CC BY
6
Cloud of Science. 2019. T. 6. № 4 http:/ / cloudofscience.ru
Методы анализа и трансформации изображений горящего факела в инфракрасном диапазоне электромагнитного спектра
И. А. Берг*, С. В. Поршнев*,**
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина
620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19
Институт математики и механики им. Н. Н. Красовского УрО РАН 620108, Екатеринбург, ул. Софьи Ковалевской 16
e-mail: berg77777@gmail.com
Аннотация. Изложены результаты экспериментальных исследований особенностей факельного горения в непрерывном и импульсном режимах подачи газообразного топлива. На специализированной лабораторной установке с помощью тепловизора были зарегистрированы ИК-тепловизионные последовательности горящего факела. Был проведен анализ зарегистрированных ИК-тепловизионных последовательностей. Продемонстрировано, что ИК-изображение факела можно разделить на две сплошные непересекающиеся области № 1 и № 2, а в соответствие каждой ИК-тепловизионной последовательности быть поставлены стационарные временные ряды, отражающие изменение размеров областей № 1 и № 2 во времени. Проведен спектральный анализ и сингулярный спектральный анализ составленных временных рядов. Полученные результаты позволили выделить и описать непрерывный, импульсный и квазинепрерывный режимы горения факела, а также определить диапазоны частот открытия топливного клапана, в которых данные режимы реализуются.
Ключевые слова: факел, импульсная подача топлива, тепловизор, обработка информации, информационные параметры.
1. Введение
В настоящее время в промышленных энергетических установках применяются различные технологии, обеспечивающие глубокое подавление механизмов образования в продуктах горения оксидов азота NO, в том числе: ступенчатое сжигание, восстановление оксидов азота в топке, снижение общего избытка воздуха в топке, принудительная рециркуляция дымовых газов в факел, ввод влаги в топку и др. [1]. Также известны исследования, авторы которых обосновывают возможность уменьшения концентрации оксидов азота NO за счет использования механизма поэтапного сжигания топлива, который реализуется при использовании изменяю-
щегося во времени по периодическому закону режима подачи топлива в каждую из горелок [2, 3]. При этом оказывается, что технически наиболее просто реализовать режим подачи топлива с помощью быстрого (в сравнении характерными временами протекающих при сгорании топлива физико-химических процессов) открытия и закрытия топливного клапана в течение выбранных временных интервалов. Принимая во внимание вид зависимости расхода топлива от времени, будем называть далее данный режим импульсным режимом подачи топлива. Отметим, что несомненным достоинством данной схемы подачи топлива является отсутствие необходимости внесения существенных изменений в конструкцию энергетической установки в качестве управляющего воздействия.
Результаты исследований, проведенных авторами ранее, подтвердили, что при использовании импульсного режима подачи топлива, действительно, происходит уменьшение концентрации оксидов азота N0 в продуктах сгорания [4].
Отметим, что при использовании импульсного режима подачи топлива, потенциально, может ухудшаться качество сжигания топлива, появляться явление недожога топлива и даже срыв факела, поэтому в данном режиме подачи топлива необходим прямой контроль стабильности процесса горения топлива. При этом наиболее перспективным с практической точки зрения представляются бесконтактные методы контроля процесса горения топлива, основанные на бесконтактной диагностике горящего факела в инфракрасном (ИК) спектре электромагнитных волн (ЭВ) с помощью ИК-тепловизионных камер, которые позволяют регистрировать в последовательные моменты времени мгновенные ИК-тепловизионные изображения горящего факела (ИК-тепловизионные записи).
Алгоритмы, обеспечивающие извлечение из первичной информации количественных показателей, характеризующих процессы факельного горения газообразного топлива, описаны авторами в [5].
В данной статье обсуждаются результаты сравнительного анализа количественных показателей в непрерывном и импульсном режиме подачи топлива.
