【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业链条炉排锅炉系统燃烧领域，特别涉及一种链条炉排炉火焰平衡判别方法及系统。
技术介绍
1、链条炉排锅炉至今已有一百多年的历史，由于它从加煤到出渣排灰都实现了机械化，运行稳定可靠，已成为工业锅炉的主导产品并且得到不断发展。国内外链条炉排锅炉的容量已经发展到200t/h。且能源主要以煤炭为主，燃煤链条炉排锅炉因初期投资小、检修维护时间短、调整负荷方便等优点而得到快速、大量使用。
2、链条炉排锅炉的工作过程是：煤进入炉膛后先经过干燥、预热、挥发分析出，然后是挥发分着火，再从煤层表面引燃，燃烧面逐渐向下传播，助燃空气从煤层下面向上送入，这种燃烧面与助燃空气的逆向传播方式贯穿于链条炉排锅炉燃烧的全过程。这是造成链条炉排锅炉着火慢、着火难、煤种适应性差、燃烧效率低、污染严重的根本原因。
3、链条炉排锅炉在实际应用过程中，热效率很低，很大一部分链条锅炉的燃烧效率只有60％左右，除了煤质差等客观因素外，还有多方面影响链条炉燃烧稳定性和燃烧效率的因素，例如燃料层厚度、炉膛容积热负荷、炉膛风量等。在节能减排要求日益提高的今天，提高链条炉的燃料适应性、燃烧稳定性和燃烧效率就显得尤为重要和紧迫。
4、链条炉排偏烧现象是一侧或两侧部位常有火口，火口处有大量空气通过，造成局布火色炽白，而其它部位风量减少，火色发暗甚至形成黑区燃烧不完全，造成可燃物增多。火床偏烧在链条炉燃烧中可以说是常见病。由于目前火焰的观测方式，本质上仍然依赖于操作人员的直观判断。而燃烧室与中控室相距较远，工作环境十分恶劣，操作人员劳动强
技术实现思路
1、基于此，本申请实施例提供了一种链条炉排炉火焰平衡判别方法及系统，使用机器视觉和数据分析技术，对实时采集到的火焰视频进行分析，在偏烧情况发生的前期能做出判断，由判断结果指导操作工及时做出调整，保障链条炉排炉系统高效、平稳运行。
2、第一方面，提供了一种链条炉排炉火焰平衡判别方法，该方法包括：
3、获取现场采集到的历史火焰视频片段，对历史火焰视频片段进行分类，并将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵；将火焰区域均匀划分为偶数个区域，并对每个类别中划分后各个区域所对应的二维矩阵进行分析得到每个类别的相关性系数；
4、利用工业相机采集火焰燃烧图像，通过机器视觉算法提取出火焰图像的特征矩阵；将分析得到的每个类别的相关性系数对提取出的特征矩阵进行相关性分析，确定出相关性最强的类别作为最终结果进行输出；并将最终结果输出给优化控制端指导控制，实现火焰均衡判别。
5、可选地，对历史火焰视频片段进行分类，包括：对历史火焰视频片段分类为左侧欠烧、右侧欠烧以及燃烧平衡。
6、可选地，将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵之前，所述方法包括：
7、使用机器视觉算法对火焰图像进行处理，提取出火焰特征；其中，所述火焰特征至少包括火焰的颜色、亮度、形状、纹理；将提取出的特征按照预设格式组织成特征矩阵。
8、可选地，将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵包括：
9、采用最大-最小归一化或z-score归一化进行归一化操作；
10、将归一化后的特征矩阵通过主成分分析或线性判别分析将特征矩阵降维到二维矩阵。
11、可选地，对每个类别中划分后各个区域所对应的二维矩阵进行分析得到每个类别的相关性系数，包括：
12、对同一类别多个历史视频的归一化后的转为二维的特征矩阵利用数据分析方法进行探索性分析，分析其分布范围，规律和相关性指标，得到对应相关性系数；
13、其中，通过公式
14、
15、确定连续性变量关系rs，n表示历史视频片段总数量，i表示历史视频片段编号，r代表xi中的秩，qi代表yi在(y1,y2,y3....yn)中的秩。
16、可选地，利用工业相机采集火焰燃烧图像，通过机器视觉算法提取出火焰图像的特征矩阵，包括：
17、实时读取视频流，将视频流所对应的特征矩阵进行归一化操作，并且转换成二维矩阵。
18、可选地，将分析得到的每个类别的相关性系数对提取出的特征矩阵进行相关性分析，确定出相关性最强的类别作为最终结果进行输出，包括：
19、将生成的二维矩阵与由历史火焰视频片段生成的多组相关性系数进行距离计算，通过公式
20、
21、确定类别相似度r，其中，n表示历史视频片段总数量，i表示历史视频片段编号，xi、yi分别为生成的二维矩阵系数，分别为历史火焰视频片段生成的多组相关性系数，并将最相似的类别作为当前火焰是否平衡判别结果输出给优化控制端指导控制。
22、第二方面，提供了一种链条炉排炉火焰平衡判别系统，该系统包括：
23、训练模块，用于获取现场采集到的历史火焰视频片段，对历史火焰视频片段进行分类，并将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵；将火焰区域均匀划分为偶数个区域，并对每个类别中划分后各个区域所对应的二维矩阵进行分析得到每个类别的相关性系数；
24、推理模块，用于利用工业相机采集火焰燃烧图像，通过机器视觉算法提取出火焰图像的特征矩阵；将分析得到的每个类别的相关性系数对提取出的特征矩阵进行相关性分析，确定出相关性最强的类别作为最终结果进行输出；并将最终结果输出给优化控制端指导控制，实现火焰均衡判别。
25、第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面任一所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法。
26、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法。
27、本申请实施例提供的技术方案中，首先获取现场采集到的历史火焰视频片段，对历史火焰视频片段进行分类，并将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵；将火焰区域均匀划分为偶数个区域，并对每个类别中划分后各个区域所对应的二维矩阵进行分析得到每个类别的相关性系数；然后利用工业相机采集火焰燃烧图像，通过机器视觉算法提取出火焰图像的特征矩阵；将分析得到的每个类别的相关性系数对提取出的特征矩阵进行相关性分析，确定出相关性最强的类别作为最终结果进行输出；并将最终结果输出给优化控制端指导控制，实现火焰均衡判别。
28、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
29、(1)在火焰不平衡现本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，对历史火焰视频片段进行分类，包括：对历史火焰视频片段分类为左侧欠烧、右侧欠烧以及燃烧平衡。
3.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵之前，所述方法包括：
4.根据权利要求3所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵包括：
5.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，对每个类别中划分后各个区域所对应的二维矩阵进行分析得到每个类别的相关性系数，包括：
6.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，利用工业相机采集火焰燃烧图像，通过机器视觉算法提取出火焰图像的特征矩阵，包括：
7.根据权利要求6所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，将分析得到的每个类别的相关性系数对提取出的特征矩阵进
8.一种链条炉排炉火焰平衡判别系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，对历史火焰视频片段进行分类，包括：对历史火焰视频片段分类为左侧欠烧、右侧欠烧以及燃烧平衡。
3.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵之前，所述方法包括：
4.根据权利要求3所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，将每段历史火焰视频片段所对应的特征矩阵进行归一化操作后转换为二维矩阵包括：
5.根据权利要求1所述的链条炉排炉火焰平衡判别方法，其特征在于，对每个类别中划分后各个区域所对应的二维矩阵进行分析得到每个类别的相关性系数，包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：李明党，韩菲，高瑞峰，
申请(专利权)人：北京和隆优化科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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