一種基于特征提取與模糊c均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的方法，首先采用時(shí)、頻域統(tǒng)計(jì)分析和信息熵分析技術(shù)提取火檢信號中反映燃燒狀況的火焰特征量，再利用模糊C均值聚類算法對火焰特征量進(jìn)行FCM聚類分析，再通過模糊模式識別計(jì)算模糊燃燒指數(shù)。本發(fā)明對利用模糊模式識別和計(jì)算燃燒指數(shù)可以得到燃燒狀態(tài)的定量值，從而對燃燒狀況分類，實(shí)現(xiàn)燃燒狀態(tài)的定量監(jiān)測，能更及時(shí)準(zhǔn)確地反映鍋爐運(yùn)行性能屬性，也為鍋爐性能優(yōu)化和狀態(tài)監(jiān)測提供了新的思路和方法，為電廠監(jiān)測信息系統(tǒng)高級功能模塊(如鍋爐運(yùn)行優(yōu)化、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷等)提供可參考模型。
【專利說明】—種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的
方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種燃燒工況監(jiān)測方法，尤其涉及FCM聚類方法和模糊模式識別，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)建模領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]聚類分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一種，也是非監(jiān)督模式識別的重要分支。聚類是一個(gè)把事物進(jìn)行區(qū)分和歸類的過程，在這個(gè)過程中，沒有跟分類有關(guān)的先驗(yàn)知識，事物之間的內(nèi)在相似性是類屬劃分的唯一準(zhǔn)則。因此，作為一種無監(jiān)督的分類方法，它按照某種準(zhǔn)則把一個(gè)沒有類別標(biāo)記的樣本集分成若干類，盡可能使相似的樣本聚集為一類，不相似的樣本聚集到不同類。聚類分析分為傳統(tǒng)聚類和模糊聚類兩大類。傳統(tǒng)的聚類分析是一種硬劃分，把待識別的對象嚴(yán)格劃分為某一類，具有非此即彼的性質(zhì)。但是在實(shí)際情況下，很多對象并不具有嚴(yán)格的屬性，它們在形態(tài)和類屬方面存在著中介性，需要進(jìn)行軟劃分。
[0003]電站鍋爐燃燒狀況的好壞，直接影響到鍋爐的安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，燃燒不穩(wěn)定不僅會降低鍋爐熱效率，在極端的情況下還可能引起爐膛滅火，因此需要通過火焰檢測來判斷燃燒是否穩(wěn)定。常規(guī)的火焰檢測裝置只能對火焰的“有”、“無”進(jìn)行判斷，缺乏燃燒診斷功能。因此，對火檢信號的提取，以及火檢信號的特征分析咋在燃燒診斷中其重要作用。
[0004]近年來，不少學(xué)者也已從不同的角度研究了鍋爐燃燒穩(wěn)定性判別的問題，并取得了一定成果。但是由于鍋 爐燃燒的復(fù)雜性和多變性，還需要針對燃燒診斷開展進(jìn)一步的研究工作。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]發(fā)明目的:為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的方法。
[0006]技術(shù)方案:為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供的一種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的方法，首先采用時(shí)、頻域統(tǒng)計(jì)分析和信息熵分析技術(shù)提取火檢信號中反映燃燒狀況的火焰特征量，再利用模糊C均值聚類算法對火焰特征量進(jìn)行FCM聚類分析，再通過模糊模式識別計(jì)算模糊燃燒指數(shù)。
[0007]上述具體步驟為
[0008]1、經(jīng)由數(shù)據(jù)輸入接口獲得不同燃燒工況(好，中，差)下對應(yīng)的火檢信號，并計(jì)算其方差(Var)、偏度(Ske)、峭度(Kur)、形狀因子(SF)、奇異譜熵(Ht)、功率譜熵(Hf)、小波能譜熵(Hw)。
[0009]2、FCM聚類分析步驟為:采用模糊C均值聚類算法確定每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類的程度，在FCM聚類算法中，它將有限個(gè)樣本集X = Ix1, x2,…xn}，Xi ={Var, Ske, Kur, SF, Ht, Hf, Hw,燃燒工況}劃分為I類(2≤I≤η)，任一樣本點(diǎn)不會嚴(yán)
[0010]格劃分為某一類，而是以一定的隸屬度屬于I個(gè)不同域。
【權(quán)利要求】
1.一種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的方法，其特征在于:其步驟為:首先采用時(shí)、頻域統(tǒng)計(jì)分析和信息熵分析技術(shù)提取火檢信號中反映燃燒狀況的火焰特征量，再利用模糊C均值聚類算法對火焰特征量進(jìn)行FCM聚類分析，再通過模糊模式識別計(jì)算模糊燃燒指數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測與診斷的方法，其特征在于: (1)、經(jīng)由數(shù)據(jù)輸入接口獲得不同燃燒工況下對應(yīng)的火檢信號，并計(jì)算各個(gè)工況下的燃燒特征量，包括方差Var、偏度Ske、峭度Kur、形狀因子SF、奇異譜熵Ht、功率譜熵Hf、小波能譜熵Hw ； (2)、FCM聚類分析步驟為:采用模糊C均值聚類算法確定每個(gè)燃燒特征量數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類的程度，在FCM聚類算法中，將有限個(gè)樣本集X = {x1； X2,…xn}，Xi ={Var，Ske, Kur, SF, Ht, Hf, Hw,燃燒工況}，樣本集劃分為I類(2≤1≤η)，任一樣本點(diǎn)不會嚴(yán)格劃分為某一類，而是以一定的隸屬度屬于I個(gè)不同域；
【文檔編號】G06N3/02GK103886316SQ201410057962
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年2月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月20日
【發(fā)明者】顧慧, 司風(fēng)琪, 桂漢生 申請人:東南大學(xué), 馬鞍山當(dāng)涂發(fā)電有限公司