オイル火炎の噴霧品質を監視するためのコンピュータビジョンと非線形Kalmanフィルタリングに基づく新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Fleury A.T.; Trigo F.C.; Martins F.P.R.

文献

J-GLOBAL ID：202102288886346065 整理番号：21A2870848

オイル火炎の噴霧品質を監視するためのコンピュータビジョンと非線形Kalmanフィルタリングに基づく新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A new approach based on computer vision and non-linear Kalman filtering to monitor the nebulization quality of oil flames

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巻： 40 号： 12 ページ： 4760-4769 発行年： 2013年
JST資料番号： W0178A ISSN： 0957-4174 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

石油精製炉の燃焼プロセスによって示される重要な特性である油火炎の噴霧品質は,蒸気流量(VFR)の値の変化によって主に影響を受ける。VFRの減少によってプロセスを調整するとき,火炎パターンおよび燃焼効率の減衰における表現的視覚変化を観察した。このような挙動は,VFRのあまりに低い値および固体粒状物質速度の増加が,強く相関する実験的証拠によって支持された。制御の下でこのパラメータを保つ経済的重要性を考えると,瞬時火炎画像のグレイレベルヒストグラムの幾何学的特性に基づく試験特性ベクトルの検査を通してVFR値を推定することができるコンピュータビジョンシステムをプロトタイプするために,実験を実施する目的で,実験室垂直炉を考案した。最初に,先験的に既知のVFR値による実験中に収集したすべての画像からの特徴ベクトルから成る訓練セットを,適切に組織化し,そして,アルゴリズムを,このデータに適用して,その構成要素が,「高噴霧品質のファジィ集合に対して,メンバーシップ度を表すファジィ測定ベクトルを生成した。未知の先験的VFR値を有する画像からのファジィ分類ベクトルを,ランダムウォークモデルにおける状態ベクトルとして仮定し,非線形Tikhonov正則化Kalmanフィルタを適用して,状態および対応する噴霧品質を推定した。小さな訓練データセットに基づく出力データの成功した検証は,提案したアプローチが,加熱源として油火炎を使用する石油精製炉における燃焼プロセスの噴霧品質を評価するための実時間アルゴリズムを合成するために適用できることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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燃焼一般 , 燃焼装置一般

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