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    鄒靜（1985－）
女，碩士研究生，（沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧  沈陽  110168），研究領(lǐng)域?yàn)榛贑CD圖像的輻射測溫?cái)?shù)據(jù)處理。

摘要：根據(jù)熱輻射學(xué)原理和彩色CCD成像理論，利用彩色CCD攝像機(jī)攝取固定點(diǎn)火焰圖像，同時(shí)用熱電偶測出真溫值，構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在線修正權(quán)值閾值。通過輸入圖像樣本，輸出溫度樣本和合適的發(fā)射率樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。與未訓(xùn)練發(fā)射率樣本得出的溫度相比，訓(xùn)練后的溫度值更為精確。攝取空間其它部位火焰圖像，經(jīng)過已訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，可以得出爐膛在線的溫度分布，為鍋爐測溫提供了有力數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：輻射測溫；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；發(fā)射率；彩色CCD

Abstract: In this paper, according to heart radiation principle and color CCD imaging theory, the BP neural network is established by taking the flame picture of fixed points with color CCD, and the real temperature measured by thermo –junction, which can be used to adjust the parameters threshold on-line. The BP neural network is trained through the input picture samples, the output temperature samples and the suitable emissive rate. Compared with the temperature without the trained emissive rate, the temperature is more accurate through training. By some pictures in other places of furnace, the trained network is able to get the on-line furnace’s temperature distribution, and offer the science data for furnace’s temperature.

Key words:  Radiation thermometry；BP neural network；Emissivity；Color CCD

1 引言

    鍋爐燃燒的基本要求在于建立和保持穩(wěn)定的燃燒火焰，其穩(wěn)定性直接影響到生產(chǎn)的安全，電站鍋爐燃燒管理是整個(gè)電站安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)鍵所在[1]。因此，鍋爐燃燒診斷具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義，而溫度場的檢測是進(jìn)行燃燒診斷的重要手段。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用，利用彩色CCD攝取的圖像的每一個(gè)像素都是由紅（R），綠（G），藍(lán)（B）三基色組成，由三基色信號(hào)值與單輻射能關(guān)系，在對(duì)火焰發(fā)射率模型和CCD光譜特性的一系列簡化和假設(shè)下，采用比色測溫法可得到每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的溫度，此種測量的結(jié)果存在較大的誤差。

    傳統(tǒng)的熱電偶測量法只局限于個(gè)別點(diǎn)的測量，無法得到整個(gè)空間溫度場值，僅適用于鍋爐的關(guān)鍵部位監(jiān)測[2]，但它能夠測出局部的真溫值，因此，可結(jié)合彩色CCD攝像機(jī)在此部位攝取圖像，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)得到圖像的三基色信號(hào)值，根據(jù)熱輻射學(xué)和CCD成像理論，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，逼近三基色信號(hào)與溫度的函數(shù)關(guān)系，從而推廣到整個(gè)溫度場的測量。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火焰溫度測量方法，克服了以上測量過程中的一系列簡化假設(shè)，可較準(zhǔn)確地測量出爐膛火焰的溫度場。

2 測量原理

    彩色CCD把來自景物的入射光分解為不同比例的R、G、B三基色圖案，以形成人眼所能感受到的彩色視覺效果，它可以把入射光分解為波長分別為0.7um、0.5461um、0.4358um的紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三色圖像[3]，這樣我們就可以利用圖像處理技術(shù)獲取數(shù)字圖像中任意點(diǎn)在不同波長下的信號(hào)值。

    根據(jù)熱輻射定律，發(fā)射連續(xù)光譜的物體的熱輻射亮度與它的溫度間的關(guān)系由普朗克輻射公式[4]表達(dá)： 

    （1）

    在鍋爐燃燒火焰輻射的波長范圍0.38um到0.78um及溫度3000K以下時(shí)，，因此可由維恩輻射公式[5]表達(dá)：

             （2）

    式中，為燃燒火焰輻射能， 為絕對(duì)溫度為T時(shí)的光譜發(fā)射率，為波長，第一輻射常數(shù)，第二輻射常數(shù)。

    對(duì)于具有任意輻射強(qiáng)度E（,T）的彩色光下的色系數(shù)，可利用分布色系數(shù)方程計(jì)算：

                  （3）                       

    式中分別為分布色系數(shù)。

    三基色的亮度信號(hào)與對(duì)應(yīng)的單色輻射能成正比，即：

                  （4）

    從上式中可以看出，由R，G，B可以惟一地確定火焰的溫度T，可以表示為：

    T=T（R，G，B）    （5）

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及創(chuàng)建

    最關(guān)鍵的問題是如何處理光譜發(fā)射率的值，然而不僅與材料的性質(zhì)有關(guān)，還受狀態(tài)等諸多方面因素影響，一般很難具體確定。在通常的高溫物體溫度場測量中，數(shù)據(jù)的處理僅限于最小二乘法，通常將發(fā)射率簡化為固定的數(shù)值或模型，才能惟一地確定物體的溫度。而高溫發(fā)光火焰是一種煙粒云的輻射，影響煙粒云發(fā)射率的因素很多，如吸收系數(shù)、火焰的幾何厚度、穩(wěn)定性、波長、溫度等[6]，過于固定發(fā)射率數(shù)值必然會(huì)導(dǎo)致溫度測量結(jié)果的不準(zhǔn)確。

