论文部分内容阅读
在回转窑燃煤火焰视频模糊且干扰较大的情况下,基于火焰辐射能量和燃烧稳定程度提取多帧煤粉燃烧图像的统计特征进行烧结温度判断.为克服工业现场特征数据中的粗差干扰,将极限学习机(Extreme learning machine,ELM)与稳健估计理论相结合,用训练误差分布的Parzen窗非参数估计构造ELM权矩阵,对其输出层权值进行稳健最小二乘估计.基于上述火焰视频的统计特征,用该改进的鲁棒极限学习机(Robust-ELM)检测烧结带温度.实验结果表明,在视频图像模糊、不能用常规静态图像处理方法软测量烧结