Informacja

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

Wyszukujesz frazę "thermal network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Recognition of monochrome thermal images of synchronous motor with the application of quadtree decomposition and backpropagation neural network
Rozpoznawanie monochromatycznych obrazów cieplnych silnika synchronicznego z zastosowaniem kwadratowo-drzewowej dekompozycji i sieci neuronowej
Autorzy:
Głowacz, A.
Głowacz, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1366013.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
eksploatacja
rozpoznawanie
obrazy cieplne
silnik synchroniczny
sieć neuronowa
maintenance
recognition
thermal images
synchronous motor
neural network
Opis:
Postęp techniczny i malejące ceny kamer termowizyjnych sprawiają, że ich zastosowanie do monitorowania i oceny stanu technicznego maszyn jest opłacalne. W artykule opisano metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów cieplnych wirnika. Ekstrakcja istotnej informacji diagnostycznej zakodowanej w obrazach cieplnych jest ważna dla diagnozowania maszyny. Zabieg taki może być wykonany z użyciem wybranych metod analizy i rozpoznawania obrazów. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika z zastosowaniem kwadratowo-drzewowej dekompozycji i sieci neuronowej z algorytmem wstecznej propagacji błędów. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do zabezpieczania silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania urządzeń w hutach i innych zakładach przemysłowych.
Technological progress and decreasing prices of thermographic cameras make their application to monitoring and assessing a technical state of machines is profitable. In article is described the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the rotor. Extraction of relevant diagnostic information coded in thermal images is important for diagnosing of machine. It can be performed with the use of selected methods of analysis and recognition of images. Studies were carried out for two conditions of motor with the application of quadtree decomposition and backpropagation neural network. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose equipments in steelworks and other industrial plants.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 1; 92-96
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting European thermal coal spot prices
Autorzy:
Krzemień, A.
Riesgo Fernandez, P.
Suárez Sánchez, A.
Sánchez Lasheras, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92159.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
thermal coal
price forecasting
time series analysis
neural network
autoregressive model
węgiel energetyczny
prognoza cen
analiza szeregów czasowych
sieć neuronowa
model autoregresyjny
Opis:
This paper presents a one-year forecast of European thermal coal spot prices by means of time series analysis, using data from IHS McCloskey NW Europe Steam Coal marker (MCIS). The main purpose was to achieve a good fit for the data using a quick and feasible method and to establish the transformations that better suit this marker, together with an affordable way for its validation. Time series models were selected because the data showed an autocorrelation systematic pattern and also because the number of variables that influence European coal prices is very large, so forecasting coal prices as a dependent variable makes necessary to previously forecast the explanatory variables. A second-order Autoregressive process AR(2) was selected based on the autocorrelation and the partial autocorrelation function. In order to determine if the results obtained are a good fit for the data, the possible drivers that move the European thermal coal spot prices were taken into account, establishing a hypothesis in which they were divided into four categories: (1) energy side drivers, that directly relates coal prices with other energy commodities like oil and natural gas; (2) demand side drivers, that relates coal prices both with the Western World economy and with emerging economies like China, in connection with the demand for electricity in these economies; (3) commodity currency drivers, that have an influence for holders of different commodity currencies in countries that export or import coal; and (4) supply side drivers, involving the production costs, transportation, etc. Finally, in order to analyse the time series model performance a Generalized Regression Neural Network (GRNN) was used and its performance compared against the whole AR(2) process. Empirical results obtained confirmed that there is no statistically significant difference between both methods. The GRNN analysis also allowed pointing out the main drivers that move the European Thermal Coal Spot prices: crude oil, USD/CNY change and supply side drivers.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2015, 14, 4; 203-210
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
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