В качестве важного параметра, отражающего процесс сгорания, распределение температуры внутри печи связано с безопасностью, экономичностью процесса сгорания и уровнем выбросов загрязняющих веществ. Оно имеет большое значение для изучения управления котлом и процессов горения внутри печи. Метод радиационного моделирования, благодаря высокой пространственно-временной разрешающей способности и удобству внедрения на месте, подходит для реконструкции температурного поля внутри печи. На этой основе предложена технология онлайн-измерения температурного поля печи на основе оптической томографии, использующая алгоритм реконструкции, сочетающий глубокое обучение и регуляризацию для решения плохо обусловленных задач реконструкции температурного поля. Сначала на основе заданных размеров топки, характеристик излучения среды и расположения камеры CCD строится модель радиационного изображения, и с помощью прямой задачи получают большое количество данных; затем с помощью автоматического оптимизационного алгоритма подбирается подходящий параметр регуляризации Тихонова для построения обучающего набора данных, одновременно оценивая точность и устойчивость решения; наконец, создается модель глубокой нейронной сети для прогнозирования оптимального регуляризационного параметра и дальнейшей реконструкции температурного поля. Результаты показывают, что предложенный алгоритм реконструкции температурного поля печи имеет ошибку менее 5% и хорошую точность. После учета ошибок измерений ошибка реконструкции остаётся в пределах 5%, что свидетельствует о устойчивости метода. При этом метод характеризуется высокой вычислительной эффективностью и удовлетворяет требованиям онлайн-мониторинга температурного поля.

угольный котёл;температурное поле;оптическая томография;онлайн-измерение;глубокая нейронная сеть