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 "fuzzy regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
Fuzzy regression : a scalar variable formation
Autorzy:
Guo, R.
Guo, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069559.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
credibility measure
fuzzy variable
fuzzy regression
M-estimator
variance-covariance matrix
Opis:
In reliability, quality control and risk analysis, fuzzy methodologies are more and more involved and inevitably introduced difficulties in seeking fuzzy functional relationship between factors. In this paper, we propose a scalar variable formation of fuzzy regression model based on the credibility measure theoretical foundation. It is expecting our scalar variable treatments on fuzzy regression models will greatly simplify the efforts to seeking fuzzy functional relationship between fuzzy factors. An M-estimator for the regression coefficients is obtained and accordingly the properties and the variance-covariance for the coefficient M-estimators are also investigated in terms of weighted least-squares arguments. Finally, we explore the asymptotic membership function for the coefficient M-estimators.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2008, 1; 159--167
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Method of identifying a type 2 membership function and application to decision-making problems
Autorzy:
Uemura, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970059.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
type 2 membership function
fuzzy linear regression model
fuzzy log-linear regression model
fuzzy linear polynomial regression model
indifferent zone
decision rule on a fuzzy event
Opis:
Tanaka (1991) suggested that the parameters of a linear regression model should be made fuzzy In order to better reflect the nature of the system, involving a definite degree of variability, and created a fuzzy linear regression model. This model can be formulated in the form of a linear programming problem that minimizes the span between the upper and lower limits under the constraints that include all data. In recent years, all the attention in this context has been focused on a fuzzy number that has an indifferent zone. A fuzzy number that we consider here is defined by using a type 2 membership function. This paper addresses the fact that a type 2 membership function has the upper and lower limits and shows that a type 2 membership function can be identified by expanding a fuzzy linear regression model into a fuzzy linear polynomial regression model. Finally, after a proposed fuzzy polynomial model is identified, a mathematical model is developed for a fuzzy decision-making method that accounts for an indifferent zone.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2015, 44, 3; 399-406
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy c-regression models in bacterial population dynamics modelling
Autorzy:
Owczarek, A.
Momot, M.
Sobierska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333140.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozmyte modele c-regresji
bakteryjne modelowanie wzrostu
odcinkowa funkcja ciągła
fuzzy c-regression models
bacterial growth modelling
piecewise continuous functions
Opis:
The paper describes application of the fuzzy c-regression models algorithm in bacterial population dynamics modelling. Such a well-known algorithm, which provides simultaneous estimates of the parameters of c-regression models, together with a fuzzy partitioning of data, was used to determine bacterial growth curve given by the piecewise continuous function. The real as well as artificial data were used and promising results were obtained even for data with significant errors resulting from the measurement inaccuracy.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2003, 5; MI75-82
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A novel fuzzy c-regression model algorithm using a new error measure and particle swarm optimization
Autorzy:
Soltani, M.
Chaari, A.
Ben Hmida, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330134.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model rozmyty Takagi-Sugeno
algorytm grupowania
metoda najmniejszych kwadratów
optymalizacja rojem cząstek
Takagi-Sugeno fuzzy models
noise clustering algorithm
fuzzy c-regression model
orthogonal least squares
particle swarm optimization (PSO)
Opis:
This paper presents a new algorithm for fuzzy c-regression model clustering. The proposed methodology is based on adding a second regularization term in the objective function of a Fuzzy C-Regression Model (FCRM) clustering algorithm in order to take into account noisy data. In addition, a new error measure is used in the objective function of the FCRM algorithm, replacing the one used in this type of algorithm. Then, particle swarm optimization is employed to finally tune parameters of the obtained fuzzy model. The orthogonal least squares method is used to identify the unknown parameters of the local linear model. Finally, validation results of two examples are given to demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed algorithm.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 3; 617-628
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modified neuro-fuzzy TSK network and its application in electronic nose
Autorzy:
Osowski, S.
Brudzewski, K.
