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煤粉锅炉炉膛火焰温度场的测量是燃烧调整的基础，对于锅炉的燃烧经济性、安全性诊断以及优化运行有着重要的意义．利用4个面阵CCD获取的火焰图像的数字信号，在分析测试系统物理模型和炉膛火焰温度分布规律的基础上，建立了非线性多目标优化数学模型，并应用PSO算法和文中提出的微粒群-鲍威尔混和算法（PSO-Powell）对其进行了求解．并在某电站350MW锅炉上进行了多负荷工况下的实际测试．结果表明，此混合算法提高了PSO算法的寻优能力，利用其重建的温度场可以作为燃烧诊断和优化运行的重要依据．