人们开始寻求利用非接触式测温对回转窑内的温度进行测量，非接触式测温避免了测量装置与被测物料的直接接触，而且测量装置是静止的，与窑体没有机械接触，不存在接触式测温带来的诸多问题。据了解到目前为止利用非接触式方式测量回转窑内的温度，有以下几种方法：
方法1：利用非接触式温度计（红外、光学高温计等）测量，即将镜头从窑头或窑尾对准测量区域进行测量。实践表明，采用这种方法很难准确地对回转窑内的温度进行测量，存在的问题主要表现为：（1）光路污染造成测量不准确。被测区域与测量装置之间由于受回转窑内烟气中的粉尘、水雾的影响致使被测区域目标的辐射能在达到测量装置镜头前就被吸收了一部分，使测量装置的显示值低于被测区域目标的实际值；被测区域目标的温度是一个综合温度，温度场与外界之间的传递包括热对流、辐射和传导，而回转窑内烟气中的粉尘、水雾的影响因素变化规律不固定，随着工艺条件如进料量、燃烧状况、窑内负压波动、火焰、烟气变化等外界影响因素的变化而变化，所以无法在测量装置上进行修正。(2)只能在窑头或窑尾进行测量，无法对窑体中部各点进行测量，使用范围受到限制。
方法2：回转窑简体扫描温度测量系统，即利用非接触式的温度计测量窑体表面温度，通过测量装置取出测量信号送到计算机后再通过软件来分析窑内的温度情况。由于回转窑内的工况随工艺和处理物料的不同，差异很大，物料在窑内的分布情况也很难确定，受进料量的大小、负压、回转窑转速、物料在不同温度下粘结程度的影响很大，所以回转窑是典型的多变量、时变和分布参数的非线性系统，热工过程非常复杂，很难为其建立合适的数学模型，因此要想通过这种方法来准确测量窑内温度也很困难。但是可以通过测量窑体表面温度的方法，判断窑内的耐火材料是否脱落。
方法3：利用燃烧火焰图像特征的状态识别系统，即由视觉检测系统获取火焰图像进行预处理、分割、特征提取与识别，间接地得到回转窑的温度。用人工神经网络来进行自适应控制，是控制复杂非线性系统的新方法，易于实现多参数并行处理，具有容错能力。但对于回转窑内烟气粉尘大、能见度低的复杂工况也是无能为力2。
基于以上3种方法对回转窑的温度测量存在的不足，我们设计了一种全新的测量方法，并通过了一年多的实验，证明该方法确实可行。
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