一种基于递归量化分析的燃烧振荡在线监测方法和装置

本发明公开了一种基于递归量化分析的燃烧振荡在线监测方法和装置，方法包括：获取燃烧室附近的动态信号；取一段时间窗口内的动态信号进行递归分析，重构相位空间，计算时间延迟和嵌入维度，并构建递归矩阵以得到递归图；从递归图中提取特征，得到递归量化特征；将递归量化特征作为神经网络的输入变量，输入到已经过训练的神经网络；神经网络给出燃烧振荡状态的判定结果，并在检测到异常时触发预警机制。本发明结合递归量化分析与深度学习，实现了对燃烧振荡状态的在线实时监控，提高了燃烧振荡监测的精度和实时性，实现燃烧振荡的高效识别和预警，优化燃烧系统运行，提高燃烧稳定性与安全性，降低设备运维成本，具有广泛的工程应用价值。