Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "coal mill" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Eksperymentalne badania kształtu bryły mieliwa i jego ruchu na misie młyna rolkowo-misowego
    Research on material bulk shape and its movement on the ring-roller mill table
    Autorzy:
    Junga, R.
    Mateuszuk, S.
    Pospolita, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/172823.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    młyn misowo-rolkowy
    młyn węglowy
    węgiel kamienny
    pan-roller mill
    coal mill
    hard coal
    Opis:
    Przedstawiono badania ruchu mieliwa w układzie mielącym młyna rolkowo-misowego w skali 1:4. W badaniach mierzono wysokość warstwy węgla na misie w zakresach zmian parametrów układu mielącego m.in. prędkości obrotowej misy, wysokości pierścienia spiętrzającego oraz strumienia węgla W oparciu o wyznaczone kształty brył mieliwa na misie obliczono średnie prędkości promieniowe mieliwa. Badania uzupełniono o analizę ruchu znaczników dodawanych do strumienia węgla dozowanego na misę, co pozwoliło na wyznaczenie średnich wartości składowych prędkości przemieszczania się wierzchnich warstw mieliwa.
    This paper is a presentation of tests performed to analyze grinding material movements in a ring-roller milling system in 1:4 scale. Subject to research was the hard coals layer thickness on the mills table depending on the range of the mill parameters changes, i.e. tables rotary velocity, height of the pile-up ring and coal feed stream. Basing on the determined material bulk shapes on the table, average radial velocities of the material could be calculated. The test were then supplemented with an analysis of markers movement added to the coal streams being fed onto the table, which enabled determining average values of velocity components for material surface layers relocation.
    Źródło:
    Archiwum Energetyki; 2011, 41, 1; 25-37
    0066-684X
    Pojawia się w:
    Archiwum Energetyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The identification method of the coal mill motor power model with the use of machine learning techniques
    Autorzy:
    Łabęda-Grudziak, Zofia Magdalena
    Lipiński, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2090698.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    coal mill motor power
    nonlinear model identification
    machine learning
    additive regression models
    process monitoring
    moc silnika młyna węglowego
    identyfikacja modelu nieliniowa
    nauczanie maszynowe
    model regresji addytywny
    monitorowanie procesu
    Opis:
    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.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; e135842, 1--9
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The identification method of the coal mill motor power model with the use of machine learning techniques
    Autorzy:
    Łabęda-Grudziak, Zofia Magdalena
    Lipiński, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2086819.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    coal mill motor power
    nonlinear model identification
    machine learning
    additive regression models
    process monitoring
    moc silnika młyna węglowego
    nieliniowa identyfikacja modelu
    nauczanie maszynowe
    model regresji addytywny
    monitorowanie procesu
    Opis:
    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.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; art. no. e135842, 1--9
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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