    由（5）式可知，三基色信號(hào)值與目標(biāo)真溫T存在一種非線性映射關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲(chǔ)和并行協(xié)同處理，具有自學(xué)習(xí)自適應(yīng)功能，可以從大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中直接提取隱含的有用信息[7]。理論上已經(jīng)證明三層BP模型可以任意精度逼近任意非線性映射，采用它來解決三基色信號(hào)值與目標(biāo)火焰真溫的非線性映射問題。
這里 BP網(wǎng)絡(luò)采用3層結(jié)構(gòu)，中間包含一層隱層，三輸入一輸出的BP網(wǎng)絡(luò)模型。三基色信號(hào)值R,G,B作為網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)，單項(xiàng)輸出，輸出為需要得到的溫度值T，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可以先確定幾個(gè)值，然后通過數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練進(jìn)行調(diào)節(jié)。輸入層和隱含層激活函數(shù)取非對(duì)稱性Sigmoid函數(shù),輸出層輸出函數(shù)取線性傳遞函數(shù)purelin。

    數(shù)據(jù)在輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，要進(jìn)行歸一化處理，訓(xùn)練樣本的量綱不同，數(shù)值差別也很大，因此必須進(jìn)行歸一化處理將訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)度到[0，1]之間。進(jìn)行預(yù)測的樣本數(shù)據(jù)在進(jìn)行仿真前，必須用tramnmx函數(shù)進(jìn)行事先歸一化處理，然后才能用于預(yù)測，最后仿真結(jié)果要用postmnmx進(jìn)行反歸一化，才能得到需要的數(shù)據(jù)結(jié)果。

4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

    通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練發(fā)射率樣本，本文采用如圖1所示的A、B、C、D、E五類發(fā)射率樣本圖。

圖1   發(fā)射率樣本圖

    由彩色CCD攝像機(jī)攝取的圖像中得到連續(xù)時(shí)刻某部位的三色值，熱電偶測溫得到該部位對(duì)應(yīng)時(shí)刻的不同溫度。幾個(gè)溫度點(diǎn)分別取五類發(fā)射率模型A、B、C、D、E，如圖1所示，每類包括5種發(fā)射率樣本值，有效波長分別為0.7um（R）、0.5461um(G)、0.4358um(B)。在每個(gè)溫度點(diǎn)上采用五類發(fā)射率樣本，每類5種，如表1列出部分發(fā)射率訓(xùn)練樣本。則發(fā)射率樣本為（5×5=25）種，網(wǎng)絡(luò)采用三層BP網(wǎng)，輸入數(shù)據(jù)須全部歸一化處理，結(jié)果反歸一化得出。

    表1   發(fā)射率訓(xùn)練樣本（部分）

圖2   絕對(duì)誤差圖

    由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得知，對(duì)訓(xùn)練過的發(fā)射率樣本，真實(shí)溫度的識(shí)別誤差大部分在30k以內(nèi)，而對(duì)于未訓(xùn)練過的發(fā)射率樣本，真實(shí)溫度的識(shí)別誤差大部分在50k以內(nèi)。如果用更多的發(fā)射率樣本和輸入輸出樣本，將更好地解決鍋爐溫度測量問題。

5 結(jié)論

    本文就鍋爐溫度的傳統(tǒng)測量所帶來的一些問題和誤差上，提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在爐膛溫度測量中數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用，結(jié)合彩色CCD圖像提取的三基色信號(hào)值作為輸入樣本和熱電偶測出的溫度值作為輸出樣本，創(chuàng)建BP網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用消除了多光譜輻射數(shù)據(jù)處理時(shí)受發(fā)射率假設(shè)模型的影響，并實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)在線測量鍋爐溫度的目的。研究結(jié)果表明，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測量鍋爐溫度，方法簡捷，工程上具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

其他作者：

    于洋（1963－），男，教授，碩士生導(dǎo)師，研究領(lǐng)域?yàn)楣I(yè)過程故障診斷與監(jiān)控，計(jì)算機(jī)測控技術(shù)；陳亮（1978－），男，講師，博士，研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)測控技術(shù)，輻射測溫系統(tǒng)。

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    [7] 樓順天，施陽. 基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M]. 西安電子科技大學(xué)出版社，2000.

    編號(hào)：080534