基于模糊聚類的爐膛火焰分割技術研究.pdf

1、我國是一個少油少氣多煤的國家，煤炭的消費比例大約占能源總體消費水平的70％左右，其中工業(yè)鍋爐消耗原煤占中國能源消費總量的18％。然而目前我國運行的大多數(shù)鍋爐系統(tǒng)長期處在高能耗、高排放以及低服役期的狀態(tài)，造成了巨大的能源浪費和嚴重環(huán)境污染。這是由于原煤的燃燒是一個非常復雜、劇烈的氧化反應，它的工況是極不穩(wěn)定，難以控制造成的。因此如何對燃燒的火焰進行有效的監(jiān)控，是燃煤鍋爐安全、高效生產(chǎn)的重要保證。計算機視覺和圖像處理技術的不斷進步，為鍋爐燃

2、燒狀態(tài)監(jiān)控帶來了更加直觀、高效的方法和手段?；谟嬎銠C視覺的鍋爐燃燒監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵就是準確提取火焰目標，而圖像分割技術的研究就是為了解決這一問題。但現(xiàn)有的分割研究大多針對于灰度圖像，并且存在著通用性差、分割效果不佳和實時性不夠好等缺點。
　　本文針對現(xiàn)有鍋爐火焰分割算法的不足，在各類分割算法的分析的基礎上，發(fā)揮聚類算法通用性強的優(yōu)勢，結合Lab圖像顏色空間的優(yōu)點，通過對FCM算法進行改進，提出了結合爬山法的模糊C均值彩色圖像分割方

3、法并用該方法對火焰圖像進行的仿真實驗。實驗證明改進后的算法在通用性、實時性方面有著顯著的提升，并且得到了十分準確的分割結果。為改進現(xiàn)有火焰分割算法通用性，論文分析了現(xiàn)有的圖像分割技術，確定聚類算法作為本文的火焰分割算法。重點研究模糊聚類算法以及包括HCM、FCM和HFCM在內的三種經(jīng)典的模糊聚類圖像分割算法，并闡述了這些算法存在的缺陷。通過研究，利用爬山法對顏色直方圖進行處理，解決了初始參數(shù)難以確定和迭代計算量大的問題;充分發(fā)揮Lab彩