Optymalizacj kotła pyłowego i obniżenia emisji NO x przy wykorzystaniu sieci neuronowych- metody soft computing

• Autorzy: Arabas J. , Białobrzeski L. , Domański P.D. , Świrski K. , Chomiak T.
• Języki publikacji: PL

Słowa kluczowe

PL

kocioł pyłowy; sieci neuronowe; algorytmy regulacji; predykcyjny regulator optymalizujący; sztuczne sieci neuronowe; logika rozmyta; system DCS; regulator neuronowy; tryb doradczy; pętla zamknięta; układ przegrzewaczy; kocioł fluidalny

EN

soft computing; WEsNet; OpCon; EngCon; NeuCOP; NeuCOP Modeler; NeuCOP Optimizer; NeuCOPController; Open Loop Advisory; Close Loop Supervision

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Energia [Stowarzyszenie Elektryków Polskich - COSiW]
• Czasopismo: Energetyka
• Rocznik: 1998
• Tom: nr 1
• Strony: 21--29
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., schem., tab., wy

Twórcy

autor

Arabas J.

autor

Białobrzeski L.

autor

Domański P.D.

autor

Świrski K.

autor

Chomiak T.

• Politechnika Warszawska Instytut Podstaw Elektroniki