赵旭

[摘要]随着计算机技术的发展，通过系统建模在锅炉温度测量系统中的应用已十分广泛。人工神经网络具有良好的并行性、鲁棒性、非线性逼近能力、自适应性和容错能力，应用在锅炉温度测量系统中使锅炉温度测量的结果的精确性得以极大的提高。论文主要介绍了众多模型中的两种模型：BP神经网络模型及RBF神经网络模型，并分析了这两种模型的原理，建立了数学模型，在锅炉温度测量方面具有较好的应用前景。

[关键词]锅炉温度测量；计算机；BP神经网络模型；RBF神经网络模型 [中图分类号]TP183

1 引言

近年来，随着计算机技术的发展与进步，基于数字图像处理的测温技术得到了迅速发展。例如葡萄牙的Correia等将火焰辐射的吸收度与传统的CT算法结合，使测量的准确性得到了极大提高。英国格林尼治大学的阎勇教授通过与中科院工程热物理所合作，研究出了采用CCD摄像头基于双色法火焰监测系统可实时定量测量火焰温度场分布。清华大学吴占松教授，建立了火焰温度与亮度之间的关系，提出了一种适应非对称火焰三维温度分布测量的重构算法。上海交通大学徐伟勇教授将图像处理技术和光纤传像技术应用于锅炉火焰检测当中，试制了国内第一台智能型锅炉燃烧器火焰检测装置。浙江大学岑可法院士领导的课题组，提出了采用双色法从彩色火焰图像中计算火焰温度图像的方法，其后采用基于区域重建的方法，利……