Hazard assessment based on fuzzy logic

• Autorzy: Grychowski T.

Warianty tytułu

PL

Szacowanie zagrożenia z wykorzystaniem logiki rozmytej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This article presents utilization of fuzzy logic and its inference mechanisms to improve reliability in a decision making process and hazard identilication in monitoring a coalmine atmosphere. These proposed new solutions are based on quality analyses of measured data, knowledge of the dispatcher, as well as subjective interpretation of measurements for hazard assessment. This article presents an example of automatic hazard assessment by monitoring fire and ventilation hazards.

PL

W artykule przedstawiono wykorzystanie logiki rozmytej oraz jej mechanizmu wnioskowania do poprawy niezawodności w procesie podejmowania decyzji i identyfikacji zagrożenia przy monitorowaniu atmosfery kopalnianej. Zaproponowano nowe rozwiązania oparte na analizie jakościowej danych pomiarowych, wiedzy dyspozytora, a także na subiektywnej interpretacji pomiarów przy szacowaniu zagrożenia. W artykule zaprezentowano przykład automatycznego szacowania zagrożenia przy monitorowaniu zagrożeń wentylacyjnych i pożarowych.

Słowa kluczowe

EN

ventilation hazards; fire monitoring; fuzzy logic

PL

systemy wspomagania decyzji; logika rozmyta; monitorowanie zagrożenia; gazometria

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 53, no 4
• Strony: 595--602
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Grychowski T.

• Silesian University of Technology, Institute of Automatic Control, Measurement Systems Group, Ul. Akademicka 2, 44-100 Gliwice, Poland

Bibliografia

• Buckley J., Czogała E., 1993. Fuzzy models, fuzzy controllers, and neural nets, Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej, 5, no 1-2.
• Czogała E., Pedrycz W., 1981. An approach to the control problem of the process of changes of methane concentration by using a fuzzy controller, Archiwum Górnictwa, Kraków t. 20, z. 3, pp. 539-549.
• Czogała E., Łęski J., 2000. Fuzzy and Neuro-Fuzzy Inteligent Systems, Springer-Verlag Co Heidelberg, NY.
• Mamdani E. H., 1974. Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant, Proc. IEEE, vol. 121, No. 12.
• Grychowski T., 2005. Zastosowanie logiki rozmytej do wspomagania dyspozytora przy monitorowaniu powietrza kopalnianego, Miesięcznik Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa, no 11 (418), pp. 12-18.
• Grychowski T., 2006. System ekspertowy wspomagający dyspozytora przy kontroli zagrożenia pożarowego w kopalni węgla. Bezpieczeństwo pracy i ochrona środowiska w górnictwie. Miesięcznik Wyższego Urzędu Górniczego, nr 7(143), pp. 7-12.
• Szczurowski A., 1983. Wprowadzenie do teorii powstawania wypadków. Zakład Narodowy im. Ossolińskich, Wrocław.
• Zadeh L. A., 1965. Fuzzy sets. Information and Control, vol. 8, pp. 338-353.
• Zadeh L. A., 1973. Outline of a New approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. Systems Man and Cybernetics SMC, vol. 3, pp. 28-44
• Zadeh L. A., 1999. From computing with numbers to computing with words - form manipulation of measurements to manipulation of perceptions. IEEE Trans. on Circuits and Systems - I Fundamental Theory and Applications, vol. 45, no. 1, pp. 105-119.