本文主要研究了一种基于红外阵列传感器的空气预热器热点检测系统以及与其相匹配的数据融合算法。空气预热器是利用锅炉尾部的烟气余热加热空气的换热设备。在锅炉起停炉过程中或低负荷运行时,由于炉膛温度较低而造成部分可燃物燃烧不完全并沉积在换热面上。这些沉积物很容易发生自燃,称为空气预热器的二次燃烧,需要对空气预热器进行热点检测来加以预防。目前大部分的空气预热器热点检测系统都是采用热电偶或红外传感器作为测温元件,将所测温度值与事先设定的报警阈值相比较,以此来判断是否需要报警。然而空气预热器可能在一个较大的温度范围内出现火情,很难确定一个适当的温度阈值来检测出所有出现的火情,并且阈值的设定过多的依赖于经验和现场工况,容易出现漏报警和误报警。另一方面,由于单个红外传感器的数据是孤立的,不能及时、完整地反映空气预热器的温度状态,所以本次提出基于红外阵列数据融合技术的火灾检测与报警方法。采用多个红外传感器同时检测空气预热器,根据空气预热器的温度分布规律将这些数据利用D-S证据有效的融合起来。本系统采用上、下位机结构。每个红外探头内由数个红外传感器组成的阵列分别挂接在两个单片机上构成下位机子系统,空气预热器内安装数个红外探头并通过双总线结构和上位机进行实时通信。上位机采用工控机实现数据处理和最终决策。本系统运行后,系统可以根据多传感器的检测值,自动找到空气预热器内部的温度分布规律,并根据这个能够不断自我调节的温度规律来检测热点部位及热点的大小。另外本系统还具有一定的自诊断和自适应能力,当某个传感器出现故障时,可根据故障情况自动调整具体的融合算法,并会发出相应的报警信号。