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[导读]摘 要:应用数字图像处理技术进行炉膛火焰检测是火检技术的发展趋势。文中介绍了数字式图像火焰检测系统的基本构成、工作原理和燃烧器火焰熄火、着火的判据。重点介绍了通过比色法测温原理重建炉内火焰温度场分布,并对已有的方法进行了优化。此方法不仅具有普通双色法标定简单的特点,而且因为不同波长的辐射图像是在同一幅彩色图像上得到的,省去了同时获取同一燃烧对象在不同波长下的辐射图像的困难,因而十分便于应用。采用图像中红色分量或者绿色分量就可以计算火焰图像中任一点的温度,从而构建图像二维温度场分布。程序运算结果表明,该方法能够快速测定温度场分布,并且误差较小。

引言

大型火电机组中,为了保证锅炉安全、平稳地运行,必 须对锅炉的火焰燃烧状况进行实时监控,以便对锅炉的燃料 控制装置连锁,保证锅炉灭火时停止燃烧供应,防止可燃性物 质在炉膛或管道内聚积,发生爆燃甚至引起爆炸。

对于锅炉安全系统(FSSS)而言,火焰检测器是至关重 要的部件,它的主要功能就是鉴别燃烧器是否正常工作、当 燃料送入炉膛而未被点燃和燃烧时可能导致炉膛爆炸的潜在 危险。全炉膛灭火以及燃烧丧失这两个重要的跳炉(WFT) 信号都是由火焰检测装置检测和判断得出的,火焰检测无火 信号也是进行炉膛吹扫的必要条件。

1系统构成原理

1.1火焰图像检测

火焰图像检测系统是一套人工监视火焰图像和计算机自 动检测火焰相结合的智能型燃煤锅炉安全监控系统,该系统 由光纤图像传感器(CCD)、冷却系统、视频信号处理器、火 焰检测器、工作主机、下位机、火焰图像监视管理系统、火 焰图像录放系统和通信模块等构成,图1所示是火焰图像检 测装置系统图。其中火焰检测器是核心部件,由它检测及判 断得出全炉膛灭火及燃料丧失这两个重要的跳炉(MFT)信 号。火焰图像检测系统烦呢单个燃烧器的火焰图像检测和全 炉膛火焰图像检测两部分,对于单个燃烧器火焰图像检测主 要是判断该燃烧器的工作状况,发出熄火、着火和燃烧不稳 的报警信号。对于全炉膛火焰检测主要是通过火焰图像信息利用计算机计算出全炉膛火焰温度场分布状况以及火焰燃烧 的能级,通过建立一套完整的火焰图像的分析计算理论,预 测火焰的各种态势,计算全炉膛火焰燃烧的能量,将能量信号、 温度信号和全炉膛熄灭着火信号送往FSSS系统,及时进行燃 烧调整,保证锅炉的安全和经济运行。

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

1.2火焰图像检测器的基本原理

火焰图像检测器基本原理如图2所示,将带有冷却风的

传像光纤伸入炉膛,将所检测的燃烧器火焰图像或全炉膛火焰 图像的光信号传到CCD摄像机的靶面上,CCD将图像转化 为标准模拟视频信号并通过视频电缆传给图像火焰检测器内 的视频输入处理器。视频处理器将模拟视频信号经过A/D转 换,变成数字图像存储于图像存储器重。计算机则将图像存 储器中数字化的图像信息按照一定的判断体系进行计算,得 出燃烧器火焰的ON/OFF信号和其他诊断信息,并送至FSSS 系统。

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

2比色法测火焰温度场

火焰温度场参数能直接反映炉内燃烧运行组织的优劣, 燃烧火焰温度场的瞬态变化直接体现燃烧过程的稳定性,温 度场分布与燃烧效率、气体污染物排放以及炉膛出口未燃尽碳 损失都有重要关系。

2.1比色法测温原理

通过CCD采集的图像,转化为数字图像之后,图像中每 一个像素点都可以通过三个分量来表示:R(红)G(绿)B (蓝)这样就可以用⑴ 式来表达一张数字图像:

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

当测量波长小于780 nm,温度小于3 400 K时,通过 Wien辐射定律可知:

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

上式中,E(T)为燃烧火焰的单色辐射能W/sr/m3, e(X,T)为 人工黑体辐射率,几乎与波长无关,且近似于1。人为辐射波长, Ci、C2为常数。因为空气对可见光波段的辐射减弱系数很低, 抵达图像探测器表面的单色辐射强度可近似等于黑体辐射的 单色辐射强度。标定系数k、、分别来修正三个分量R、G、, 分别得到在RGB三基色波长下的单色辐射强度:

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

结合式(2)和式(3),可得到:

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

式中,爲分别为RGB三基色光的代表波长,其值分别 为700 nm、546.1 nm和435.8 nm;为黑体炉温度,单位为K。

本文采用的标定方式是将其中一种基色保持不变,对其 他两个基色的数据进行修正,使得修正后的红蓝绿三基色Ri、

Gi、Bi之间的相对大小正确地反映火焰的相对光谱分布特性:

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定

式(7)中,仅有参数cg,根据具体的火焰燃烧图像就可以标 定此参数,依此可以得到火焰图像中任一像素的温度。

2.2温度场重建

对于不同的火焰视频图像,c是一个变化量,对同一幅 火焰图像取亮点不同的N个点,假定各点对应的温度值,根 据这N个点的绿色分量和对应温度,就可以拟合出q的值, 再根据每一个像素的绿色分量,就能得出火焰的温度场分布。

3实验结果

实验中采取某电站锅炉的一段录像视频作为研究数据, 利用软件化的模型分析运算,在秒级范围内得到实时动态的 温度场分布数据,图3所示为三维温度场分布图,图4所示 为程序运行界面。

基于图像处理的炉膛火焰温度场测定


4结语

本算法在原有基础上进行了改进,将原本的参数函数简 化为一个参数,进一步减小了标定的困难,也加速了运算速度, 减小了误差。为整个系统判断灭火保护功能提供了有效的保障。

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