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 "systemy neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Detekcja nieszczelności kotła fluidalnego z użyciem modeli rozmyto-neuronowych
    Approach to boiler leak detection with fuzzy neural models
    Autorzy:
    Szadkowski, B.
    Jankowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/257517.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    detekcja awarii
    systemy rozmyto-neuronowe
    kocioł fluidalny
    modelowanie
    detection of outage
    fuzzy-neural system
    fluidised bed boiler
    modelling
    Opis:
    Zreferowano badania modelowe nad detekcją nieszczelności kotłów fluidalnych z wykorzystaniem danych z archiwum. Modelowanie prowadzono w przyborniku Fuzzy Logic pakietu Matlab. Omówiono dwa podejścia do rozwiązania problemu. W pierwszym - opracowano modele rozmyto-neuronowe typu Takagi-Sugeno-Kanga (TSK) 4 zmiennych procesowych o dużej wrażliwości na przeciek. Uśrednione residua tych zmiennych, w przesuwnym oknie czasowym, pozwoliły wykryć 7 z 8 rozważanych przypadków nieszczelności. Oceniono długość okna i uzyskane wyprzedzenie detekcji względem wyłączenia bloku. Następnie opracowano i przetestowano model awarii o binarnym wyjściu. Równoległe wykorzystanie opracowanych modeli pozwoliło na wykrycie z kilkudniowym wyprzedzeniem wszystkich analizowanych awarii, potwierdzając przydatność modeli TSK w ważnym zadaniu eksploatacyjnym. Wskazano dalsze kierunki prac.
    The research results into leak detection in a fluidised bed boiler are presented. The studies took advantage of the historical data from DCS in the professional power plant. Models of neuro-fuzzy Takagi-Sugeno-Kanga (TSK) type were built and tested in the Fuzzy Toolbox of Matlab. The roots of boiler outage (in water-steam pressure system and aside from this system) are indicated. The two approaches to leak detection task are described. In the first, the models of the 4 process variables sensitive to leakage were built. The residues of these models were evaluated in a moving time window. The length of the time window and the advance of leakage detection are discussed. Next, the model the TSK of the boiler faults with binary output was built and tested. Training data was collected for 3 cases of raised outage (models output - 1) and the normal work of installation (models output - 0). The parallel usage of proposed TSK models provided a successful detection of all studied fault cases a few days in advance. This has confirmed the suitability of the fuzzy neural models in an important exploitation task.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2011, 2; 181-188
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie cząstkowych modeli parametrycznych w zadaniu detekcji uszkodzeń sieci gazowej
    Comparison of particular parametric models for faults detection in gas pipeline
    Autorzy:
    Syfert, M.
    Jankowska, A.
    Łabęda-Grudziak, Z.
    Tabor, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155924.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    detekcja uszkodzeń
    modele cząstkowe
    modele parametryczne
    addytywne modele regresyjne
    sztuczne sieci neuronowe
    systemy rozmyte
    faults detection
    particular models
    parametric models
    additive regression models
    artificial neural networks
    fuzzy systems
    Opis:
    Zreferowano badania detekcji uszkodzeń gazociągu z użyciem cząstkowych modeli parametrycznych. Stosując trzy metody modelowania: addytywne modele regresyjne (najnowszą z badanych technik), sztuczne sieci neuronowe oraz układy rozmyte typu TSK opracowano aproksymacje ciśnień w węzłach sieci. Modele testowano w zadaniu detekcji wycieku oraz uszkodzenia czujnika pomiarowego. Wszystkie modele zapewniały dużą dokładność aproksymacji ciśnienia w poprawnych stanach pracy, wykazując także bardzo skuteczną detekcję uszkodzeń czujników pomiarowych ciśnień, natomiast w sytuacji symulowanych wycieków ich przydatność w detekcji była znacznie mniejsza.
    The results of faults detection [1, 2, 3, 4, 5] in a gas system network (Fig. 1) with use of parametric partial models [6, 7, 8] are presented in the paper. This is a new approach to the task with use of exploratory data analysis [10, 11, 17] and partial models. Three techniques were used to build models of pressure in network nodes: additive regression (ADD - new method of modelling [10, 11, 12, 13, 14, 15]), artificial neural networks (ANN) [16, 17, 18] and TSK fuzzy logic modelling [8, 16, 17]. The measured pressures in adjacent nodes as well cumulative flows in the main line (from global analytical model [9]) of gasoline were the inputs of the models. For the analysed stations (in parts A and B marked in Fig. 1) a set of test failures in the form of leaks and damage of pressure sensors is given in Tab. 1.Using trial and error method, by evaluating the effectiveness of fault detection, there were obtained structures of models of different complexity for individual modelling techniques: ADD - presented by equations (1) and (2), ANN- (3) and (4), TSK- (5) and (6). The model order is not greater than 2. The exemplary results of leak detection with use of particular models are shown in Figs. 3, 5, 7 and of sensor fault detection in Figs. 4, 6, 8. In the conclusions there is summarised the relative accuracy of models (in Table 2), the relative normalized values of the studied residues of leaks - Tab.3 and the pressure sensor failures - Tab. 4. All models provided highly precise pressure approximation in non-fault states, but TSK and ADD models turned out to be the more accurate. Additionally, all of them were effective in case of pressure sensor fault detection, however, in case of simulated leakages their usefulness was much lower.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 3-8
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    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