Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kornacki, S." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Błędy i korekcja błędów modeli w aplikacjach przemysłowych
Errors and correction of model errors in industrial applications
Autorzy:
Kornacki, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257478.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
model procesów
błąd
monitorowanie
diagnostyka
kocioł energetyczny
process models
error
monitoring
diagnostics
power boiler
Opis:
W referacie omówiono zagadnienia związane ze stosowaniem modeli procesów w aplikacjach przemysłowych, zwłaszcza odnoszące się do błędów modeli, ich zmienności w czasie i możliwości korekcji. Przedstawiono algorytm korekcji wyjść neuronowych modeli zanieczyszczeń emitowanych przez kotły energetyczne, który został zastosowany w wirtualnym analizatorze spalin. Algorytm minimalizuje błąd wartości średniej i wartości skutecznej. Przedstawiono wyniki wieloletniej eksploatacji analizatora świadczące o skuteczności opisanego algorytmu oraz obrazujące wielkość i charakter zmian właściwości modelowanych procesów przemysłowych Przedstawiono modyfikację algorytmu, która umożliwia jego stosowanie w przypadkach, gdy modele są źródłami sygnałów wzorcowych w zadaniach diagnozowania korzystających z metody residuów. Wskazano warunki stosowania algorytmu.
The article presents issues concerning the applicability of process models under industrial conditions. It focuses on model errors, their time variability, and their ability to introduce necessary corrections. It presents an algorithm dedicated to output error corrections for neural net models applied to assess contamination produced by power plant boilers. This model has been successfully applied to the virtual exhaust analyser. This algorithm reduces the mean value and effective value errors. The article presents the results of long term (xxx years) application of this model. It focuses on its efficiency while deployed to large-scale variable industrial processes. Variability of processes under consideration may be large; therefore, it has to be taken into account while planning to deploy models of this kind. For that reason, an algorithm modification was developed in order to make this art of models applicable to the cases where models themselves may be a source of master signals for tasks such as technical diagnostics based on the residual method. Although the group of processes successfully covered by this approach is limited, it is wide enough to make it practically viable. Important advantages of this algorithm are its simplicity of practical deployment and its long-term stable work without human operator's intervention.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2011, 2; 99-106
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial Neural Networks Approaches to Monitoring of Combustion in a Fluid Boiler
Monitorowanie kotłów fluidalnych z zastosowaniem neuronowych modeli spalania
Autorzy:
Jankowska, A.
Kornacki, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/972155.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
wirtualne analizatory
diagnostyka kotłów energetycznych
artificial neural networks
virtual analyzers
fluid boilers diagnosis
Opis:
The paper describes the applications of artificial neural network models to calculating the emission of exhaust gases and early detection of a steam leak in power fluid boilers. Both tasks are related to the monitoring of boilers operation necessary for fulfilling the ecological requirements (balancing and reduction of the contamination emissions) and limiting the damage results. The paper describes especially problems, that are of general character and are important for implementation of industrial applications similar to other industrial plants.
Opisano zastosowanie modeli neuronowych do wyliczania emisji zanieczyszczeń powietrza oraz do wczesnego wykrywania nieszczelności parowych w energetycznych kotłach fluidalnych. Oba zadania związane są z monitorowaniem pracy kotłów koniecznym dla spełnienia wymagań ekologicznych (bilansowanie i redukcja emisji zanieczyszczeń) oraz ograniczeniem skutków awarii. W artykule przedstawiono zwłaszcza te zagadnienia, które mają charakter ogólny i są ważne przy tworzeniu tego typu przemysłowych aplikacji dla innych obiektów przemysłowych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 3, 3; 149-151
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Akaike information criterion for the detection of outliers
Zastosowanie kryterium informacyjnego Akaike do wykrywania obserwacji odstajacych
Autorzy:
Kornacki, A.
Kyureghyan, K.
Ignaciuk, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/792922.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:
Akaike information criterion
entropy
Dixon test
Grubbs test
testing hypothesis
statistical calculation
comparative analysis
biomass combustion
plant composition
Źródło:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2012, 12, 2
1641-7739
Pojawia się w:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
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