煤粉燃烧的图像与数据融合检测及其控制方法研究

煤粉燃烧广泛存在于工业生产的各个领域，燃烧过程的实时检测和最优控制是影响产品质量和生产能耗的关键技术因素。课题以工业氧化铝回转窑烧结为具体研究对象，研究煤粉燃烧火焰图像特征提取，结合相关热工数据，有效地检测煤粉燃烧温度和燃烧工况、并且从中提取有意义的模式规则，对于辨识煤粉燃烧过程工况、优化控制参数、实现更加稳定高效的过程控制具有重要的现实意义。.研究火焰图像纹理特征提取的有效方法，利用贝叶斯网络和软计算技术，综合分析生产数据和图像，有效整合现场信号，提取潜在的专家控制规则和工况识别知识，提高煤粉燃烧火焰检测和控制的鲁棒性。最后结合典型的工业回转窑实例，建立基于多源异类信息融合和面向煤耗最优的智能专家控制器。