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一种基于自适应小波变换的火焰检测方法的研究

         

摘要

针对目前炉膛火焰检测系统信号特征提取难度大,信噪比低,难以准确判断的特点,通过对炉膛煤粉燃烧试验数据的采集与分析,提出了一种基于Wavelet变换和BP神经网络相结合的判断方法。该方法把采集的含噪信号进行多尺度的小波分解、特征提取,之后对信号进行软阈值去噪处理,将预处理后的信息作为神经网络的训练输入。通过某电厂炉膛火焰燃烧试验证明该时频局部化分析方法改善了信噪比,能更有效地识别火焰的燃烧状况,具有广泛的实用价值。

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