Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first previous next last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:443/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BUJ5-0050-0078

Czasopismo

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki

Tytuł artykułu

Addytywny model procesu zmian ciśnień w sieci gazociągowej w układzie detekcji nieszczelności

Autorzy Łabęda-Grudziak, Z. M. 
Treść / Zawartość http://wsinf.edu.pl/p-103-Zeszyty-naukowe
Warianty tytułu
EN Additive model of pressure decomposition in gas network for the leak detection scheme
Języki publikacji PL
Abstrakty
PL W artykule przedstawiono próbę oszacowania modelu procesu zmian ciśnień w sieci gazociągowej za pomocą addytywnego modelu regresji oraz technik eksploracji danych. Do wyznaczenia parametrów modeli addytywnych zastosowano algorytm dopasowania wstecznego i nieparametryczne techniki wygładzające. Celem badań jest wykorzystanie otrzymanych modeli do konstrukcji układu detekcji nieszczelności sieci gazociągowej. Badania przeprowadzono dla wybranych fragmentów rzeczywistej sieci przesyłowej gazu.
EN This paper presents methods based on additive regression models with knowledge discovery data to predict pressure values at determinated nodes of gas network. The backfitting algorithm with nonparametric smoothness techniques has been used for estimating the additive model. The plan aim is to use the received models to design the leak detection scheme in gas pipeline systems. All research has been carried out based on the part of long range gas pipelines.
Słowa kluczowe
PL model addytywny   sieci przesyłowe gazu   przewidywanie ciśnienia   detekcja nieszczelności   eksploracja danych  
EN additive model   gas pipelines   pressure prediction   leak detection   data mining  
Wydawca Wyższa Szkoła Informatyki i Umiejętności
Czasopismo Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
Rocznik 2010
Tom Vol. 9, Nr 3
Strony 85--98
Opis fizyczny Bibliogr. 16 poz., rys.
Twórcy
autor Łabęda-Grudziak, Z. M.
Bibliografia
[1] Bilman L., Isermann R., Leak detection methods for pipelines, Automatica, vol.23, no. 3, pp. 381-385, 1987.
[2] Friedman J.H., Stuetzle W., Projection persuit regression, Journal of the American Statistical Association, 76, 1981, pp.817-823.
[3] Gertler J., Fault Detection and Diagnosis in Engineering Systems, Marcel Dekker, Inc. New York - Basel - Hong Kong, 1998. Z. M. Łabęda-Grudziak 97
[4] Good P.I., Introduction to statistics through reasampling methods and R/S-PLUS, Wiley, 2005.
[5] Hand D., Mannila H., Smyth P., Principles of Data Mining.
[6] Hastie T., Tibshirani R., Generalized additive models, Chapman and Hall, 1990.
[7] Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W.(red), Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania, WNT, Warszawa 2002.
[8] Kościelny J.M., Diagnostyka procesów przemysłowych, EXIT, Warszawa 2001.
[9] Kowalczuk Z., Gunawickrama K., Detekcja i lokalizacja wycieków w rurociągach przemysłowych, rozdział 21 pracy zbiorowej pod red. J. Korbicza i J. Kościelnego, WNT, Warszawa 2002.
[10] Larose D.T., Discovering Knowledge in Data: An Introduction to DATA MINING. Wiley, 2005.
[11] Łabęda Z.M., Wykorzystanie addytywnego modelu regresji w eksploracyjnej analizie danych, VI Sympozjum Modelowanie i Symulacja Komputerowa w Technice, Łódź 2008.
[12] Łabęda Z.M., Zastosowanie modelu addytywnego dla potrzeb detekcji uszkodzeń zaworów regulacyjnych, III Konferencja Naukowo-Techniczna Doktorantów i Młodych Naukowców, Warszawa, 2008.
[13] Łabęda Z.M., Additive model applications for the fault detection of actuators, Pomiary, Automatyka i Kontrola, Vol.55, pp. 152-155, (3)2009.
[14] Łabęda Z.M., Modele addytywne w układzie detekcji uszkodzeń w stacji wyparnej, IX Międzynarodowa Konferencja Diagnostyka Procesów i Systemów, Gdańsk 2009, artykuł opublikowany jako rozdział w książce "Systemy wykrywające, analizujące i tolerujące usterki. Automatyka i Informatyka" Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, rozdział 13, str. 113.
[15] Łabęda Z.M., The backfitting and marginal integration estimators for additive models, IV Konferencja Naukowo-Techniczna Doktorantów i Młodych Naukowców, Warszawa, 2009, materiały konferencyjne, str. 307-314.
[16] Łabęda Z.M., Smoothing parameters selection in the additive regression models approach for the fault detection scheme, IV Konferencja Naukowo-Techniczna Doktorantów i Młodych Naukowców, Warszawa, 2009, materiały konferencyjne, str. 299-306.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-article-BUJ5-0050-0078
Identyfikatory