粗糙集理论在火焰图像处理及状态识别中应用

粗糙集理论能够在保持系统分类不变的基础上,发现系统内的基本知识。利用Kirsch算子进行图像预处理,依据粗糙集的分类原理将火焰图像的高低温区域分离开来,建立特征量提取的初始模型。根据对燃烧特性的分析确定了4个特征变量作为诊断的依据,根据全炉膛火焰图像的特点确定特征量的计算模型,为便于比较研究,对每个特征量均作离散化处理。由于单个特征量只能部分反映燃烧状态,同时,为克服单变量控制的抗干扰性能差、错误率较高的缺点,按照粗糙集的约简原则,在比较均方差σ基础上选用不同的特征量组合作为判断燃烧状态的参数,构建基于粗糙集约简的多变量融合的状态识别规则。实验表明,采用粗糙集方法可以有效地提高处理速度。