针对电站锅炉炉内三维温度场重建问题，基于声学理论构建数学模型。提出两种基于奇异值分解法（ Singular Value Decomposition，SVD）的正则化算法，利用少量声学数据，对炉膛火焰分布的几种典型模型进行仿真重建。采用不同标准差的高斯噪声对两种算法的抗噪声能力进行检验。仿真结果表明，正则化SVD算法可以解决严重不适定的重建问题，重建温度场能够准确反映温度场分布，并且算法具有一定的抗噪声能力。 TSVD正则化算法重建速度更快，抗噪声能力更强，适用于燃烧情况复杂的电站锅炉。
声学测温 三维温度场 不适定问题 SVD算法 正则化