Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Fault diagnosis of sensors in the control system of a steam turbine

Tytuł:
Fault diagnosis of sensors in the control system of a steam turbine
Diagnostyka uszkodzeń torów pomiarowych w układzie sterowania turbiny parowej
Autorzy:
Pawlak, Mariusz
Buchta, Janusz
Oziemski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106069.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:
diagnostic
turbine
control system
neural networks
diagnostyka
turbina
system sterowania
sieci neuronowe
Źródło:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2019, 1, 1; 29-36
2658-2058
2719-2954
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
A diagnostic and control system for a turbine is presented. The influence of the turbine controller on regulation processes in the power system is described. Measured quantities have been characterized and methods for detecting errors have been determined. The paper presents the application of fuzzy neural networks (fuzzy-NNs) for diagnosing sensor faults in the control systems of a steam turbine. The structure of the fuzzy-NN model and the model’s method of learning, based on measurement data, are presented. Fuzzy-NNs are used to detect faults procedures. The fuzzy-NN models are created and verified.

Przedstawiono system diagnostyki dla układu sterowania turbiny parowej. Opisano procesy regulacji w systemie elektroenergetycznym oraz strukturę układu regulacji turbiny kondensacyjnej w układzie bloku energetycznego. Mierzone wielkości zostały scharakteryzowane wraz z metodami wykrywania uszkodzeń dla poszczególnych wielkości. W pracy przedstawiono zastosowanie rozmytych sieci neuronowych do detekcji uszkodzeń torów pomiarowych Przedstawiono strukturę modelu rozmytego i metodę uczenia modelu na podstawie danych pomiarowych. Zaprezentowano przykład zastosowania modelu FNN i zweryfikowano jego działanie na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies