技术领域本本发明属于回转窑火焰图像认知技术领域，具体涉及一种具有仿反馈调节机制的回转窑烧成状态识别方法。
背景技术：
回转窑是一种在冶金、环保、化工和水泥等方面广泛应用的大型烧结设备。由于回转窑烧结过程存在着熟料质量指标难以在线测量、与熟料质量指标密切相关的关键工艺参数烧成状态难以准确识别等难题，导致现有的回转窑烧结过程仍处于“人工看火”开环操作阶段。然而，人工识别烧成状态结果受到操作人员经验、责任心和关注度等主观因素的制约，易造成熟料质量指标不稳定、窑运转率低、产能低、能耗高、人工劳动强度大等问题。烧成带火焰图像中蕴含熟料烧结状况信息，是操作人员识别烧成状态继而调节控制变量确保熟料质量的重要依据。火焰图像的色彩表明了燃烧区域和温度场分布，形态意味着合适的窑内热量供给、良好的通风条件和满意的熟料质量。因此，通过火焰图像对回转窑烧成状态进行连续识别，从而确定回转窑的运行状态，具有十分重要的意义。目前，对回转窑火焰图像烧成状态识别方法的研究既有学术论文对此做了深入的理论分析，也有实际应用的工程方法，如发明专利申请《基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法》(CN103578111A)和发明专利申请《一种回转窑火焰燃烧状态在线识别方法-申请》(CN103914709A)。其中中国发明专利申请公开说明书CN103578111A于2014年2月12日公开的《基于火焰图像结构相似性的回转窑烧成状态识别方法》，提供一种用于火焰图像烧成状态识别的方法，将待测火焰图像和一幅标准火焰图像分块，计算对应块之间的结构相似性系数然后进行平均，得到待测火焰图像和一幅标准火焰图像的平均结构相似性系数。比较待测火焰图像和全体标准火焰图像的平均结构相似性系数，最大值所对应的标准火焰图像烧成状态类别即为待测火焰图像烧成状态类别，该发明具有计算复杂度低、处理过程短的优点。但是该发明存在着以下的不足：该认知系统属于传统的无反馈开环识别方法，对不同的样本采用特定粒度层次下的简单特征提取方法建立认知对象的特征空间，特征空间一旦建立不再更新。由于火焰图像的样本多样化，简单特征不足以完备的表示火焰图像的特征空间，并且不同样本所对应的特征适用度大不相同，对聚类中心附近的样本区分能力强的特征往往不适用于分类面附近的相似样本，导致识别精度不高。此外，仅通过平均结构相似性系数数值比对的方式建立分类认知准则，分类器鲁棒性较差。中国发明专利申请公开说明书CN103914709A于2014年7月9日公开的《一种回转窑火焰燃烧状态在线识别方法》采用的是计算待测火焰图像与每一幅标准火焰图像之间的峰值信噪比，选取峰值信噪比最大值所对应的标准火焰图像的燃烧状态作为待测火焰图像的燃烧状态。该发明具有计算复杂度低、干扰因素少和处理过程短的优势。但是该发明存在着以下的不足：开环认知系统在特定粒度层次下对不同火焰图像提取简单特征，特征空间一旦建立不再更新，容易导致简单特征空间不足以完备的表示火焰图像。此外，仅通过峰值信噪比数值比对的方式建立分类认知准则，分类器鲁棒性不强。所采用方法不符合人类判别烧成状态时采用多级特征反复推敲比对的特性，识别正确率难以令人满意。
技术实现要素：
本发明为克服现有技术存在的不足之处，提出一种具有仿反馈调节机制的回转窑烧成状态识别方法，以期能够仿人工自由调节认知特征等级进行多级反馈认知，以显著提高认知精度和可靠性，从而真正实现“机器看火”取代“人工看火”，为实现回转窑熟料质量指标的闭环控制奠定基础。为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：本发明一种具有仿反馈调节机制的回转窑烧成状态识别方法的特点在是按如下步骤进行：步骤1、对运行状态下的回转窑进行拍摄，获得回转窑烧成状态视频，从所述回转窑烧成状态视频中选出v幅正常状态火焰图像，记为NI、v幅低温状态火焰图像，记为LI和v幅高温状态火焰图像，记为HI；由所述v幅正常状态火焰图像NI、v幅低温状态火焰图像LI和v幅高温状态火焰图像HI组成3v幅训练火焰图像集合TI，并有TI＝{I1,I2,…,Iτ,…,I3v