[發(fā)明專利]一種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測(cè)與診斷的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410057962.0
• 申請(qǐng)日: 2014-02-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103886316A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 顧慧;司風(fēng)琪;桂漢生
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué);馬鞍山當(dāng)涂發(fā)電有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46;G06K9/62;G06N3/02
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 肖念

1.一種基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測(cè)與診斷的方法，其特征在于：其步驟為：首先采用時(shí)、頻域統(tǒng)計(jì)分析和信息熵分析技術(shù)提取火檢信號(hào)中反映燃燒狀況的火焰特征量，再利用模糊C均值聚類算法對(duì)火焰特征量進(jìn)行FCM聚類分析，再通過(guò)模糊模式識(shí)別計(jì)算模糊燃燒指數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征提取與模糊C均值聚類的燃燒監(jiān)測(cè)與診斷的方法，其特征在于：

(1)、經(jīng)由數(shù)據(jù)輸入接口獲得不同燃燒工況下對(duì)應(yīng)的火檢信號(hào)，并計(jì)算各個(gè)工況下的燃燒特征量，包括方差Var、偏度Ske、峭度Kur、形狀因子SF、奇異譜熵H_t、功率譜熵H_f、小波能譜熵H_w；

(2)、FCM聚類分析步驟為：采用模糊C均值聚類算法確定每個(gè)燃燒特征量數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于某個(gè)聚類的程度，在FCM聚類算法中，將有限個(gè)樣本集x＝{x₁,x₂,…x_n}，x_i＝{Var,Ske,Kur,SF,H_t,H_f,H_w,燃燒工況}，樣本集劃分為l類（2≤l≤n)，任一樣本點(diǎn)不會(huì)嚴(yán)格劃分為某一類，而是以一定的隸屬度屬于l個(gè)不同域；

minJm(u,v)=Σi=1kΣj=1nuijm·dij2=Σi=1kΣj=1nuijm·||xj-vi||A2s.t.Σi=1kuij=1,∀j=1,...,n---(a)]]>

式（a）中：

J_m(u,v)——目標(biāo)函數(shù)，即含隸屬度加權(quán)的類內(nèi)距離平方和函數(shù)；

——樣本x_j到聚類中心v_i的距離，

u_ij——第j個(gè)樣本屬于第i個(gè)聚類的隸屬度；

m——模糊加權(quán)指數(shù)(m＞1)；

可解得：

Uij=1Σk=1k(dijdkj)2m-1vi=Σj=1nuijm·xjΣj=1nuijm]]>

具體步驟如下：

步驟一初始化：設(shè)定模糊加權(quán)指數(shù)m，聚類個(gè)數(shù)k(2≤k≤n)，迭代停止閥值ε和規(guī)定迭代次數(shù)b，初始化聚類中心v⁽⁰⁾；

步驟二用式（b）中第一個(gè)表達(dá)式計(jì)算隸屬度矩陣

步驟三用式（b）中第二個(gè)表達(dá)式更新聚類中心

步驟四若||v^(b)-v^(b+1)||＜ε或者迭代次數(shù)超過(guò)規(guī)定次數(shù)，則停止算法，否則轉(zhuǎn)第二步；

步驟五輸出結(jié)果；

(3)模糊模式識(shí)別即基于最大隸屬原則

設(shè)G為全體被識(shí)別對(duì)象構(gòu)成的論域，A₁,A₂,…,A_n是G的n個(gè)子集，x∈G是一待識(shí)別對(duì)象，若uAi(x)=max{uA1(x),uA2(x),...,uAn(x)}]]>

式中——x對(duì)A_i的隸屬度；則認(rèn)為x優(yōu)先隸屬于A_i，即x隸屬于A_i所代表的那一類；

(4)計(jì)算模糊燃燒指數(shù)

定義第i個(gè)樣本的模糊燃燒指數(shù)的計(jì)算公式：

e＝3×u_i1+2×u_i2+1×u_i3???????????????????????????????????(c)

式c中u_i1——第i個(gè)樣本對(duì)燃燒狀態(tài)“好”這一類別的隸屬度；

u_i2——第i個(gè)樣本對(duì)燃燒狀態(tài)“中”這一類別的隸屬度；

u_i3——第i個(gè)樣本對(duì)燃燒狀態(tài)“差”這一類別的隸屬度，且有