专利名称：一种燃料种类在线辨识系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种燃料种类的辨识系统，特别是涉及一种燃料 种类的在线辨识系统。属于锅炉燃料种类辨识技术领域。
背景技术：
中国是世界上最大的煤炭生产国和消费国，以燃煤为主的火力发 电厂在我国电力工业中占主导地位。由于经济等原因的限制，发电厂 经常使用不同种类的煤，有的还燃烧或添加燃烧生物质。这里将煤与 生物质统称为燃料。而在电厂的储煤场(或燃料堆)中有许多种类的 燃料，各种燃料的堆放是随机的，所以燃烧时燃料的种类通常是未知 的，也是不可预测的。由于燃料种类变动的频繁，对燃烧炉内燃烧情 况的检测和控制就变得很困难，严重时，甚至会产生燃烧炉灭火、"放 炮"，炉膛爆炸等恶性事故。因此，在使用不同种类燃料的电厂中进 行燃料种类的辨识能够有效地对燃烧炉中的燃烧情况进行检测和控 制，提高燃烧效率并且能够减少污染气体的排放。
目前，市场上已经存在着利用射线、微波和无源特征标记技术的 一些在线燃料分析仪器和燃料跟踪系统。但是，这些系统造价非常高， 安装复杂，运行维护成本也相当高。因此，非常需要一种实用的、性 价比高的方法来解决这一 问题。
实用新型内容
本实用新型的目的是克服现有技术的不足，提供一种能够在锅炉 稳定燃烧的条件下有效辨识燃料种类的系统。
本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统的技术方案是这样实 现的
本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统，包括燃烧室，燃烧室
3为燃料的燃烧位置，所述燃烧室与特征值提取模块相连接，燃烧室与 特征值提取模块通过透光元件相连接，燃料燃烧产生的火焰的可见 光、紫外线、红外线通过透光元件传递给特征值提取模块，所述特征 值提取模块与数据预处理模块通过数据线连接，所述数据预处理模块 与神经网络也通过数据线连接，所述神经网络与显示系统相连接，显 示系统可以是ii算机的显示器，显示系统能够将燃料种类的辨识结果 显示出来。
而且所述特征值提取模块包括用于提取燃料燃烧火焰的三光谱 段的三个光电传感器，光电传感器为现有技术中常见的部件，光电传 感器能够将燃料燃烧时产生的火焰的三个不同光谱段信号转换为电信号。
而且所述神经网络包括非线型的隐层及输出层。
本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统相对于现有技术具有 如下优点
1、在稳定燃烧条件下，把从光电传感器得到的火焰辐射信号中 提取的原始特征值通过一个经过训练的神经网络来在线辨识出燃料 的类型。而在利用神经网络之前先对原始特征值数据进行数据预处 理，可以有效地减少输入数据的维数，能够在显著降低网络复杂性的 同时应用更多有用的信息，不仅可加快神经网络的训练速度，有效地 减小神经网络的训练时间，而且能够大大提高燃料类型辨识的成功
"2、本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统能够在线应用。
3、本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统安装、操作、维护方 便，造价低廉。
图1为本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统示意图2为本实用新型的一种燃料种类的在线辨识方法神经网络示意图。
具体实施方式
为了使本领域的一般技术人员能够清楚理解本实用新型的技术 方案，现结合附图对本实用新型作进一步说明
本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统，包括燃烧室l，燃烧 室1与特征值提取模块2相连接，特征值提取模块2与数据预处理模
块3连接，数据预处理模块3与神经网络4连接，神经网络4与显示 系统5相连接。
