[发明专利]一种新燃料在线识别方法无效

专利信息
申请号: 200910091875.6 申请日: 2009-08-28
公开(公告)号: CN101644699A 公开(公告)日: 2010-02-10
发明(设计)人: 徐立军;谭丞;曹章 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01N31/12 分类号: G01N31/12;G01J1/42
代理公司: 北京慧泉知识产权代理有限公司 代理人: 王顺荣;唐爱华
地址: 100191北京市海淀区学院路*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开一种新燃料在线识别方法,阶段一、建立已知燃料特征值分布的联合概率密度模型:从已知燃料燃烧的火焰辐射信号中提取火焰辐射信号在时域和频域内的特征值作为火焰原始特征值;通过正交化数据处理把火焰原始特征值数据变成互不相关的正交化特征值数据;利用得到的正交化特征值数据建立每种已知燃料特征值分布的联合概率密度模型;阶段二、新燃料在线识别:提取待识别燃料燃烧火焰辐射信号中时域和频域内的特征值作为原始特征值;将原始特征值进行正交化数据处理;将得到的正交化特征值数据输入到每种已知燃料的联合概率密度模型中得出待识别燃料属于每种已知燃料的概率密度值,根据此概率密度值判断待识别燃料的种类,及是否为新燃料。
搜索关键词: 一种 燃料 在线 识别 方法
【主权项】:
1、一种新燃料在线识别方法,其特征在于:包括两个阶段:阶段一、建立已知燃料燃烧特征值分布的联合概率密度模型,步骤如下:步骤一、从已知燃料燃烧的火焰辐射信号中提取火焰辐射信号在时域和频域内的特征值作为火焰的原始特征值;利用三个光电传感器来得到J种已知燃料燃烧火焰在红外、可见光和紫外三个谱段上的辐射信号,每种燃料采集M组信号,每组包括3个信号,则一共得到J×M×3个火焰辐射信号,构成一信号样本集{x(j,m,s)|j=1,2,…,J;m=1,2,…,M;s=1,2,3};通过特征值提取从每种已知燃料每个谱段的火焰信号中提取得到火焰在时域和频域内的特征值c(j,m,s,t)(j=1,2,…,J;m=1,2,…,M;s=1,2,3;t=1,2,…,T),作为原始特征值,得到一大小为J×M×3T的原始特征值数据矩阵d={d(j,m,u)|j=1,2,…,J;m=1,2,…,M;u=1,2,…,3T};步骤二、通过正交化数据处理把火焰原始特征值数据变成互不相关的正交化特征值数据;从针对第j种已知燃料获得的第m组三个信号{x(j,m,1),x(j,m,2),x(j,m,3)}中提取的3T个特征值{d(j,m,u)|u=1,2,…,3T}是具有相关性的,因此需要把得到的这些具有相关性的原始特征值数据进行正交化处理,并从每组三个信号获得的3T个正交化特征值中选取对火焰特征贡献最大的前L个正交化特征值,并按照对火焰特征贡献由大到小的顺序排列。从而,与原始特征值数据矩阵d相对应,得到一大小为J×M×L的正交化特征值数据矩阵g={g(j,m,l)|j=1,2,…,J;m=1,2,…,M;l=1,2,…,L};步骤三、利用步骤二得到的正交化特征值数据建立每种已知燃料特征值分布的联合概率密度模型;得到的第j种已知燃料的正交化特征值数据矩阵为gj(m,l)={g(j,m,l)|m=1,2,…,M;l=1,2,…,L},其L个正交化特征值之间彼此独立,就可根据求出的第j种已知燃料每个正交化特征值即数据矩阵gj(m,l)每一列的均值和方差,建立第j种已知燃料特征值分布的联合概率密度模型fj(X1,X2,…,XL),并且根据每种燃料的特征值分布情况设立一个阈值kj(j=1,2,…,J),作为是否为该种燃料的判断依据;阶段二、新燃料的在线识别;步骤如下:步骤四、提取待识别燃料燃烧火焰辐射信号中时域和频域内的特征值作为原始特征值;利用三个光电传感器来分别得到待识别燃料燃烧火焰在红外、可见光和紫外三个谱段上的一组三个辐射信号{x′(s)|s=1,2,3}=[x′(1),x′(2),x′(3)],从得到的火焰辐射信号中提取与阶段一步骤一中相同的火焰在时域和频域内的特征值{c′(s,t)|s=1,2,3;t=1,2,…,T},作为待识别燃料燃烧火焰的原始特征值,得到大小为1×3T的原始特征值数据矩阵d′={d′(u)|u=1,2,…,3T};步骤五、将步骤四得到的原始特征值进行正交化数据处理获得正交化的特征值数据;将待识别燃料燃烧火焰的原始特征值矩阵d′进行与阶段一步骤二中相同的正交化数据处理,并且选取与阶段一步骤二中相同的L个主成分个数,得到具有L列的待识别燃料燃烧火焰的正交化特征值数据矩阵g′={g′(l)|l=1,2,…,L};步骤六、将步骤五得到的正交化的特征值数据输入到每种已知燃料的联合概率密度模型中得出待识别燃料属于每种已知燃料的概率密度值,则可根据此概率密度值来判断燃烧的待识别燃料的种类,及是否为新燃料;将得到的待识别燃料燃烧火焰的正交化特征值数据输入到阶段一步骤三中建立的每种已知燃料燃烧特征值分布的联合概率密度模型fj(X1,X2,…,XL)中,可得到待识别燃料属于每种已知燃料的概率密度值f1,f2,…fJ;选择所得各概率密度值中的最大值,max(f1,f2,…fJ);假设fj=max(f1,f2,…fJ)(1≤j≤J),即待识别燃料属于第j种已知燃料的概率密度值最大,那么,将fj与针对该最大值所属的已知燃料预先设定的概率密度的阈值kj进行比较,若该最大值大于等于设定阈值,即fj≥kj,则判断待识别燃料属于该最大值所属的燃料种类,即第j种燃料,否则判断待识别燃料为一种新燃料。
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