The article presents an identification method of the model of the ball-and-race coal mill motor power signal with the use of machine learning techniques. The stages of preparing training data for model parameters identification purposes are described, as well as these aimed at verifying the quality of the evaluated model. In order to meet the tasks of machine learning, additive regression model was applied. Identification of the additive model parameters was performed on the basis of iterative backfitting algorithm combined with nonparametric estimation techniques. The proposed models have predictive nature and are aimed at simulation of the motor power signal of a coal mill during its regular operation, startup and shutdown. A comparative analysis has been performed of the models structured differently in terms of identification quality and sensitivity to the existence of an exemplary disturbance in the form of overhangs in the coal bunker. Tests carried out on the basis of real measuring data registered in the Polish power unit with a capacity of 200 MW confirm the effectiveness of the method.
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
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00