Tran-Hoai, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201226.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
neuro-fuzzy TSK networks
fuzzy clusterization
regression
classification
Opis:
The paper develops the modified structure of the Takagi-Sugeno-Kang neuro-fuzzy network with a theoretical basis for its adaptation. The simplified structure follows from the basic theoretical considerations concerning the way of creating the inference rules. The important point of this solution is the application of the fuzzy clustering algorithm to the input data. The efficiency of the proposed solution has been checked on the examples of regression and classification problems concerning the electronic nose.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2013, 61, 3; 675-680
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Measuring agility of indian automotive small & medium sized enterprises (SMEs)
Autorzy:
Tiwari, Rupesh Kumar
Tiwari, Jeetendra Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407171.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
exploratory factor analysis
multiple regression analysis
fuzzy logic
fuzzy integrated index
FII
fuzzy performance index
FPII
fuzzy ranking
Opis:
Indian SMEs are going to play pivotal role in transforming Indian economy and achieving double digit growth rate in near future. Performance of Indian SMEs is vital in making India as a most preferred manufacturing destination worldwide under India’s “Make in India Policy”. Current research was based on Indian automotive SMEs. Indian automotive SMEs must develop significant agile capability in order to remain competitive in highly uncertain global environment. One of the objectives of the research was to find various enablers of agility through literature survey. Thereafter questionnaire administered exploratory factor analysis was performed to extract various factors of agility relevant in Indian automotive SMEs environment. Multiple regression analysis was applied to assess the relative importance of these extracted factors. “Responsiveness” was the most important factor followed by “Ability to reconfigure”, “Ability to collaborate”, and “Competency”. Thereafter fuzzy logic bases algorithm was applied to assess the current level of agility of Indian automotive SMEs. It was found as “Slightly Agile”, which was the deviation from the targeted level of agility. Fuzzy ranking methodology facilitated the identification & criticalities of various barriers to agility, so that necessary measures can be taken to improve the current agility level of Indian automotive SMEs. The current research may helpful in finding; key enablers of agility, assessing the level of agility, and ranking of the various enablers of agility to point out the weak zone of agility so that subsequent corrective action may be taken in any industrial environment similar to India automotive SMEs.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2019, 10, 1; 58-67
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of new method of initialisation of neuro - fuzzy systems with support vector machines
Analiza nowej metody inicjalizacji systemów neuronowo – rozmytych z wykorzystaniem maszyn wektorów wspierających
Autorzy:
Simiński, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375675.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
support vector machine (SVM)
neuro-fuzzy systems
classification
regression
Opis:
The correspondence between support vector machines and neuro-fuzzy systems is very interesting. The full equivalence for classification and partial for regression has been formally shown. The equivalence has very interesting implication. It is a base for a new method of initialization of neurofuzzy systems, ie. for creating of fuzzy rule base. The commonly used methods are based on reversion of item: the premises of fuzzy rules split input domain into region, thus premises of fuzzy rules can be elaborated by partition of input domain. This leads to three main classes of partition of input domain. The above mentioned equivalence results in new way of creating the rule base. Now the input domain is not partitioned, but the premises of fuzzy rules are extracted from support vector. The objective of the paper is to examine the advantages and disadvantages of this new method for creation of fuzzy rule bases for neuro-fuzzy systems.
Związek pomiedzy maszynami wektorów podpierajacych i systemami neuronoworozmytymi jest bardzo interesujący. Została wykazana pełna odpowiedniość między tymi systemami dla klasyfikacji i częściowa dla regresji. Odpowiedność ta ma bardzo ważną konsekwencję. Jest podstawa do opracowania nowego sposobu tworzenia bazy reguł dla systemu neuronowo-rozmytego. Dotychczasowe metody opieraja się na podziale przestrzeni wejściowej, a następnie przekształcenia tak powstałych regionów w przesłanki rozmytych reguł. Tutaj możliwe jest przekształcanie wektorów wspierających na przesłanki reguł rozmytych. Celem artykułu jest przebadanie możliwości stosowania takiego podejścia do inicjalizacji systemów neuronowo-rozmytych. Eksperymenty wykazują dosć istotną wadę tego podejścia. W jego wyniku powstają bardzo liczne zbiory reguł rozmytych, co zupełnie przeczy idei interpretowalności wiedzy w systemach neuronowo-rozmytych. Manipulacja pewnymi parametrami umożliwia zmiejszenie liczby reguł, jednak manipulacja ta jest trudna i wymaga wielu prób. Drugą dość istotna wadą jest wyraźnie wyższy błąd wypracowywany przez systemy inicjalizowane przez SVM w porównaniu do systemów, których bazy reguł tworzone sa˛ poprzez podział przestrzeni wejściowej.