2. Методика регистрации ИК-тепловизионных изображений горящего факела
Для проведения экспериментальных исследований использовался разработанный ранее автоматизированный измерительный комплекс [6]. Эксперименты состояли в регистрации в последовательные моменты времени мгновенных ИК-изображений горящего факела с разрешением 320x256 пикселей с частотой 412 Гц в течение 10 с. В проведенных экспериментах использовался ИК-тепловизор FLIR7700M, который регистрировал ИК-излучение горящего факела в диапазоне длин волн 1.5-5.1 мкм и обеспечивал его визуализацию в двумерной плоскости, на которой
тромагнитного спектра
находились светочувствительные датчики. Для реализации импульсного режима подачи топлива применялся электромагнитный клапан, который обеспечивал возможность изменения мгновенного расхода топлива за счет быстрого открытия и
закрытия клапана с частотой , изменяющейся в диапазоне /, = 2.10 Гц. При этом средний расход газообразного топлива поддерживался равным 0.07 г/с. Фотографии элементов измерительного комплекса представлены на рис. 1.
Рисунок 1. Установленный на весы газовый баллон и клапанный блок, обеспечивавший управление режимом подачи топлива в горелку (слева); рабочий участок измерительного комплекса с установленной в нем прямоточной эжекционной горелкой (справа)
Выходной сигнал с выхода светочувствительного элемента (пикселя) был прямо пропорционален количеству фотонов, принятому иным пикселем за время экспозиции кадра. Таким образом, значения выходного сигнала оказывались прямо пропорциональными интенсивности излучения факела из некоторой области пространства. Далее в предположении о том, что коэффициент излучения пламени в каждой точке кадра г = 1 (что не соответствует действительности для факела, но сохраняет соотношение между измеренными значениями), значения выходных сигналов переводились в значения условных градусов Цельсия.
3. Методика формирования временных рядов, содержащих значения количественных показателей факела
С математической точки зрения первичные ИК-тепловизионные последовательности представляли собой трехмерные массивы } к размером 320x256x4120 (/, у — число пикселей в плоскости ХоУ, к — номер кадра). Предварительный покадровый анализ показал, что на записанной последовательности горящий факел, значения
температур которого находятся в диапазоне [Тш;Тщы~\ условных градусов oC (Tieft = 520; Tght = 570), четко идентифицируется на фоне задней стенки. При этом оказалось возможным идентифицировать на изображениях проекции факела градиенты измеренного температурного поля. Далее на каждом кадре из массивов т,,],к = const формировался некоторый временной ряд (BP) %.=const е [7^; rnght ] условных градусов Цельсия, l — порядковый номер соответствующего члена СП. Визуализация одного ИК-тепловизионного кадра, а также построенного на его основе ряда Т- к cons[ и его плотности распределения (ПР) представлены на рис. 2.
а) б)
Рисунок 2. Визуализация ПК-тепловизионного изображения факела Т1 ] к=сош1 (а); визуализация ряда Т] к=сот1 (б); ПР ряда Т] к=соп^ — функция Ркр(Т) (в)
Анализ аппроксимаций Розенблатта-Парзена [5] ПР ВР с: п:л, (которые вычислялись с использованием программной библиотеки Е8&ЯР [7]) по условным температурам функции рм, (Т) показал, что временной ряд (ВР) У- к имеет дву-
модальный закон распределения (рис. 2), который может быть описан следующими характеристиками:
значениями абсцисс локальных экстремумов функции р№ (Т): , Т'2}
И Тгшп k;
- значениями ординат локальных экстремумов р№ (Т): p[J^k= Pk (ТИ*),
Р'2 = P (Т2} ) р = р (Т )•
rmax k k\ max k Jmin k kV min k-''
- числом пикселей N{0}, условные температуры которых находятся в диапазоне [Teft;Tnght] условных градусов Цельсия, числом пикселей N{1}, условные температуры которых находятся в диапазоне [Тей ], число пикселей N {2}, условные температуры которых находятся в диапазоне [Tmin;Tnght], которые вычисляются из полученного распределения р№ (Т) по формулам
Tmln
N!1! = N!0! J р (Т) dT, (1)
Tleft
^right
N{2} = N{0! J р (Т) dT (2)
Тшп
соответственно.
