Diagnostyka układów wykonawczych maszyny papierniczej z użyciem metod sztucznej inteligencji

• Autorzy: Kurnicki A. , Wójcik W.

Warianty tytułu

EN

Diagnosis of paper machine actuators using artificial intelligence methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł podejmuje problematykę detekcji i lokalizacji uszkodzeń wybranych urządzeń wykonawczych maszyny papierniczej. Zaprezentowano opracowane modele częściowe procesów zachodzących w tych urządzeniach oraz metodykę ich syntezy. Ze względu na złożoność tych procesów oraz nieliniowości, do modelowania zastosowano metody sztucznej inteligencji (tj. rozmyte sieci neuronowe). Przedstawiono również algorytmy lokalizacji uszkodzeń urządzeń wykonawczych, gdzie użyto wielowartościowej rozmytej oceny residuów.

EN

This work is intended to give a view on the designing issue of fault detection and isolation system for paper machine actuators. Article presents some fault detection and isolation algorithms. The proposed algorithms use artificial intelligence methods (fuzzy logic supplemented with artificial neural network) for nonlinear process modeling and multi-value residuum change detection.

Słowa kluczowe

PL

diagnostyka procesów przemysłowych; systemy neuronowo-rozmyte; maszyna papiernicza

EN

fault detection and isolation; neuro-fuzzy system; paper machine

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2008
• Tom: T. 12, z. 2
• Strony: 277--286
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kurnicki A.

• Katedra Automatyki i Metrologii, Politechnika Lubelska w Lublinie

autor

Wójcik W.

• Katedra Elektroniki, Politechnika Lubelska w Lublinie

Bibliografia

• [1] Frank P.M., Alcorta Garcia E., Koppen-Seliger B., Modelling for fault detection and isolation versus modeling for control. Mathematics and Computers in Simulation, 53, 2000, 259-271.
• [2] Frank P.M., Koppen-Seliger B., New developments using AI in fault diagnosis. Engineenng Applications Artificial Intelligence, vol. 10, no 1, 1997, 3-14.
• [3] Hauge T.A., Lie B., Paper machine modeling at Norske Skog Saugbrugs: A mechanistic approach. Modeling, Identification and Control, 23(1), 2001, 27-52.
• [4] Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W., Fault diagnosis. Models, artificial intelligence, applications. Berlin, Springer 2004.
• [5] Kurnicki A., Zieliński T., Krolopp W., Expert system for paper making process diagnosis. lst ICSCE Conference: "From scientific computing to computational engineering", Athene, Greece, 2004.
• [6] Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte. Warszawa, EXIT 1999.
• [7] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa, PWN 1997.
• [8] Rao M., Xia Q., Ying Y., Modeling and Advanced Control for Process Industries. Application to Paper Making Processes. London, Springer-Verlag 1994.