Źródło:
Theoretical and Applied Informatics; 2012, 24, 3; 243-254
1896-5334
Pojawia się w:
Theoretical and Applied Informatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An outlier-robust neuro-fuzzy system for classification and regression
Autorzy:
Siminski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838201.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
outliers
neuro-fuzzy system
clustering algorithm
regression
wyjątki
system neurorozmyty
algorytm grupowania
Opis:
Real life data often suffer from non-informative objects—outliers. These are objects that are not typical in a dataset and can significantly decline the efficacy of fuzzy models. In the paper we analyse neuro-fuzzy systems robust to outliers in classification and regression tasks. We use the fuzzy c-ordered means (FCOM) clustering algorithm for scatter domain partition to identify premises of fuzzy rules. The clustering algorithm elaborates typicality of each object. Data items with low typicalities are removed from further analysis. The paper is accompanied by experiments that show the efficacy of our modified neuro-fuzzy system to identify fuzzy models robust to high ratios of outliers.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 2; 303-319
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A fuzzy KNN-based model for significant wave height prediction in large lakes
Autorzy:
Nikoo, M.R.
Kerachian, R.
Alizadeh, M.R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/48113.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
Tematy:
wave height
prediction
fuzzy set theory
lake
Bayesian network
support vector regression
Źródło:
Oceanologia; 2018, 60, 2
0078-3234
Pojawia się w:
Oceanologia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An univariate DEMR modelling on repair effects
Autorzy:
Guo, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069614.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
grey theory
DEMR
differential equation motivated regression
repair effect
credibility measure theory
random fuzzy variable
Opis:
Repairable system analysis is in nature an evaluation of repair effects. Recent tendency in reliability engineering literature was estimating system repair effects or linking repair to certain covariate to extract repair impacts by imposing repair regimes during system reliability analysis. In this paper, we develop a differential equation motivated regression (abbreviated as DEMR) model with a random fuzzy error term based on the axiomatic framework of self-dual fuzzy credibility measure theory proposed by Liu [5] and grey differential equation models. The fuzzy variable indexes the random fuzzy error term will be used to facilitate the evaluation of repair effects. We further propose a parameter estimation approach for the fuzzy variable (repair effect) under the maximum entropy principle.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2007, 1; 157--165
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cerchar abrasivity index prediction using multi-proxy data. A case study from the Sagdere Formation (Denizli Molasse Basin, Turkey)
Autorzy:
Dogruoz, Cihan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1853856.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ścieralność
węgiel brunatny
górotwór
cerchar abrasivity index
fuzzy inference system
Denizli Molasse Sagdere Formation
multiple regression
Opis:
The prediction of rock cuttability to produce the lignite deposits in underground mining is important in excavation. Moreover, the certain geographic locations of rock masses for cuttability tests are also significant to apply and compare the rock cuttability parameters. In this study, sediment samples of two boreholes (Hole-1 and Hole-2) from the Sagdere Formation (Denizli Molasse Basin) were applied to find out the cerchar abrasivity index (CAI), rock quality designations (RQD), uniaxial compressive strengths, Brazilian tensile strengths and Shore hardnesses. The Sagdere Formation deposited in the terrestrial to shallow marine conditions consists mainly of conglomerates, sandstones, shales, lignites as well as reefal limestones coarse to fine grained. A dataset from the fine grained sediments (a part of the Sagdere Formation) have been created using rock parameters mentioned in the study. Dataset obtained were utilized to construct the best fitted statistical model for predicting CAI on the basis of multiple regression technique. Additionally, the relationships among the rock parameters were evaluated by fuzzy logic inference system whether the rock parameters used in the study can be correlated or not. When comparing the two statistical techniques, multiple regression method is more accurate and reliable than fuzzy logic inference method for the dataset in this study. Furthermore, CAI can be predicted by using UCS, BTS, SH and RQD values based on this study.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2020, 65, 4; 787-801
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Motion control system of autonomous mobile robot
System sterowania ruchem autonomicznego robota mobilnego
Autorzy:
Tsmots, I.
Vavruk, I.
Tkachenko, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407642.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
robot mobilny
system sterowania ruchem
logika rozmyta
regresja liniowa
mobile robot
motion control system
fuzzy logic
linear regression
Opis:
In this article the motion control system of autonomous mobile robot is described. Four motion modes: motion mode “to the target”, motion mode “obstacles avoidance”, motion mode “along the right wall” and motion mode “along the left wall” are implemented. A method for determining the effective rotation angle of mobile robot which is a linear combination of rotation angles which are obtained in different motion modes and activation coefficients is proposed. Fuzzy-oriented method with high accuracy and performance is used for motion modes implementation and for finding values of activation coefficients.
