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我国是世界上最大的煤炭生产和消费大国,以燃煤为主的工业锅炉占工业生产重要地位。因此,工业锅炉燃煤的安全、经济运行、清洁燃烧对我国经济的发展、人民生活的提高、生活环境的改善有着十分重要的意义。优化锅炉炉内燃烧工况不仅能减少燃料量和避免炉内爆管事故,而且是控制燃烧污染排放的有效途径,从而能提高工业锅炉燃烧的安全性,减少空气污染。目前我国的工业锅炉燃烧管理水平比较落后,燃煤机组煤质较差,煤种的特性经常变动,参数整定困难,缺少准确可靠的氮氧化物检测手段。论文提出了基于改进的偏最小二乘法(PLS-Partial least-squares)的火焰图像处理氮氧化物检测技术,目的是利用火焰图像处理技术检测锅炉氮氧化物排放量,对与炉膛氮氧化物排放量相关参数进行实时检测,给工厂操作人员提供简洁、有效的安全运行指导信息。论文研究了多种火焰图像分割方法和温度提取的方法,以及多种氮氧化物检测方法,对其特点进行了分析。针对大津阈值分割后图像的温度提取所带来的问题,以及一般的PLS在对氮氧化物检测时,存在计算速度慢等不足的情况,研究通过CCD(Charge Coupled Devices电荷耦合器件)相机获得锅炉内火焰图像,利用伪彩色增强、大津阈值分割(OTSU)等方法,分割出炉膛火焰图像。采用双色信息重建温度场方法对分割后火焰图像进行温度提取,运用该方法计算温度场简单可行,可以应用于火焰燃烧诊断和分析。论文重点介绍了氮氧化物的生成机理,以及各种运行参数对氮氧化物排放量的影响规律,这些影响因素为检测氮氧化物排放量作了理论基础。并对偏最小二乘法的计算模型进行改进,结合从火焰图像中提取出的锅炉内燃烧温度及其他影响氮氧化物生成的参数,对锅炉氮氧化物排放量进行预测,提高预测的精确度和计算速度。论文最后总结了所做的研究工作,对基于火焰图像处理的氮氧化物检测方法中存在的其它问题进行了简单的分析;同时还提出了开发工业锅炉自动调节系统的构想。