进一步地特征值提取模块2包括用于提取燃料燃烧火焰的三光 谱段的传感器6，传感器6系统由三个光电传感器10组成。 进一步地神经网络4包括非线型的隐层8及输出层9。 具体实施方法如图1及图2所示。(以某种燃料如煤为例)利 用三个覆盖不同光谱段的光电传感器6来得到(煤燃烧的)火焰辐射 在红外、可见光和紫外三个谱段上的辐射信号，通过特征值提取模块 2从火焰的辐射信号中提取火焰时域和频域的原始特征值7 (闪烁频 率，均值，均方根，方差，零交点数，偏斜率，峰态值，熵，形状因 子等)。通过光电传感器6得到的火焰辐射信号是具有相关性的，得 到的原始特征值7也具相关性，所以需要把得到的这些相关的火焰辐 射原始特征值7经过数据预处理模块3进行数据预处理(例如，可采 用主成分分析法)，把火焰辐射的原始特征值7变换到主成分空间， 得到正交化特征值数据，并且把每个主成分按照对整体火焰的正交化 特征值数据的贡献进行降序排列，这样，通过抛弃那些贡献较小的数 据成分，而选择拥有火焰原始特征值7数据绝大多数信息的主要数据 成分作为神经网络4的输入，就可以在保证神经网络4输入数据信息 量的同时，减小了输入数据的维数。进而，采用具有非线性的隐层8 和输出层9的神经网络4来建立火焰原始特征值7数据与燃料类型的 非线性函数关系，例如，使它的输出在0和1之间并迫使它的输出接 近[O， l]的端点，则输出神经元的输出值就表示正燃烧的燃料属于该 种类型的程度"l"代表非常可能，"0"代表非常不可能。而这种对输入数据的压縮，用相对少的数据保留了原始特征值7数据的主要信 息，可以有效地减小输入数据向量的维数，降低神经网络4的复杂度， 縮短神经网络4的训练时间，提高了训练效率。
所建立的神经网络4，包括一个非线性的隐层8和一个输出层9， 使用这种带有非线性的隐层8及输出层9的神经网络4来近似正交化 特征值数据与燃料种类的非线性函数关系。输入数据为经过数据预处 理后的不相关的正交化特征值数据，期望每种燃料类型对应的神经网 4的输出在[0， l]之间，越接近1或0就越能清楚地判断是或不是该 种燃料类型。也就是说，希望神经网络4的输出层9各神经元的输出 值集中且逼近0或1，而不是随机地分布在O和1之间。因此，在神 经网络4的非线性的隐层8和输出层9采用非线性函数例如 log-sigmoid传递函数，它的输出在0和1之间，并迫使输出接近[O， l]的端点，则输出神经元的输出值表示正燃烧的燃料属于某种类型的
程度"r代表非常可能，而"o"代表着非常不可能。
权利要求1、一种燃料种类在线辨识系统，包括燃烧室(1)，其特征在于，所述燃烧室(1)与特征值提取模块(2)相连接，所述特征值提取模块(2)与数据预处理模块(3)连接，所述数据预处理模块(3)与神经网络(4)连接，所述神经网络(4)与显示系统(5)相连接。
2、 根据权利要求1所述的一种燃料种类在线辨识系统，其特征 在于，所述特征值提取模块(2)包括用于提取燃料燃烧火焰的三光 谱段的传感器系统(6)。
3、 根据权利要求2所述的一种燃料种类在线辨识系统，其特征 在于，所述传感器系统包括三个光电传感器(10)。
专利摘要本实用新型的一种燃料种类在线辨识系统，包括燃烧室，燃烧室与特征值提取模块相连接，特征值提取模块与数据预处理模块连接，数据预处理模块与神经网络连接，神经网络与显示系统相连接，特征值提取模块包括用于提取燃料燃烧火焰的三光谱段的光电传感器，神经网络包括非线型隐层及输出层。特征值提取模块从火焰的辐射信号中提取火焰时域和频域的原始特征值，并经过数据预处理，变成正交化特征值数据，使用神经网络来近似正交化特征值数据与燃料类型的非线性函数关系，使输出层神经元的输出在[0，1]之间，表示正在燃烧的燃料属于某种燃料类型的程度。本实用新型能够在线应用，提高燃料种类辨识的成功率，系统安装、操作、维护方便，造价低廉。
文档编号G01N21/71GK201314896SQ200820123418
公开日2009年9月23日 申请日期2008年10月29日 优先权日2008年10月29日
发明者徐立军 申请人:北京华圣金程科技有限公司