Wykrywanie zagrożenia pożarowego egzogenicznego z wykorzystaniem modeli rozmytych

• Autorzy: Grychowski T.

Warianty tytułu

EN

Egzogenic fire hazard detection based on fuzzy models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań związane z wykorzystaniem metod wnioskowania rozmytego w systemie pomiarowym monitorowania atmosfery do wspomagania wykrywania zagrożenia pożarowego egzogenicznego. Wieloparametrowe modele zbudowano na bazie wiedzy dyspozytora, właściwości fizycznych mieszanin gazowych oraz czujników używanych od wykrywania zagrożeń górniczych. Zbadano wpływ konstrukcji modeli na wynik wnioskowania. Badania przeprowadzono w celu bardziej niezawodnej detekcji pożarów w kopalniach węgla kamiennego, gdyż istnieje problem z dokładnym pomiarem parametrów powietrza w podziemiach kopalń. Zastosowane modele wykazywały odporność na zakłócenia a pomiar wielu parametrów jednocześnie pozwolił zminimalizować fałszywe alarmy.

EN

New approach to the problem of fire hazard assessment in underground coal mine's air monitoring is presented in the article. The environment is complex and parameters are difficult to measure accurately, so fuzzy theory provides a powerful technical support for safety monitoring system. This article presents utilization of fuzzy logic and its inference mechanisms to improve reliability in a decision making process and fire hazard identification. These proposed new solutions are based on quality analyses of measured data, knowledge of the dispatcher, as well as subjective interpretation of measurements for egzogenic fire hazard assessment. Fuzzy models allow the analysis many correlated parameters of the mine's air and for faster and reliable control of the hazard levels compared to the existing threshold approach. Fuzzy systems are a good method for the assessment of imprecise data or for the processing of linguistic variables because it is possible to reproduce the human way of decision making. The measurement of many parameters simultaneously by hazard assessment permitted to minimize a false alarms. The applied models proved they are unaffected by a measurement disturbance. Influence of model construction for inference result was examined. The paper contains introduction about egzogenic fire and its detection methods, project of inference model for fire assessment and results of software working. Simulation results show that the method provides a new way of thinking for coal mine safety monitoring, and it is effective very much.

Słowa kluczowe

PL

Wykrywanie zagrożenia; logika rozmyta; systemy ekspertowe; pomiary składu gazu; niezawodność

EN

Hazard detection; fuzzy logic; expert systems; gas measurements; reliability

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 8
• Strony: 855--858
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Grychowski T.

• Politechnika Śląska, Instytut Automatyki, ZPSS, ul. Akademicka 16, 44-100 Gliwice,

Bibliografia

• [1] Grychowski T.: Eksperymentalny system z urządzeniami pomiarowymi do kontroli parametrów atmosfery kopalnianej. Miesięcznik Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa 423 (2006), nr 4, 32-38.
• [2] Bystroń H.: Stan pożaru, zapalenie i wybuch gazów podczas aktywnego i pasywnego gaszenia. Archiwum Górnictwa, t. 42 (1997), z. 1.
• [3] Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 1999, Warszawa.
• [4] Grychowski T.: Zastosowanie logiki rozmytej do wspomagania dyspozytora przy monitorowaniu powietrza kopalnianego. Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa, 418 (2005), nr 11.
• [5] Dołowe urządzenia pomiarowe, Centrum Elektryfikacji Automatyzacji Górnictwa EMAG, Katowice, www.emag.pl.
• [6] Zadeh L. A.: From computing with numbers to computing with words - form manipulation of measurements to manipulation of perceptions. IEEE Trans. on Circuits and Systems - Fundamental Theory and Applications, 45 (1999), no 1, 105-119.
• [7] Grychowski T.: Hazard Assessment Based on Fuzzy Logic. Archives of Mining Sciences, vol. 53, 2008, no 4, p. 595-602.
• [8] Mamdani E. H.: Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Proc. IEEE, vol. 121, 1974, no 12.
• [9] Zadeh L. A.:Outline of a New approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. Systems Man and Cybernetics SMC, 3, 1973, 28-44.
• [10] Czogała E. & Łeski J.: Fuzzy and Neuro-Fuzzy Inteligent Systems. Springer-Verlag Co Heidelberg, NY, 2000.
• [11] LabVIEW, National Instruments, www.ni.com/labview.