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题名基于图像对抗卷积自编码的燃烧稳定性定量监测
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作者
韩哲哲
曾文浩
唐晓雨
王益
许传龙
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机构
南京工程学院信息与通信工程学院
江苏顶晶融合电力工程有限公司
东南大学能源与环境学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第9期3610-3618,I0023,共10页
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基金
江苏省高校哲学社会科学研究一般项目(2023SJYB0432)
南京工程学院高等教育研究课题(2022ZC09)
江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心开放基金项目(XTCX202309).
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文摘
燃烧稳定性的准确监测对于优化燃烧状态具有重要意义。传统燃烧稳定性监测方法不仅高度依赖先验专家知识,而且难以实现定量评估。为了克服这些局限性,该文提出一种新的燃烧稳定性定量评价方法。该方法建立一种对抗卷积自编码(adversarial convolutional autoencoder,ACAE)提取火焰图像的深层特征,并利用一种定量评价指标进行特征分析。其中,ACAE采用一种新型对抗机制来提高训练效率,从而增强特征学习能力;定量评价指标的数值区间为[0,1],且当评价指标低于0.5时,燃烧状态稳定。通过乙烯燃烧实验测试了稳定性监测方法的可行性。结果表明,由ACAE提取的深层图像特征能够用于定量估计燃烧稳定性。此外,该监测方法具有较强的泛化性能,能够准确识别训练数据集范围以外的火焰图像。
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关键词
燃烧稳定性
火焰图像
对抗卷积自编码
定量监测
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Keywords
combustion stability
flame image
adversarial convolutional autoencoder
quantitative monitoring
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分类号
TK227.1
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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