Klasyfikatory neuronowe w diagnostyce urządzeń elektrowni

• Autorzy: Szubert W.
• Konferencja: ENERGETYKA 2004 / International Scientific and Technical Conference [3; 2004; Wrocław, Poland]
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono możliwość stosowania klasyfikatorów neuronowych w diagnostyce obiektów energetyki krajowej. Do tego celu wykorzystano system ekspercki G2 Real-Time Expert System. Do stworzenia klasyfikatorów neuronowych wykorzystano środowisko NcurOn-Linc (NOL), które jest dodatkiem do systemu G2 uzupełniającym ten system o funkcje związane ze sztucznymi sieciami neuronowymi. |ako klasyfikatory zastosowano sieci RHO, których sygnał wyjściowy odpowiada prawdopodobieństwu, że dany zestaw wartości sygnałów wejściowych należy do klasy, do rozróżniania której sieci zostały nauczone. Zastosowanie klasyfikatorów neuronowych pokazano na przykładzie diagnostyki turbiny parowej oraz diagnostyki stanu pracy młyna węglowego. Wynikiem diagnostyki są komunikaty o stanie obiektów, które następnie przesyłane są do stacji operatorskiej.

Słowa kluczowe

PL

diagnostyka urządzeń elektrowni; klasyfikator neuronowy

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Systems : journal of transdisciplinary systems science
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 9, Sp. 2/2
• Strony: 946--953
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Szubert W.

• Instytut Energoelektryki, Politechnika Wrocławska

Bibliografia

• [1] An Introduction to G2. Gensym Corporation, Cambridge, MA, 02140;.
• [2] KORBICZ J., KOŚCIELNY J., KOWALCZUK Z., CHOLEWA W.: Diagnostyka procesów, WNT, Warszawa 2002.
• [3] KORBICZ J., OBUCIIOWICZ A., UCIŃSKI D.: Sztuczne sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
• [4] KOŻUCHOWSKI J.: Sterowanie systemami energetycznymi, PWN, Warszawa 1994.
• [5] PIECZYŃSKI A.: Komputerowe systemy diagnostyczne procesów przemysłowych, Politechnika Zielonogórska, Zielona Góra 1999.
• [6] SZUBERT W.: Diagnostyka urządzeń elektrowni - nowe narzędzia, Materiały Konferencyjne „Sieci 2004", Wrocław wrzesień 2004.
• [7] SZUBERT W.: Sieci neuronowe w diagnostyce turbiny parowej, Rynek Energii, nr 3/2003.
• [8] WIŚNIEWSKI W.: Diagnostyka techniczna wytwórczych urządzeń energetycznych w elektrowniach, PWN, Warszawa 1991.