Flame analysis by selected methods in the frequency domain

• Autorzy: Grądz Żaklin , Klimek Jacek , Kozak Czesław

Identyfikatory

DOI

10.35784/iapgos.3393

Warianty tytułu

PL

Analiza płomienia wybranymi metodami w dziedzinie częstotliwości

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Diagnostics of pulverized coal combustion can be carried out in the field of process monitoring and analysis of measurement data. The information about changes in the flame is presented in the form of time series, which can be analyzed in the time and frequency domain. The paper presents an analysis of signals of changes in the intensity of the flame glow during pulverized coal combustion using power spectral density. On the basis of the periodograms determined using the Welch method, it was possible to determine the frequency components present in the signal.

PL

Diagnostyka spalania pyłu węglowego może być przeprowadzana w zakresie monitorowania przebiegu procesu oraz analizy danych pomiarowych. Informacje o zmianach zachodzących w płomieniu przedstawione są w postaci szeregów czasowych, które mogą być analizowane w dziedzinie czasu i czestotliwości. W artykule przedstaiono analize sygnałów zmian intesnywności świecenia płomenia podczas spalania pyłu węglowego przy użyciu gęstości widmowej mocy. Na podstawie periodogramów wyznaczonych z zastosowaniem metody Welcha możliwe było określenie składowych czestotliwościowych występujących w sygnale.

Słowa kluczowe

EN

flame luminosity; combustion process; power spectral density

PL

intensywność świecenia płomienia; proces spalania; widmowa gęstość mocy

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2022
• Tom: T. 12, nr 4
• Strony: 87--89
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., wykr.

Twórcy

autor

Grądz Żaklin

• Lublin University of Technology, Department of Electronics and Information Technology, Lublin, Poland

• https://orcid.org/0000-0003-1902-4953

autor

Klimek Jacek

• Lublin University of Technology, Department of Electronics and Information Technology, Lublin, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-8141-6136

autor

Kozak Czesław

• Lublin University of Technology, Department of Electrical Equipment and High Voltage Technology Lublin, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-7642-4449

Bibliografia

• [1] Æsøy E., Indlekofer T., Gant F., Cuquel A., Bothien M. R., Dawson J. R.: The effect of hydrogen enrichment, flame-flame interaction, confinement, and asymmetry on the acoustic response of a model can combustor. Combustion and Flame 242, 2022, 112176.
• [2] Komada P.: Analiza procesu termicznej przeróbki biomasy. Monografie –Polska Akademia Nauk. Komitet Inżynierii Środowiska, Warszawa 2019.
• [3] Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W.: Diagnostyka procesów, Modele, Metody sztucznej inteligencji, Zastosowania. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2002.
• [4] Kotyra A., Wójcik W.: Wykorzystanie deksryptorów Fouriera w diagnostyce procesu spalania. Pomiary Automatyka Kontrola 10, 2010, 57–60.
• [5] Matlab: Signal processing toolbox – User’s Guide, Natick 2018.
• [6] Panek P., Brouzet D., Talei M., Gordon R. L.: A priori assessment of flame surface density modelling for large-eddy simulation of sound generation by turbulent premixed flames. Combustion and Flame 241, 2022, 112143.
• [7] Pilek B.: Analiza przydatności optoelektronicznych sygnałów pomiarowych płomienia do diagnostyki procesu spalania. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej, Lublin 2014.
• [8] Rising C. J., Goodwin G. B., Johnson R. F., Kessler D. A., Sosa J., Thornton M., Ahmed K. A.: Numerical investigation of turbulent flame-vortex interaction in premixed cavity stabilized flames. Aerospace Science and Technology 129, 2022, 107805.
• [9] Slavič J., Mršnik M., Česnik M., Javh J., Boltežar M.: Chapter 2 – Signal processing. Vibration Fatigue by Spectral Methods. Elsevier, 2021, 51–74.
• [10] Smolarz A., Kotyra A., Wójcik W., Ballester J.: Advanced diagnostics of industrial pulverized coal burner using optical methods and artificial intelligence. Experimental Thermal And Fluid Science 43, 2012, 82–89.
• [11] Welch P.: The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Trans. Audio Electroacoust. 15(2), 1967, 70–73.
• [12] Wójcik W.: Application of fibre-optic flame monitoring systems to diagnostics of combustion process in power boilers. Bulletin of the Polish Academyof Sciences –Technical Sciences 56(2), 2008, 177–195.
• [13] Wójcik W., Gromaszek K., Shegebayeva Z., Suleimenov B., Burlibay A.: Optimal control for combustion process. Przegląd Elektrotechniczny 90(4), 2014, 157–160.
• [14] Wójcik W., Cięszczyk S., Kisała P., Komada P.: Flame emission spectrum analysis as an inverse problem in indirect measurements. Pomiary Automatyka Kontrola 55(2), 2009, 121–125.
• [15] Wójcik W., Kotyra A., Golec T., Ławicki T.: Assessment of pulverized coal combustion using Fourier descriptors. Przegląd Elektrotechniczny 86(7), 2010, 241–243.
• [16] Zhang W., Morsy M. E., Ling Z., Yang J.: Characterization of flame front wrinkling in a highly pressure-charged spark ignition engine. Experimental Thermal and Fluid Science 132, 2022, 110534.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).