燃气锅炉工作时，燃烧不稳定可对燃气锅炉造成重大损害。一种解决思路是对燃气锅炉进行燃烧诊断，配合控制系统减少燃烧不稳定现象的发生。燃烧诊断目前多以离线诊断为主，目前常见的燃烧在线诊断技术准确性较低。本项目根据实验获取不同模态火焰的燃烧影响，通过火焰三维数字投影成像方法获得大量火焰虚拟投影影像数据，并利用模态分类等工具建立了火焰燃烧稳定判据，建立了前端平台并以实际火焰燃烧影响进行测试。

  完成燃烧与光学诊断实验平台搭建与测试；通过不稳定激励源诱导燃烧不稳定捕捉不同外扰条件下火焰传播与发展规律，分析典型的燃烧不稳定现象，针对现有机制在解释燃烧稳定性方面的不足提出改进方法；构建针对三维火焰的光学虚拟相机模型，通过改变虚拟相机的焦距、光圈、景深等参数，获得外部光源干扰条件下不同空间分辨率、相机观察视角的三维火焰投影图像；针对不同燃烧状态提取特征并进行量化分析，实现燃烧模态分类与分区，输出火焰不同燃烧模式分区、特征参数分布；对火焰图像/光谱特征的数据结构、深度学习框架和参数等进行全方位优化，改进识别算法，实现复杂燃烧特征的快速可视化。

  搭建了火焰稳定性燃烧实验平台，提取了火焰图像数据的频谱信息，得到火焰稳定性分类模型，分类效果良好。认为轴向脉动模态是火焰极限不稳定性的重要指示模态。提出了一种对CFD火焰模型的数据处理方法。建立了火焰数值投影方法与彩色成像方法。优化了火焰数字投影速度；对火焰数字图像处理技术进行了深入研究，进行降噪，边缘模糊化等处理；以图像像素作为参考坐标系，定义并提取了几何特征和颜色特征；同时提取了火焰的频域特征，开发了火焰检测平台，完成了火焰特征的快速可视化以及火焰稳定判断的实时输出。