【摘 要】
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提出了一种基于火焰图像和卷积稀疏自编码(CSAE)的燃烧工况监测方法。该方法利用具有深层结构的CSAE网络提取火焰图像的关键特征,并将其输入到Soft-max分类器中进行燃烧工况识别。利用在300 MW电站锅炉上获取的火焰图像验证了该方法的可行性。结果表明:CSAE-Soft-max模型的识别精度达到98.9%,说明该方法是可行的。
【机 构】
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国电江苏谏壁发电有限公司,江苏镇江212006东南大学火电机组振动国家工程研究中心,南京210096;
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提出了一种基于火焰图像和卷积稀疏自编码(CSAE)的燃烧工况监测方法。该方法利用具有深层结构的CSAE网络提取火焰图像的关键特征,并将其输入到Soft-max分类器中进行燃烧工况识别。利用在300 MW电站锅炉上获取的火焰图像验证了该方法的可行性。结果表明:CSAE-Soft-max模型的识别精度达到98.9%,说明该方法是可行的。
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