Modelowanie niepewności pomiarowych obiegu turboparowego

• Autorzy: Szewczuk N. , Drosińska-Komor M.

Identyfikatory

DOI

http://dx.doi.org/10.17814/mechanik.2016.7.196

Warianty tytułu

EN

Modeling of measurement uncertainty in turbo steam power plant

• Konferencja: Materiały z XX Międzynarodowej Szkoły Komputerowego Wspomagania Projektowania, Wytwarzania i Eksploatacji SKWPWiE, Jurata 2016
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł opisuje próbę stworzenia modelu neuronowego wymiennika regeneracyjnego siłowni kondensacyjnej pracującego w zmiennych warunkach ruchu. Wzorzec poprawnej pracy elementów siłowni turboparowej jest pożądany w dziedzinie diagnostyki, ponieważ poprawnie pracujący model neuronowy jest w stanie zastąpić czasochłonne obliczenia bilansowe.

EN

Article describes the attempt to create a neural model of condensing power plant’s regenerative heat exchanger which works in changing conditions. The proper operation plant’s components pattern is needed in areas of diagnosis because this kind of neural model can replace time- consuming and complicated calculations.

Słowa kluczowe

PL

sztuczne sieci neuronowe; modelowanie neuronowe; siłownie kondensacyjne

EN

artificial neural networks; neural modelling; condensation power plant

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
• Czasopismo: Mechanik
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 89, nr 7
• Strony: 838--839
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Szewczuk N.

• Katedra Automatyki i Energetyki, Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa, Politechnika Gdańska

autor

Drosińska-Komor M.

• Katedra Automatyki i Energetyki, Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa, Politechnika Gdańska

Bibliografia

• 1. Gardzielewicz A., Głuch J., Bogulicz M. i in. „Program diagnostyki cieplno- przepływowej Diagar jako narzędzie prognozowania remontu aparatów składowych turbinowych obiegów energetycznych”. Materiały V Krajowej Konferencji DPP ’2001, s. 459-462.
• 2. Głuch J. „Metoda diagnostyki cieplno-przepływowej umożliwiająca rozpoznawanie miejsca i stopnia degradacji turbozespołów energetycznych”. Seria Monografie Nr 81. Gdańsk: Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej, 2007.
• 3. Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D. „Sztuczne sieci neuronowe podstawy i zastosowania”. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1994.
• 4. Łachwa A. „Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji”. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2001.
• 5. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L. „Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte”. Warszawa: PWN, 1997.
• 6. Tadeusiewicz R „Sieci neuronowe”. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza, 1993.
• 7. Żurada J., Barski M., Jędruch W. „Sztuczne sieci neuronowe podstawy teorii i zastosowania”. Warszawa: PWN, 1996.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.