Informacja

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

Wyszukujesz frazę "neural network application" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of neural networks for control of district heating
Wykorzystanie sieci neuronowych do regulacji w ciepłownictwie
Autorzy:
Chmielnicki, W. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/230702.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sieć neuronowa
regulacja
ciepłownictwo
zastosowanie
neural network
control
district heating
application
Opis:
The annual usage of heat for the demand of heating systems in municipal sector has been estimated as about 650PJ. It is mostly addressed for the demand of central heating systems and hot water consumption. The mode of adopted solutions concerning regulation and control, as well as energy management system, essentially influence its consumption. In the case of residential buildings, the costs of energy constitute the greatest share related to the total cost of building maintenance. Providing buildings with modern digital systems for control and regulation of heating installations is a basic condition enabling their rational usage. In currently employed solutions, algorithms PI or PID are usually applied. However, due to the non-linear properties of heating control systems, they do not secure proper quality. The sequences are often unstable and major control deviations occur. The application of neural networks is an alternative solution to those presently employed. They are especially recommended for adaptive control of non-stationary systems. Such cases occur in heating objects since they demonstrate non-linear properties with a great range of variability of parameters; this especially refers to district heating equipped with flux-through heat exchangers. A compile model of heating system control aided by neural networks is presented. The results of the investigation clearly prove the usefulness of such solutions, cause the quality of control is much better than that one applied in traditional systems. Presently, works on the implementation of the proposed solutions are under way.
Roczne zużycie ciepła na potrzeby ciepłownicze w Polsce w sektorze komunalno-bytowym, szacowane jest na około 650PJ. W znacznej części przeznaczone ono jest na potrzeby centralnego ogrzewania i ciepłej wody użytkowej. Instotny wpły na jego zużycie ma rodzaj przyjętych rozwiązań dotyczących regulacji i sterowania oraz systemów zarządzania energią. W przypadku budynków mieszkalnych koszty energii stanowią największy udział w stosunku do całkowitych kosztów związanych z eksploatacją budynku. Podstawowym warunkiem umożliwiającym racjonalne jej zużycie jest wyposażenie budynku w nowoczesne cyfrowe systemy do regulacji i sterowania instalacji ciepłowniczych. W stosowanych obecnie rozwiązaniach wykorzystuje się zwykle algorytmy Pl lub PlD. Jednak ze względu na nieliniowe właściwości ciepłowniczych obiektów regulacji, nie zapewniają one odpowiedniej jakości. Często przebiegi mają charakter niestabilny i dochodzi do znacznych odchyłek regulacji. Alternatywą do stosowanych obecnie rozwiązań jest wykorzystanie sieci neuronowych. Są one szczególnie zalecane do sterowania adaptacyjnego układów niestacjonarnych. Takie przypadki występują w obiektach cieplnych, gdyż mają one właściwości nieliniowe o bardzo dużym zakresie zmienności parametrów, dotyczy to zwłaszcza węzłów ciepłowniczych wyposażonych w przepływowe wymienniki ciepła. W pracy przedstawiono opracowany model sterowania węzłów ciepłowniczych za pomocą sieci neuronowych. Wyniki badań wyraźnie wskazują na celowość takich rozwiązań, gdyż jakość regulacji jest znacznie lepsza aniżeli w przypadku stosowania układów tradycyjnych. Aktualnie trwają prace nad wdrożeniem zaproponowanych rozwiązań.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2010, 56, 3; 219-238
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of artifical neural networks in planning track superstructure repairs
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w planowaniu napraw nawierzchni kolejowej
Autorzy:
Bałuch, H.
Nowosińska, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849768.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
nawierzchnia kolejowa
planowanie napraw
sieć neuronowa sztuczna
zastosowanie
track superstructure
repair planning
neural network
application
Opis:
The diagnostics of track superstructure, which involves geometric measurements, direct observation and railroad surveillance, provides the basis for making decisions regarding the commencement of repair works. Planning repairs and increasing the probability of making the right decision at the right time also requires knowledge of the basic performance specifications of a given railway line, especially the maximum train speed and the permissible traffic volume. The article discusses a way to plan the repairs of track superstructure using artificial neural networks. It features a description of the process of designing, building and training a neural network, based on which a way to predict the degree of urgency of repairs has been discussed. The conclusions point towards the potential advantages of neurocomputers in the process of track superstructure maintenance.
Diagnostyka nawierzchni kolejowej obejmująca pomiary geometryczne, obserwacje bezpośrednie lub obrazy wizyjne stanowi podstawę do podejmowania decyzji o przystępowaniu do napraw. Planowanie napraw i zwiększenie prawdopodobieństwa trafności podjętej decyzji o właściwym czasie wykonania wymaga też znajomości podstawowych charakterystyk eksploatacyjnych określonej linii kolejowej, głównie zaś maksymalnej prędkości pociągów oraz natężenia przewozów. W artykule przedstawiono możliwość planowania napraw nawierzchni kolejowej przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych. Scharakteryzowano proces projektowania, budowy i uczenia sieci neuronowej, na podstawie którego przedstawiono możliwość predykcji stopnia pilności naprawy. W podsumowaniu przedstawiono możliwości wykorzystania neurokomputerów w procesie utrzymania nawierzchni kolejowej.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2020, 66, 4; 45-60
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
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