Отметим, что наиболее перспективным представляется изучение ВР N{1}, N{2}, поскольку они имеют явный физический смысл — данные ВР характеризуют изменение размеров условно выделяемых зон в факеле, измеренных в количестве пикселей. При этом было установлено, что на исходном ИК-тепловизионном кадре пиксели, имеющие значения в выбранных температурных диапазонах, концентрируются в двух неразрывных областях, границы которых могут быть аппроксимированными кривыми, не имеющими взаимных пересечений и самопересечений (рис. 3). При этом области № 1 принадлежат пиксели, значения условных температур которых находятся в диапазоне [Тш;Тп^] а области № 2 — пиксели, значения
условных температур которых находятся в диапазоне [Т^Т^]. Отметим, что область № 1 находится ближе к выходному сечению горелочного устройства, а зона № 2 — дальше от горелочного устройства.
Анализ ВР, составленных из значений выбранных количественных показателей факельного сжигания газообразного топлива, вычисленных на каждом из кадров ИК- тепловизионной записи: Nf, Nf, Nf, ТЦ, Т11, Т^, рЦk, рИk, р , доказал их стационарность как в непрерывном, так и импульсном режиме подачи топлива [5]. Отметим, что информационный параметр Тт1п условных граду-
сов Цельсия, с точностью до 0.04%, оказывается универсальной постоянной величиной, равной 536.3 условных градусов Цельсия, которая не зависит от режима подачи в горелку газообразного топлива.
Рисунок 3. Визуализация пикселей, условные температуры которых находятся в диапазоНаХ [TLft^mJ (сЛева) и Pmm';Тпф,] (спРава)
Данный результат позволяет считать T^ = const и вычислять ВР Nf, N{2} путем прямого подсчета пикселей без вычисления аппроксимации РП плотностей распределений данных ВР. Блок-схема методики составления ВР N{1}, N{2} по данным исходной тепловизионной последовательности T jk в диапазоне кадров k = k0,K представлена на рис. 4.
I к = к0 1
Выбор кадра
Подсчёт
к = к + 1 количества
пикселей Л^11
Подсчёт
количества
пикселей Л^2'
нет
<'' к = К'! >
_, Да
Составление ВР
Рисунок 4. Алгоритм составления по данным исходной
тепловизионной последовательности Т] ^ к в диапазоне кадров к = к0, К
Отметим, что алгоритм обеспечивает вычисление ВР и их анализ в
реальном режиме времени, что открывает возможность разработки системы автоматического регулирования процессами горения факела.
4. Спектральный анализ ВР ^2}
Рассмотрим результаты спектрального анализа ВР ^2} в непрерывном и
им-
пульсном режиме подачи газообразного топлива. Фрагменты типичных и
М{2'}, сформированных из исходной ИК-тепловизионной последовательности Т; к в режиме непрерывной подачи топлива = 0 Гц, представлены на рис. 5.
800 1000 1200 1400 1600 1800 к
800 1000 1200 1400 1600 1800 к
Рисунок 5. Фрагменты ВР (снизу) и N{2} (сверху), к = 200,2000, в непрерывном режиме подачи топлива
Нормированные спектры данных ВР, вычисленные с помощью алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ), и аппроксимации, соответственно, функциями Ф12 (/):
4,69
Ф! ( / ) =
/ + 8.82Г
Ф2 (/
(3)
(4)
/ + 8.608 представлены на рис. 6.
Из рис. 6 видно, что изученные ВР, относятся к случайным процессам, называемым «фликкер-шумом» [8].
Спектры исследуемых ВР полученные для импульсного режима подачи топлива с частотой /^ = 2 Гц представлены на рис. 7 (для удобства анализа на рис. 7 представлены фрагменты нормированных спектров в импульсном
режиме подачи топлива с частотой = 2 Гц на интервале [0,40] Гц).
