本文提出了一种基于燃烧火焰图像特征的回转窑神经网络控制系统，由视觉检测系统对回转窑煅烧带的火焰燃烧状态进行识别，结合窑尾温度状态利用高斯基函数神经网络控制器对回转窑进行控制，实际运行结果表面本文提出的系统能够降低能耗，同时提高熟料的生产质量。

     回转窑一般由冷却带，煅烧带，预热带和烘干带组成，其控制量有喷煤量，鼓风量，进料量和窑的转速，其中配煤量与喷煤点击转速成正比。进料量与窑速，鼓风量与喷煤量在煅烧过程中均保持一定的比例，而最关键的是调节喷煤量使生料在煅烧带加热到合适的温度，因此回转窑煅烧带火焰状态是检测的关键。煅烧带火焰燃烧状态的模糊检测步骤有哪些？

1.煅烧带火焰图像的采集与预处理

2.基于LVQ火焰图像分割

3.燃烧火焰特征提取

4.BP网络识别火焰燃烧状态

本文来自于：宋陵回转窑网

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