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【6h】

基于红外阵列传感器的空气预热器热点检测系统研究

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目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 空预器热点检测系统研究的意义

1.2 现有检测技术存在的缺点及解决方法

1.3 本文的主要研究工作及章节安排

2 系统硬件描述

2.1 系统框架总述

2.2 红外传感器介绍

2.2.1 红外测温原理

2.2.2 红外信号调理电路设计

2.3 系统组成

2.3.1 下位机组成

2.3.2 上位机组成

2.4 本章小结

3 系统软件设计

3.1 下位机软件设计

3.2 上位机软件设计

3.2.1 上位机通信部分设计

3.2.2 触摸屏部分软件设计

3.5 本章小结

4 空预器温度分布规律及火灾特征

4.1 空预器温度分布规律

4.1.1 实验数据分析

4.1.2 温度分布规律自适应

4.2 火灾特征提取

4.2.1 横向特征提取

4.2.2 纵向特征提取

4.3 本章小结

5 基于数据融合的判警模型实现

5.1 红外阵列模型

5.2 融合方法综述

5.3 特征提取及BPA计算的实现

5.4 决策层融合

5.4.1 基于D-S理论的证据融合算法

5.4.2 数据融合结果分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

本文主要研究了一种基于红外阵列传感器的空气预热器热点检测系统以及与其相匹配的数据融合算法。空气预热器是利用锅炉尾部的烟气余热加热空气的换热设备。在锅炉起停炉过程中或低负荷运行时,由于炉膛温度较低而造成部分可燃物燃烧不完全并沉积在换热面上。这些沉积物很容易发生自燃,称为空气预热器的二次燃烧,需要对空气预热器进行热点检测来加以预防。目前大部分的空气预热器热点检测系统都是采用热电偶或红外传感器作为测温元件,将所测温度值与事先设定的报警阈值相比较,以此来判断是否需要报警。然而空气预热器可能在一个较大的温度范围内出现火情,很难确定一个适当的温度阈值来检测出所有出现的火情,并且阈值的设定过多的依赖于经验和现场工况,容易出现漏报警和误报警。另一方面,由于单个红外传感器的数据是孤立的,不能及时、完整地反映空气预热器的温度状态,所以本次提出基于红外阵列数据融合技术的火灾检测与报警方法。采用多个红外传感器同时检测空气预热器,根据空气预热器的温度分布规律将这些数据利用D-S证据有效的融合起来。本系统采用上、下位机结构。每个红外探头内由数个红外传感器组成的阵列分别挂接在两个单片机上构成下位机子系统,空气预热器内安装数个红外探头并通过双总线结构和上位机进行实时通信。上位机采用工控机实现数据处理和最终决策。本系统运行后,系统可以根据多传感器的检测值,自动找到空气预热器内部的温度分布规律,并根据这个能够不断自我调节的温度规律来检测热点部位及热点的大小。另外本系统还具有一定的自诊断和自适应能力,当某个传感器出现故障时,可根据故障情况自动调整具体的融合算法,并会发出相应的报警信号。

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