Рисунок 6. Нормированные спектры ВР Nf' (снизу) и N{2} (сверху); (зависимости |5 (/ )|/шах| = Ф1>2 (/) соответственно): 1 — функция ф 2(/); 2 — кривая, аппроксимирующая функцию ф 2 (/)
Рисунок. 7. Нормированные спектры ВР N (снизу) и (сверху) в импульсном режиме подачи топлива с частотой /^ = 2 Гц, на интервале частот /[0,40] Гц
Из рис. 7 видно, что нормированные спектры ВР и N¡2,' в импульсном режиме подачи топлива с частотой = 2 Гц содержат периодические составляющие, частоты которых кратны частоте открытия клапана подачи топлива .
Дальнейший спектральный анализ ВР N1 , N для диапазона частот изменения мгновенного расхода топлива = 2,10 Гц показал, что при частотах > 2 Гц спектры ВР N{1} и содержат периодические составляющие, крат-
ные частоте управляющего воздействия /^. При увеличении частоты наблюдается уменьшение спектральной плотности мощности, приходящейся на периодическую составляющую с частотой, равной / , при одновременном увеличении мощности, приходящийся на шум. При частотах выше = 5 Гц и = 9 Гц для выделенных зон 1 и 2 соответственно становится невозможно выделить периодическую составляющую, а спектры ВР и по виду становятся близки спектрам соответствующих ВР при непрерывном режиме подачи топлива в горелку.
Далее для подтверждения описанных выше свойств спектров ВР N{1} и N{2} проведен анализ данных ВР методом сингулярного спектрального анализа.
5. Анализ результатов исследования ВР N{1}, N{2} методом SSA
Для подтверждения особенностей спектров ВР N{}, N{2} также был проведен сингулярный спектральный анализ изучаемых ВР, называемый в русскоязычной литературе методом «Гусеница» [9], а в англоязычной литературе — Singular Spectrum Analysis (SSA) [10], дополненный способом выделения периодических главных компонент (ГК) анализируемого ВР, предложенный в [11], который основан на анализе зависимостей разностей сингулярных чисел с порядковыми номерами
i, i +1, (i = 1, L), L — число столбцов траекторной матрицы анализируемого ВР, от L. Отметим, что метод SSA относится к классу непараметрических методов анализа ВР, которые не требуют стационарности исследуемого ВР, а также априорной информации о наличии в анализируемом ВР периодических составляющих.
В качестве примера на рис. 8 представлена восстановленная периодическая составляющая ВР N{2} (для импульсного режима подачи топлива с частотой f, = 2 Гц) методом SSA (L = 209) и ее спектр.
500
-500 L
Рисунок 8. Восстановленная периодическая составляющая ВР И{2} (слева) и ее нормированный спектр (справа), в импульсном режиме подачи топлива с частотой = 2 Гц
Из рис. 7 и 8 видно, что результаты сингулярного спектрального анализа и спектрального анализа исследуемого ВР согласуются друг с другом.
Далее методом SSA были обработаны все ВР N{1! и И{2}, соответствующие как непрерывному режиму подачи топлива = 0 Гц, так и импульсному режиму подачи топлива с диапазоном частот изменения мгновенного расхода топлива
/, = 2,10 Гц. Длины окон Ь, при которых проводилась декомпозиция исследуемых ВР, номера группируемых сингулярных троек, а также значения частот соответствующих периодических составляющих представлены в табл. 1, 2 (в тех случаях,
когда в нормированных спектрах не удавалось выделить преобладающую по амплитуде гармонику, в табл. 1, 2 указан диапазон частот, в котором сосредоточена основная часть соответствующей ГК анализируемого ВР).
