Temat: diagnostic algorithm - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: An optimization of heuristic model of water supply system with genetic algorithm
Optymalizacja modelu heurystycznego sieci wodociągowej z zastosowaniem algorytmu genetycznego
Autorzy:: Wysogląd, B.
Wyczółkowski, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327832.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka
algorytm genetyczny
sztuczna sieć neuronowa
sieć wodociągowa
diagnostic
genetics algorithm
neural network
water pipeline
Opis:: The paper presents the method of optimization of heuristic model of water supply system with Genetic Algorithm. This model is an essential part of intelligent diagnostic system of local water supply system. The main task of this system is water leakage detecting and localization. For inputs, this system uses information from pressure or flow sensors, mounted on the pipeline network, the output is a piece of information about leakage detection and localization. The main advantage of this system is a possibility of approximate leakage localization using only a limited number of installed sensors. The first problem which should be solved to apply this system in practice is to find the best localization of sensor which should be installed on water pipeline. The method of solving this problem was described in the paper.
W artukule przedstawiono sposób optymalizacji heurystycznego modelu sieci wodociągowej, opartego o sztuczne sieci neuronowe, z zastosowaniem algorytmu genetycznego. Model ten stanowi zasadniczy element inteligentnego układu diagnozustyki sieci wodociągowej, mającego za zadanie wykrywanie przecieków sieci wodociągowej. Wejściami do modelu są dane z czujników ciśnienia lub przepływu zainstalowanych na sieci, zaś wyjściami informacja o lokalizacji potencjalnych przecieków. Podstawową zaletą tej koncepcji systemu diagnozowania sieci wodociągowej jest możliwość przybliżonej lokalizacji uszkodzeń sieci w oparciu o ograniczoną liczbę czujników na niej zainstalowanych. Istotnym problemem który należy rozwiązać w pierwszym etapie budowy systemu, jest wybór lokalizacji ograniczonej liczby czujników, zapewniających jednak identyfikowanie jak największej liczby potencjalnych awarii. Artykuł przedstawia sposób rozwiązania tego problemu poprzez optymalizację rozmieszczenia czujników z zastosowaniem algorytmu genetycznego.
Źródło:: Diagnostyka; 2006, 2(38); 49-52
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Rozwój inteligentnego systemu monitorowania rozdzielczej sieci wodociągowej
The development of an intelligent monitoring system of a local water supply network
Autorzy:: Wyczółkowski, R.
Matysiak, G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/301637.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: diagnostyka
algorytm genetyczny
sztuczne sieci neuronowe
sieci wodociągowe
wyciek
diagnostic
genetics algorithm
neural networks
water pipeline
leakage
Opis:: W artykule przedstawiono rozwój inteligentnego systemu monitorowania sieci wodociągowej. Głównym zadaniem systemu jest wykrywanie i lokalizowanie awarii sieci wodociągowej. Wejściami do modelu są dane z czujników przepływu zainstalowanych na sieci, zaś wyjściami informacja o wykryciu wycieku i jego lokalizacji. Podstawową zaletą tej koncepcji systemu diagnozowania sieci wodociągowej jest możliwość przybliżonej lokalizacji uszkodzeń sieci w oparciu o ograniczoną liczbę czujników na niej zainstalowanych. System oparty jest o sztuczne sieci neuronowe, które klasyfikują stany sieci (sprawna, wyciek w zdefiniowanym obszarze sieci). Artykuł przedstawia prace prowadzone w celu ulepszenia metody budowy klasyfikatora, będącego zasadniczym elementem systemu i zwiększenia dokładności jego wskazań.
The paper presents the development of monitoring system of intelligent water supply network. The main task of this system is water leakage detection and localization. For inputs, this system uses information from fl ow sensors, mounted on the pipeline network, while the output is a piece of information about leakage detection and localization. The main advantage of this system is a possibility of approximate leakage localization using only a limited number of installed sensors. The system is based on an artifi cial neural network which classifi ed the states of network (leakage in defined part of network, no leakage). In the paper, some developments and attempts to improve the sensitivity and accuracy of this system, and develop the method of classifi er building were described.
