METHOD FOR THE COMBINED SIGNAL PROCESSING OF A FLAME DETECTOR

The present disclosure is related to a signal processing method for a combustion process optimization in industrial burners, which are used for the flame characterization in industrial and central furnace burners that generate energy and are fed with fossil fuels. Particularly, the present invention refers to a method for the combined signal processing from an arrangement of flame detectors and the operating data of the furnace or boiler, for the flame characterization. The method of the present invention processes the data online of an arrangement of the flame detectors combining statistical methods on linear and non-linear characteristics in the time and frequency domain and uses advanced control schemes as heuristic methods based on an artificial bee colony for the combustion optimization, Fuzzy-c Means (FCM) Artificial neural networks for the modeling of the combustion process and an expert system for advanced multivariable control routines. The flame characterization is useful in the burner’s optimization in industrial furnaces and boilers in electricity generation processes, tuning or adjustment of combustion in the burners, monitoring and programming of the burner maintenance conditions and repairs, improvements in the fuel efficiency and the reduction of harmful emissions in the chimney. La presente invención se refiere a un método de procesamiento de señales para la optimización de un proceso de combustión en quemadores industriales, que se utilizan para la caracterización de la flama en quemadores de hornos industriales y centrales de generación de energía alimentadas con combustibles fósiles. Más particularmente, la presente invención se refiere a un método para el procesamiento combinado de señales de un arreglo de detectores de flama y los datos de operación del horno o caldera para la caracterización de la flama. El método de la presente invención procesa los datos en línea de un arreglo de los detectores de flama combinando métodos estadísticos sobre características lineales y no-lineales en el dominio del tiempo y la frecuencia, y utiliza esquemas de control avanzados como métodos heurísticos basado en colonia artificial de abejas para la optimización de la combustión, redes neuronales artificiales Fuzzy-c Means (FCM) para el modelado del proceso de combustión y un sistema experto para rutinas de control avanzado multivariable. La caracterización de la flama es útil para la optimización de los quemadores en hornos industriales y calderas en