声学测温法作为一种新型非接触式温度测量技术,在用于锅炉燃烧在线监测时具有诸多优点,比如在恶劣环境中的良好适应性,测量的连续性,宽量程和高分辨率,以及维修费用低。因此它在电厂中有着广阔的应用前景。声波飞渡时间的测量是电站锅炉声学测温中的关键技术,它的测量精度将直接影响到炉膛温度场重建的准确度。现代电站锅炉结构复杂,尺寸庞大,声学测温信号在高温烟气中长时间传播时会发生明显的衰减;另外,锅炉内存在的大量热态背景噪声会对声波飞渡时间的测量结果产生极强的干扰;又由于受到工艺水平的限制,不能单一地通过增强发声装置的功率来提高声波飞渡时间的测量精度。因此,如何在面临声波衰减问题和大量强背景噪声的情况下实现对声波飞渡时间的精确测量就成为声学法获取炉膛内真实烟气温度的关键,也是声学测温技术在电站锅炉中应用时需要重点解决的问题。为了解决这一问题,一方面需要找到一种适合在电站锅炉声学测温中应用的时延估计算法;另一方面,需要选择一种合适的声源信号,这样更利于时延估计算法将其与大量强背景噪声有效地区分开,从而得到准确的声波飞渡时间。本文基于以上两方面开展研究工作,主要内容包括:1、本文基于高阶累积量的基本理论及自适应时延估计算法的相关知识,针对电站锅炉声学测温的特定环境,选择四阶累积量及ETDGE算法作为信号处理手段,尝试将基于高阶累积量的自适应声波时延估计算法进行改进,提出了FOC-ETDGE算法。通过MATLAB仿真实验,将该算法与现场广泛应用的互相关时延估计算法在不同信噪比环境下进行了时延估计性能的比较,初步验证了本文提出的声波时延估计算法的优越性。2、基于伪随机序列的相关理论,针对电站锅炉声学测温的特殊环境,设计了几种自相关特性明显、抗噪性能优良的声源信号,并进行了相关的参数优化。通过MATLAB仿真实验,将上述声源信号与现场广泛应用的扫频信号进行自相关特性及抗噪性能比较,初步验证了本文设计的m序列、滤波后m序列及BPSK信号这几种声源信号的潜在优势。3、分别通过实验室冷态实验及现场声学测温系统中的热态实验对上述时延估计算法及声源信号进行了进一步优化及筛选。实验结果验证了本文提出的FOC-ETDGE算法及BPSK信号在锅炉稳定工况及变工况下的优越性,为电站锅炉声学测温系统的进一步成熟应用打下了坚实的基础。