烧的稳定性本身是很难在工业现场进行的。在业内，还有一种通过闭路电视系统监控火焰来判断火焰燃烧状态和过程的方法，该方法主要是根据火焰图像和视频提供的信息对图像和视频数据建模，进而对图像和视频信息进行预测或模式识别，以判断火焰燃烧的稳定性。在该方法中，虽然火焰图像和视频可以提供足够全面的温度信息，但它对工业相机的要求很高，它很难解决因工业现场灰尘和烟雾导致用工业相机拍摄的图像模糊，难以从图像和视频中提取视觉特征，从而导致无法从图像中判断火焰燃烧是否稳定的问题。另外，该方法通常是从单帧图像上提取信息，它尚未使用完全的火焰信息，且它忽略了帧与帧之间相关性的系统动态信息，因此这种用单帧的特性来判断火焰的稳定性并不准确，尤其是对于不稳定状态的分析。

发明内容

为了解决传统的火焰稳定性判断不准确的问题，本发明提供一种基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方法：一种基于混沌特性分析的火焰燃烧稳定性识别方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。