Таблица 1. Значения выбранной длины окна и номеров группируемых ГК
при обработке ВР N{2} методом ББА
Частота открытия топливного клапана / , Гц Размер окна L Номера группируемых ГК Значения частоты выделенной периодической составляющей/, Гц
2 209 2-3 2
129 4-5 6
3 138 2-3 3
141 4-5 9
4 102 2-3 4
5 154 2-3 5
6 275 2-3 6
7 54 2-3 7
8 106 2-3 8
9 82 2-3 [5,15]
10 не удалось выделить не удалось выделить
0 48 2-3 [1,18]
Таблица 2. Значения выбранной длины окна и номеров группируемых ГК при обработке ВР методом ББА
Частота открытия топливного клапана / , Гц Размер окна L Номера группируемых ГК Значения частоты выделенной периодической составляющей/, Гц
2 208 2-3 2
3 274 2-3 3
128 4-5 [11, 15]
4 123 2-3 4
5 344 2-3 5
6 не удалось выделить не удалось выделить не удалось выделить
7 не удалось выделить не удалось выделить не удалось выделить
8 92 2-3 [5, 20]
9 96 2-3 [8, 20]
10 65 2-3 [5, 20]
0 не удалось выделить не удалось выделить не удалось выделить
Из табл. 1, 2 видно, что результаты сингулярного спектрального анализа ВР N{l,', подтверждают результаты спектрального анализа исследуемых ВР, по-
лученные ранее с помощью БПФ. Таким образом, в зависимости от частоты открытия топливного клапана можно выделить следующие режимы горения факела:
1) непрерывный режим (/ = 0);
2) пульсационный режим (характеризующийся наличием в спектре анализируемых ВР четко выраженных периодических составляющих частоты, которых кратны частоте открытия топливного клапана);
3) квазинепрерывный режим (характеризующийся не только схожестью спектров анализируемых ВР с аналогичными спектрами в режиме непрерывной подачи топлива, но и невозможностью в некоторых случаях выделить периодические составляющие методом 88Л).
При этом оказалось, что выделенные выше режимы горения в первой и второй зонах возникают в разных диапазонах частот (табл. 3).
Таблица 3. Режимы горения топлива в выделенных зонах факела
Частота пульсаций топливного Режим горения Режим горения
клапана /^, Гц в зоне № 1 в зоне № 2
0 непрерывный непрерывный
2 пульсационный пульсационный
3 пульсационный пульсационный
4 пульсационный пульсационный
5 квазинепрерывный пульсационный
6 квазинепрерывный пульсационный
7 квазинепрерывный пульсационный
8 квазинепрерывный пульсационный
9 квазинепрерывный квазинепрерывный
10 квазинепрерывный квазинепрерывный
Из табл. 3 видно, что в факеле в диапазонах частот: [2, 4] Гц в обоих выделенных областях реализуется пульсационный режим горения; [5, 8] Гц, одновременно существуют два режима горения: в зоне № 1 — квазинепрерывный режим, в зоне № 2 — пульсационный режим; в диапазоне часто выше 9 Гц — квазинепрерывный режим горения во всем факеле.
С точки зрения существующих моделей горения газообразного топлива наиболее эффективным является режим, в котором в зоне № 1 — квазинепрерывный режим горения, в зоне № 2 — пульсационный режим горения, так как квазинепрерывное горение в зоне № 1, отвечающей за начало воспламенения газообразного топлива, позволяет стабилизировать факел и обеспечить его устойчивость. При этом пульсационный режим в зоне № 2, являющейся гораздо большей по объему и в которой сгорает основная масса топлива, создавая тем самым условия для подавления образования оксидов азота КОх.
Ранее на использованном в данной работе экспериментальном стенде нами были проведены эксперименты, заключающиеся в прямом измерении концентрации NO в продуктах сгорания (с помощью газоанализатора типа testo-330-2) аналогичного горелочного устройства при аналогичных режимах подачи топлива [12]. Полученные экспериментальные результаты газового анализа согласуются с результатами тепловизионной диагностики горящего факела — минимум концентраций оксидов азота NO (при импульсном режиме подачи топлива) был обнаружен в диапазоне частот изменения мгновенного расхода топлива = [4,7] Гц, что соответствует определенному по данным тепловизионной съемки оптимальному режиму горения.
