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 "Bursy, G." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Sterowanie neuronowe procesem przemiału cementu. Cz.2. Synteza regulatora neuronowego
    Neurocontrol with process of the grinding of cement. Part 2. Synthesis of neurocontroller
    Autorzy:
    Bursy, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/392418.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Ceramiki i Materiałów Budowlanych
    Tematy:
    produkcja cementu
    proces przemiału
    młyn kulowy
    sterowanie neuronowe
    analiza symulacyjna
    cement manufacturing
    cement grinding process
    ball mill
    neurocontrol
    simulation analysis
    Opis:
    Wysoka energochłonność procesów przemiałowych zmusza do poszukiwania nowych rozwiązań układów służących do przemiału surowców mineralnych. Złożoność procesów zachodzących podczas przemiału, determinuje stosowanie nowych narzędzi w układach sterowania takimi obiektami. W artykule podjęto próby zastosowania do rozwiązania tego zadania metod opartych na teorii sztucznych sieci neuronowych. W części pierwszej przedstawiono identyfikację procesu przemiałowego. W niniejszej (części 2) przedstawiono syntezę regulatora neuronowego oraz badania symulacyjne pracy regulatora bazującego na sztucznych sieciach neuronowych. Prezentowane opracowanie jest podsumowaniem rozprawy doktorskiej autora obronionej na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej.
    High energy consumption of grinding processes forces to search for new solutions required for grinding mineral of raw materials. Complexity of grinding processes requires application of new tools to control these objects. In the report was carried out study of implementation of methods based on theory of artificial neuron grid. In part 1 was introduced identification of grinding process system. In this part was introduced synthesis of neurocontroller and simulation research of controller operation based on artificial neuron grid. The presentation is an author's summary of doctor's thesis carried out on Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Computer Science of The Opole University of Technology.
    Źródło:
    Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych; 2009, R. 2, nr 4, 4; 123-135
    1899-3230
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sterowanie neuronowe procesem przemiału cementu. Cz.1. Identyfikacja układu przemiałowego na przykładzie młyna pracującego w układzie zamkniętym z separatorem powietrznym
    Neurocontrol with process of the grinding of cement. Part 1. Identification of milling system on example of mill working in closed cycle with air separator
    Autorzy:
    Bursy, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/392474.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Ceramiki i Materiałów Budowlanych
    Tematy:
    produkcja cementu
    proces mielenia
    młyn kulowy
    sterowanie procesem
    sterowanie neuronowe
    cement manufacturing
    grinding process
    ball mill
    process control
    neurocontrol
    Opis:
    Wysoka energochłonność procesów przemiałowych zmusza do poszukiwania nowych rozwiązań układów służących do przemiału surowców mineralnych. Złożoność procesów zachodzących podczas przemiału (nieliniowość, opóźnienie, niestacjonarność obiektu – jakim jest młyn kulowy), determinuje stosowanie nowych narzędzi służących do realizacji układów sterowania takimi obiektami. W artykule podjęto próby zastosowania do rozwiązania tego zadania metod opartych na teorii sztucznych sieci neuronowych. W części 2 przedstawiona zostanie synteza neuroregulatora. Artykuł jest podsumowaniem rozprawy doktorskiej autora.
    High energy consumption of grinding processes forces to search for new solutions required for grinding mineral raw materials. Complexity of grinding processes such as nonlinearity, delay, instability of ball mill requires application of new tools to control these objects. In the report was carried out study of implementation of methods based on theory of artificial neuron grid. In part 1 was introduced procedure of grinding system identification based on example of cement dry mill operating in closed system with air separator. In part 2 will be introduced synthesis of neurocontroller. The presentation is a summary of doctor’s thesis carried out by author.
    Źródło:
    Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych; 2009, R. 2, nr 3, 3; 115-130
    1899-3230
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Szkła, Ceramiki, Materiałów Ogniotrwałych i Budowlanych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pewne aspekty wykorzystania sztucznych sieci neuronowych dla identyfikacji i sterowania procesem przemiału cementu
    Some aspects of use of artificial neural networks for identification and control of cement grinding process
    Autorzy:
    Rojek, R.
    Bursy, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/151235.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    identyfikacja
    diagnostyka
    sterowanie
    przemiał cementu
    młyn kulowy
    neural networks
    identification
    diagnostics
    control
    cement grilling
    ball mill
    Opis:
    artykule przedstawiono wybrane aspekty zastosowania sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji i sterowania energochłonnym procesem przemiału cementu. Jest to złożony nieliniowy proces dynamiczny. Sterowanie takim procesem z wykorzystaniem klasycznych układów regulacji nie jest efektywne. Zaproponowano zatem wykorzystanie niestandardowych algorytmów opartych na sieciach neuronowych. Do ich realizacji wykorzystano dane pomiarowe oraz wiedzę operatorów. Badania symulacyjne układu przeprowadzono w środowisku Matlab-Simulink pod kątem optymalizacji struktury sieci i wyboru odpowiedniego procesu uczenia. Uzyskane wyniki potwierdzają możliwości wykorzystania algorytmów neuronowych do sterowania procesem przemiału.
    This paper presents selected aspects of application of artificial neural networks to identification and control of the cement grinding process occurring in the closed-circuit ball mill (Fig. 1) [13, 14]. Cement grinding is a complicated, nonlinear, energy-consuming process. Control of the process by means of classical control systems is not effective. Therefore, nonstandard neural network algorithms combined with the inverse modeling method of Jordan and Jacon [2, 15, 18] are proposed for the purpose. The NARX neural network model (Fig. 3) is used, in addition to the expert operator knowledge developed on a basis of a number of experiments run at a domestic cement plant. Simulation runs in the Matlab/Simulink environment are directed to optimization of the network structure and selection of its adequate learning process. The obtained results enable concluding that the application of a neurocontroller to control of the grinding process can yield satisfactory process performance [4].
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 2, 2; 190-192
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    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