基于图像卷积神经网络的燃高碱煤锅炉积灰识别与分析
来源：动力工程学报杂志2025年第8期北京时间：
作者：史凯迪, 胡丽娜, 程泽宁, 王鹏,
摘要：以660 MW燃新疆高碱煤的锅炉屏式过热器积灰为研究对象,搭建了高温可视化成像系统,在线获取积灰图像。通过对积灰图像进行灰度转化、灰度线性化、高斯滤波等预处理,并进行峰值降噪比(PSNR)与结构相似度(SSIM)计算,用图像增强的方法构建积灰图像数据集。鉴于积灰图像的厚度与热阻的关系,提出一种基于图像卷积神经网络(CNN)的锅炉积灰识别监测模型。结果表明:基于CNN方法可实现对运行工况下屏式过热器积灰状态的监测与识别,模型的准确率、召回率、Fscore分别为98.8%、98.2%、98.8%。
关键词：燃高碱煤锅炉,卷积神经网络,积灰图像,图像预处理,
