【摘 要】
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以某电厂的监控信息系统(SIS)中的历史数据库作为分析平台，讨论了一种基于统计分析和自组织特征映射(SOFM)神经网络状态识别的燃烧诊断方法。首先对火检信号样本进行特征提取，提取出火焰亮度平均值、火焰亮度方差、火焰亮度峰峰值和均匀度等4个特征量，大量统计分析表明这些特征量能够反映不同工况下的火焰燃烧状态。然后将火焰信号特征值作为自组织神经网络输入，通过自组织训练，得到对应于稳定和不稳定燃烧状态下的
【机 构】
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华北电力大学,电站设备状态监测与控制教育部重点实验室,北京 102206
【出 处】
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中国动力工程学会2006电站自动化信息化学术和技术交流年会
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以某电厂的监控信息系统(SIS)中的历史数据库作为分析平台，讨论了一种基于统计分析和自组织特征映射(SOFM)神经网络状态识别的燃烧诊断方法。首先对火检信号样本进行特征提取，提取出火焰亮度平均值、火焰亮度方差、火焰亮度峰峰值和均匀度等4个特征量，大量统计分析表明这些特征量能够反映不同工况下的火焰燃烧状态。然后将火焰信号特征值作为自组织神经网络输入，通过自组织训练，得到对应于稳定和不稳定燃烧状态下的不同输出区域。经过验证，这种方法能有效识别火焰燃烧状态的稳定与否。最后，利用自组织神经网络的多次聚类结果，分析并验证了用燃烧指数对燃烧状态作定量描述的可行性。
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