本文的重点是通过对煤粉燃烧火焰图像的分析，利用煤粉火焰图像处理的实时、准确的优点以及．BP神经网络能很好解决燃烧模式识别的优点。构造出一个新型的基于BP神经网络的电站锅炉单燃烧器燃烧状态诊断系统。 首先，分析了锅炉单燃烧器煤粉燃烧图像的形态和特征，提取出几个较为典型的特征量：如图像燃烧峰面后平均亮度、峰面中心点位置等，构成了BP燃烧诊断系统网络的输入。并详细介绍了诊断网络的工作原理、网络结构和网络训练。利用一组测试样本给出诊断系统的仿真实验结果。其次，根据目前市场上主流的计算机软、硬件配置，设计了一套工程上实用的诊断系统，着重介绍了如何实现与DCS的通信。详细介绍了诊断系统软件的各种主要功能子模块，并简单介绍了如何在Windows操作系统下用Visual C++开发平台编程实现各种功能子模块。最后，提出了解决系统在工程实现中的一些问题和解决方法。