6. Заключение
В результате проведенного исследования была разработана методика составления информационно содержательных временных рядов по данным ИК-тепловизионной съемки горящего факела, а также проведен сравнительный анализ режимов горения, определяемых с помощью обсуждаемых информационных параметров. Результаты сравнительного анализа свидетельствуют о возможности применения разработанных методик обработки информации с целью определения режимов горения факела.
С физической точки зрения полученный результат свидетельствует о том, что при трансформации информации из исходных последовательных ИК-тепловизионных изображений горящего факела — трехмерных массивов данных в одномерные временные ряды не происходит потери информации, собственно, об особенностях режима горения факела. При этом объем исходной ИК-тепловизионной последовательности длительностью 10 с составляет 1658223 Кб, в то время как для хранения двух временных рядов оказывается достаточным — 2 х 4120 х 6 байт используемой памяти, т. е. 49.44 Кб. Данный объем может быть также уменьшен, если сохранять не сами временные ряды, но значения модуля их спектральных гармоник в диапазоне [0, 40] Гц. В этом случае объем регистрируемой информации, соответствующего 10 с видеозаписи, составит 2 х800 х 6 байт используемой памяти, т. е. 9.6 Кб. Полученный результат имеет значение с учетом требований, предъявляемых к контрольно-измерительному оборудованию, используемому в промышленной эксплуатации.
Отметим следующий нетривиальный результат: в диапазоне частот [5, 8] Гц в первой по ходу течения газовоздушной смеси зоне факела реализуется квазинепрерывный режим горения, в то время как в удаленной от горелки зоне — пульсаци-онный режим горения. Как показало экспериментальное исследование с прямым
тромагнитного спектра
измерением концентраций оксидов азота в продуктах сгорания, при данном режиме горения факела наблюдается наиболее эффективное подавление оксидов азота. Данный результат свидетельствует о потенциальной возможности управлением концентрацией оксидов азота в продуктах сгорания с использованием тепловизи-онной съемки горящего факела.
Литература
[1] Росляков П. В. Методы защиты окружающей среды : учебник для вузов. — М. : Изд. дом МЭИ, 2007.
[2] Кузнецов О. А., Ярин Л. П. Исследование влияния низкочастотных пульсаций на аэродинамику газового факела // Теория и практика сжигания газа. — Ленинград : Недра, 1972. Вып. 5. С. 53-56.
[3] Кавтарадзе Р. З., Онищенко Д. О., Зиновьев И. А., Голосов А. С. Влияние альтернативного процесса впрыскивания топлива на локальные образования оксидов азота и сажи в камере сгорания дизеля // Известия РАН. Энергетика. 2016. № 5. С. 152-159.
[4] Berg I. A., Porshnev S. V., Oshchepkova V. Y. Pulsating Combustion: Theoretical and Empirical Substantiation of Ecological Effect // AIP Conference Proceedings. 2017. Vol. 1910. P. 020010.
[5] Berg I. A., Porshnev S. V. On the Stationarity of the Informational Parameters Calculated from the Burning Torch Frame Sequences in Infrared Band // 2019 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 2019. P. 229-232. doi: 10.1109/USBEREIT.2019.8736666.
[6] Berg I. A., Porshnev S. V., Zhilkin B. P. Identification of Pulsating Combustion Modes of Gazeous Fuel // AIP Conference Proceedings. 2017. Vol. 1906. P. 070016.
[7] Поршнев С. В., Копосов А. С. Программная библиотека ES&RP // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016614275. 20.04.2016.
[8] Кузовлев Ю. Е. Почему природе нужен 1/f шум // Успехи физических наук. 2015. Т. 185. № 7. С. 773-783.
[9] Голяндина Н. Э. Метод «Гусеница» — SSA: анализ временных рядов : учеб. пособие. — СПб. : Изд-во СПбГУ, 2004.
[10] Hassani H. Singular spectrum analysis: metodology and comparison // Journal of Data Science. 2007. Vol. 5. P. 239-257.
[11] Поршнев С. В., Рабайа Ф. Исследование особенностей применения метода сингулярного спектрального анализа в задаче анализа и прогнозирования временных рядов : монография. — Ульяновск : Зебра, 2016.