W artykule opisano system sterowania ruchem autonomicznego robota mobilnego. Zaimplementowano cztery tryby ruchu: „do celu”, „unikanie przeszkód”, „wzdłuż prawej ściany” oraz „wzdłuż lewej ściany”. Zaproponowano metodę do określania efektywnego kąta obrotu robota, która jest liniową kombinacją kąta obrotu, który jest otrzymywany dla różnych trybów ruchu oraz współczynników aktywacji. Do implementacji trybów pracy oraz znalezienia wartości współczynników aktywacji użyto metodę rozmytą o dużej dokładności i wydajności.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2014, 4; 89-93
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the Residual Bagging Height using the Regression Technique and Fuzzy Theory
Ocena wysokości odkształcenia przy wypychaniu dzianin metodą regresji i teorii zbiorów rozmytych
Autorzy:
Jaouachi, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232523.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
bagging
knitted fabric
residual height
fuzzy membership function
regression
pakowanie
dzianina
wysokość odkształcenia
wypychanie dzianin
teoria zbiorów rozmytych
regresja
Opis:
This paper deals with the evaluation of the residual bagging height using the fuzzy theory method. An experimental design was used to objectively evaluate the effect of input parameters on the residual bagging height of knitted fabrics using two different yarn structures without and within elastane filament. Our findings show that among the overall input parameters tested, two are influential. In our experimental design the fuzzy theory method was applied using five different membership functions: triangular-shaped, trapezoidal function, Gaussian, generalized-bell and Đ-shaped . To prove our results, the experimental regression technique and fuzzy theory were compared. In addition, among the other membership functions tested, the triangular membership function gives a more effective evaluation and widely fits to residual bagging height behaviour.
Praca opisuje ocenę wysokości odkształcenia przy wypychaniu dzianin przy zastosowaniu teorii zbiorów rozmytych. Eksperymentalny system został opracowany do oceny wpływu parametrów wyjściowych. Do badań przyjęto dzianiny wykonane z dwóch rodzajów przędzy, z oraz bez elastomerowego składnika. Nasze wyniki pokazują, że spośród wszystkich badanych parametrów wejściowych 2 posiadają istotne znaczenie. Do badań korzystano z metody zbiorów rozmytych stosując 5 różnych funkcji przynależności: trójkątną, trapezoidalną, Gaussowską, dzwonową oraz typu Pi. Dla oceny uzyskanych wyników przeprowadzono porównanie danych uzyskanych z teorii zbiorów rozmytych oraz techniki regresji danych doświadczalnych. Stwierdzono, że najlepsze rezultaty uzyskano stosując metodę trójkątnej funkcji przynależności, przy której korelacja z danymi eksperymentalnymi wysokości odkształcenia przy wypychaniu była największa.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 4 (100); 92-98
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of system operation history based on oil field data
Genezowanie stanu technicznego systemu na podstawie badań właściwości oleju realizowanych w warunkach polowych
Autorzy:
Valis, D.
Zak, L.
Glos, J.
Walek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/347657.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
Tematy:
optymalizacja eksploatacji
trybodiagnostyka
dane eksploatacyjne
analiza regresji
dane rozmyte
maintenance optimization
tribo-diagnostics
field data
regression analysis
fuzzy logic
Opis:
The paper is to apply regression analysis methods with confidence intervals in order to analyse field data with the aim of finding the dependence of Fe particles occurrence on operating time. When comparing the results of the method/approach the authors believe that they can estimate the real operating profile of observed technical systems as well as its operating history. The results might be used for optimizing during an operation and maintenance phase.
W artykule wykorzystano metodę analizy regresji w określonych przedziałach ufności do badania systemów uzbrojenia eksploatowanych w warunkach polowych. Metoda ta posłużyła do przeanalizowania zależności występowania cząsteczek żelaza od czasu eksploatacji badanych systemów. Analiza porównawcza otrzymanych rezultatów wskazuje, że wykorzystana metoda daje możliwość oszacowania realnego trybu i czasu pracy badanych systemów. Otrzymane wyniki mogą być wykorzystanie do optymalizacji faz użytkowania i utrzymania rozpatrywanych systemów uzbrojenia.
Źródło:
Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki; 2012, 4; 58-67
1731-8157
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki
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 1-15 z 17

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