670T/h锅炉燃烧故障的在线分析的开题报告一、选题背景随着工业技术的发展，锅炉在工业生产中的应用也越来越广泛。锅炉燃烧过程是锅炉运行的核心，如果燃烧故障，不仅会造成能源的浪费，还会对环境造成污染。而目前的锅炉燃烧故障检测还主要依靠人工来判断，检测效率低，存在一定的误判率。因此，通过在线分析锅炉燃烧过程，提高锅炉运行的效率，不仅能节约能源，还能减少环境污染，具有重要的现实意义。二、研究目的本研究旨在通过对670T/h锅炉燃烧过程的在线分析，建立燃烧故障检测模型，提高锅炉的运行效率，减少能源浪费和环境污染。三、研究内容1.对670T/h锅炉燃烧过程相关参数进行实时在线采集；2.对燃烧过程中关键参数进行分析与抽取；3.利用机器学习算法建立燃烧故障检测模型；4.验证模型的准确性和稳定性。四、研究方法本研究采用机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，利用实时采集到的锅炉燃烧过程相关参数进行训练，建立燃烧故障检测模型。五、论文结构本论文主要包括以下几个部分：1.绪论：介绍选题背景、研究目的和意义；2.相关技术：介绍机器学习算法的基本原理和燃烧故障检测方法的研究现状；3.实验设计：描述研究对象、研究方法、以及数据采集和处理等实验设计的细节；4.结果分析：给出实验结果及结果分析；5.结论：总结研究成果并提出未来研究展望。