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火焰自由基成像和极限学习机在NOx排放预测中的研究

李新利  李楠  孙愉佳  卢钢  闫勇  刘石  
【摘要】:火焰自由基对深入了解燃烧机理起着重要作用。通过数字成像研究火焰自由基光谱特征,并利用该特征参数建立极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)模型,以试验数据与数字仿真相结合的方法实现在生物质燃烧中对NOx的排放在线预测。用电子倍增CCD(EMCCD)相机采集火焰中的四种自由基OH*,CN*,CH*和C_2*的数字图像,采用模糊C均值聚类法(FCM,Fuzzy C-Means)进行图像分割并提取特征值,结合燃烧火焰温度,利用极限学习机进行NOx排放预测建模。采用燃气燃烧试验炉上的试验数据验证了预测模型的有效性。

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