我国日益严格环境保护标准要求减少电站锅炉的燃烧污染排放，而只有优化炉内燃烧工况，才能有效控制污染量；不仅如此，燃烧工况的优化还可以合理地减少燃料量和避免炉内爆管。作为燃烧优化措施之一，近年来，我国在燃烧器改造等方面做了大量工作，对电站锅炉燃烧状况的改善起到了重要作用，然而用于判断燃烧状况的炉内燃烧监测技术的研究却遇到了诸多问题，是一个相对落后的环节。本课题的主要目的在于建立一种基于火焰图像的用于炉内燃烧火焰温度场、颗粒浓度场测量及炉内燃烧诊断的监测系统。 本文的研究工作主要是采用面阵CCD摄像机及相关图像采集处理设备作为测量工具，实现煤粉火焰温度场、颗粒浓度场的测量。根据燃煤火焰辐射传递方程和弥散介质辐射特征，主要研究了投影温度场、三维温度场和碳粒浓度场的重建模型、算法和工程应用。介绍了在300MW的煤粉锅炉上进行的温度场测量和燃烧诊断结果。 本文建立了投影温度测量的严格的数学定义和可行的测量方法。在综合考虑了所有可能的误差因素之后，提出了一种利用BP神经网络实现图像色度信息向投影温度映射的投影温度测量方法。 在对辐射传递微分方程进行网格化处理之后，本文建立了截面温度场测量模型、三维温度场测量模型和碳粒浓度场测量模型。针对所提出了测量模型，发展相应的行之有效的计算方法。对建立的模型和计算方法进行了数值模拟，考察了其可行性、收敛性和数值稳定性。文中同时给出了实际测试结果。 本文详细介绍了火焰图像处理系统在300MW电站煤粉锅炉上的应用。阐述了系统的主要功能、指导思想和基本概况。利用这套系统，进一步发展了利用火焰图像实现燃烧诊断的相关研究。最后，提出将炉膛辐射温度作为中间被调量构成串级调节系统以改善锅炉调节对象的调节特性，研究了相应的模型和控制算法，文中给出了仿真计算结果。