Informacja

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

Wyszukujesz frazę "artificial gas" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Monitoring of high-speed shaft of gas turbine using artificial neural networks: predictive model application
Autorzy:
Rahmoune, M. B.
Hafaifa, A.
Abdellah, K.
Chen, X. Q.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328726.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
monitoring
gas turbine
vibrations
artificial neural networks
predictive model
turbina gazowa
drgania
sztuczna sieć neuronowa
model predykcyjny
Opis:
The automatic engineering known a very rapid progress with the consequent development of numerical methods and computer systems, by the growth of computational capacity. In this context, this work proposes a strategy of predictive control of the high-pressure shaft speed of a gas turbine using artificial neural networks in order to monitor the vibratory behavior of this rotating machine. This approach makes it possible to ensure the stability of this turbine under real conditions and to detect any deviation of their dynamic behavior from the margin of safety. This approach makes it possible to include the control limitations on the turbine variables in the modeling step of the high-speed shaft speed controller.
Źródło:
Diagnostyka; 2017, 18, 4; 3-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Advanced gas turbines health monitoring systems
Zaawansowany system monitorowania stanu technicznego w turbinach gazowych
Autorzy:
Adamowicz, M.
Żywica, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327586.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
monitoring
gas turbine
vibrations
artificial neural networks
predictive model
monitorowanie
turbina gazowa
wibroakustyka
sieci neuronowe
model predykcyjny
Opis:
An overview of science papers in the field of machine diagnosis has exposed increasing efforts in developing accurate and reliable engine health monitoring systems. Attempts have been made in both diagnostics and prediction of system faults. Essential limitations of the standard monitoring system are discussed in this paper as well as arguments for implementation of the Advanced Gas Turbine Health Monitoring Systems. Examples of implementation are discussed and a comparison between “Enhanced Arrangement” and “Standard Arrangements” is carried out. The individual system components are implemented today using very different methods. Performance degradation of gas turbines is described here with an approach of Condition Based Maintenance and it was shown how the classification method can help to improve equipment operation. The review of signal processing methods was carried out to present strengths and shortcomings of individual methods.
Przegląd literatury w dziedzinie diagnostyki maszyn wykazuje duże zainteresowanie środowiska naukowego opracowaniem niezawodnych i precyzyjnych metod oceny stanu technicznego napędów turbinowych. Prace te mają najczęściej na celu opracowanie systemów służących do bieżącej diagnostyki uszkodzeń pojawiających się podczas pracy jak i prognozowania przyszłych defektów. W artykule przeprowadzono ocenę najczęściej stosowanych metod diagnostycznych jak również omówiono zastosowanie „Zaawansowanego systemu monitorowania stanu technicznego turbin gazowych”. Przedstawione zostało porównanie standardowego i zaawansowanego układu diagnostyczno-sterującego. Indywidualne metody diagnostyczne zostały opisane wraz z przykładami zastosowania. Wykazano, że spadek sprawności turbiny gazowej jest ściśle związany z jej stanem technicznym, który może być stale monitorowany. Oceniono również wpływ metod klasyfikacji uszkodzeń na wykrywalność stopnia degradacji.
Źródło:
Diagnostyka; 2018, 19, 2; 77-87
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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