Źródło:: Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 2; 71-75
1507-2711
Pojawia się w:: Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Conditions for increasing the recognition of degradation in thermal-flow diagnostics, taking into account environmental legal aspects
Autorzy:: Drosińska-Komor, Marta
Głuch, Jerzy
Brzezińska-Gołębiewska, Katarzyna
Piotrowicz, Michał
Ziółkowski, Paweł
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/41181077.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Politechnika Warszawska, Instytut Techniki Cieplnej
Tematy:: steam turbine
genethic algorithm
diagnostic
coal-fired power plant
efficiency analysis
turbina parowa
algorytm genetyczny
diagnostyka
elektrownia węglowa
Opis:: The ever-increasing demand for electricity and the need for conventional sources to cooperate with renewable ones generates the need to increase the efficiency and safety of the generation sources. Therefore, it is necessary to find a way to operate existing facilities more efficiently with full detection of emerging faults. These are the requirements of Polish, European and International law, which demands that energy facilities operate with the highest efficiency and meet a number of restrictive requirements. In order to improve the operation of steam power plants of electric generating stations, thermal-fluid diagnostics have been traditionally used, and in this paper a three-hull steam turbine, having a high-pressure, a medium-pressure and a low-pressure part, has been selected for analysis. The turbine class is of the order of 200 MW electric. Genetic algorithms (GA) were used in the process of creating the diagnostic model. So far, they have been used for diagnostic purposes in gas turbines, and no work has been found in the literature using GA for the diagnostic process of such complex objects as steam turbines located in professional manufacturing facilities. The use of genetic algorithms allowed rapid acquisition of global extremes, that is efficiency and power of the unit. The result of the work undertaken is the possibility to carry out a full diagnostic process, meaning detection, localization and identification of single and double degradations. In this way 100 % of the main faults are found, but there are sometimes additional ones, and these are not perfectly identified especially for single time detection. Thus, the results showed that with a very high success rate the simulated damage to the geometrical elements of the steam turbine under study is found.
Źródło:: Journal of Power Technologies; 2023, 103, 1; 33-48
1425-1353
Pojawia się w:: Journal of Power Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Wykorzystanie algorytmów genetycznych do doboru wejść klasyfikatora uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sieci neuronowej PNN oraz krótkoczasowej transformacie Fouriera
The use of genetic algorithms in the task of choosing inputs for PNN neural network classifier of faults of gear-tooth which used inputs from STFT analysis
Autorzy:: Czech, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/258316.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: diagnostyka
przekładnia zębata
sztuczna inteligencja
sztuczna sieć neuronowa
algorytm genetyczny
krótkoczasowa transformata Fouriera
diagnostic
toothed gear
artificial intelligent method
PNN
genetic algorithm
short-time Fourier transform
Opis:: W artykule przedstawiono wyniki prób mających na celu budowę klasyfikatora lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W badaniach wykorzystywano probabilistyczne sieci neuronowe (PNN). Dodatkowo podjęto próbę wykorzystania algorytmów genetycznych do celów wyboru wejść klasyfikatora neuronowego. Badania oparto na sygnałach drganiowych otrzymanych z modelu dynamicznego przekładni pracującej w układzie napędowym. W artykule zaproponowano sposób budowy deskryptorów lokalnych uszkodzeń zębów kół wykorzystując do tego celu sygnały drganiowe poddane odpowiedniej filtracji oraz przetwarzaniu z użyciem krótkoczasowej transformaty Fouriera (STFT).
The present paper presents the results of an experimental application of probabilistic neural network as a classifier of the degree of cracking root of the tooth in a gear wheel. The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from short time Fourier transform. The model of gearbox was used in order to create a base of knowledge. In the experiment genetic algorithms was used to check influence of choosing inputs for neural classifier on diagnostic error.
Źródło:: Problemy Eksploatacji; 2007, 3; 51-70
1232-9312
Pojawia się w:: Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "diagnostic algorithm" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język