[12] Берг И. А., Худяков П. Ю., Ощепкова В. Ю. Автоматизация измерительного комплекса для исследования пульсационного горения // Фундаментальные исследования. 2016. № 6. С. 24-28.
Авторы:
Иван Александрович Берг — аспирант Института радиоэлектроники и информационных технологий — РТФ, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина
Сергей Владимирович Поршнев — доктор технических наук, профессор, директор Учебно -научного центра «Информационная безопасность», Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт математики и механики им. Н. Н. Красовского УрО РАН
Methods for Analysis and Transform of Burning Torch Images in Infrared Band of Electromagnetic Spectrum
I. A. Berg*, S. V. Porshnev**
*Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin Mira St., 19, Yekaterinburg, 620002 Russia
**N. N. Krasovskii Institute of Mathematics and Mechanics (IMM UB RAS), S. Kovalevskaya St., 16, Yekaterinburg, 620108 Russia e-mail: berg77777@gmail.com
Abstract. Paper describes the results of experimental research of burning torch in stationary and pulsating consumption modes of gas fuel. Using special experimental complex that includes thermal imager, the infrared images sequences of the burning torch were obtained. The analysis of the obtained data was performed. It was shown that visualization of the infrared image of the burning torch can be divided on two separate zones. According to each of the separate zones, the time domain series can be constructed. These time domain series describe size variation of the related separate zone. Spectral analysis and Singular Spectral analysis of the constructed time domain series were performed. The results of analysis allow us to determine continuous, pulse and quasi-continuous combustion modes of the burning torch. Also the frequencies diapasons of the gas flow pulses, that realize described combustion modes, were found.
Keywords: torch, pulse fuel consumption, thermal imager, data processing, informational parameters, time series, spectral analysis, Fast Fourier Transform, Singular Spectral Analysis.
References
[1] Roslyakov P. V. (2007) Metody zashchity okruzhayushchey sredy (Moscow, MEI). [In Rus]
[2] Kuznetsov O. A., Yarin L. P. (1972) Issledovaniye vliyaniya nizkochastotnykh pul'satsiy na aerodinamiku gazovogo fakela. In Teoriya ipraktika szhiganiya gaza (Leningrad, Iss. 5), pp. 53-56.
[3] Kavtaradze R. Z., Onishchenko D. O., Zinov'yev I. A., Golosov A. S. (2016) Izvestiya RAS. Energetika, 5:152-159. [In Rus]
[4] Berg I. A., Porshnev S. V., Oshchepkova V. Y. (2017) AIP Conference Proceedings, 1910: 020010.
[5] Berg I. A., Porshnev S. V. (2019) On the Stationarity of the Informational Parameters Calculated from the Burning Torch Frame Sequences in Infrared Band. In 2019 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, pp. 229-232.
[6] Berg I. A., Porshnev S. V., Zhilkin B. P. (2017) I AIP Conference Proceedings, 1906:070016.
тромагнитного спектра
[7] Porshnev S. V., Koposov A. S. (2016) Programmnaya biblioteka ES&RP. Svidetel'stvo o gosudarstven-noy registratsii programmy dlya EVM N. 2016614275. Opubl. 20.04.2016 [In Rus]
[8] Kuzovlev Y. E. (2015) Physics-Uspekhi, 185(7):773-783.
[9] Golyandina N. E. (2004) Metod "Gusenitsa " — SSA: analiz vremennykh ryadov (Saint-Petesburg, Izd-vo SPbGU). [In Rus]
[10] Hassani H. (2007) Journal of Data Science, 5:239-257.
[11] Porshnev S. V., Rabaya F. (2016) Issledovaniye osobennostey primeneniya metoda singulyarnogo spek-tral'nogo analiza v zadache analiza i prognozirovaniya vremennykh ryadov (Ul'yanovsk, Zebra) [In Rus]
[12] Berg I. A., Khudyakov P. Y., Oshchepkova V. Y. (2016) Fundamental'nyye issledovaniya, (6):24-28. [In Rus]
