Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: diagnostyka systemów przemysłowych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Obserwatory stanu i programowanie genetyczne w identyfikacji i diagnostyce systemów przemysłowych

Korbicz J., Witczak M., Obuchowicz A.

Pomiary Automatyka Kontrola

2003

R. 49, nr 2/3

59-64

Tematem pracy jest problem projektowania układu detekcji uszkodzeń dla pewnej klasy systemów nieliniowych. Jednym z zadań jest zaprezentowanie wykorzystania programowania genetycznego do wyznaczania modeli systemów nieliniowych w przestrzeni stanów. Innym zadaniem jest zastosowanie zmodyfikowanej wersji, obserwatora o nieznanym wejściu do zaprojektowania deterministycznego obserwatora dla potrzeb generacji residuum. W końcowej części pracy przedstawione jest zastosowanie proponowanego rozwiązania do detekcji uszkodzeń zaworu stanowiącego jeden z elementów pierwszego stopnia stacji wyparnej cukrowni Lublin S.A.

This paper is focused on the problem of designing a fault diagnosis scheme for a class of non-linear systems. The one objective is to show how to employ a genetic programming technique to obtain state-space models of non-linear systems. Another objective is to employ a modified version of the unknown input observer to from a non-linear deterministic observer for the purpose of residual generation. The final part of the paper shows how to use the proposed approach to tackle fault detection concerning the valve actuator of the first stage of the evaporation station at the sugar factory Lublin S.A.

Sieci neuronowe typu GMDH w diagnostyce systemów przemysłowych

Mrugalski M., Arinton E., Korbicz J.

Pomiary Automatyka Kontrola

2002

R. 48, nr 2

10-14

W pracy przedstawiona została możliwość zastosowania sieci neuronowych typu GMDH w układach diagnostyki systemów przemysłowych. Przyjmując jedną ze znanych struktur realizacji układu diagnostyki z modelem systemu rozpatruje się zastosowanie sieci neuronowych typu GMDH do modelowania diagnozowanego systemu. Przedstawione podejście jest alternatywnym rozwiązaniem do metod analitycznych wymagających znajomości pełnego opisu matematycznego diagnozowanego systemu. Końcowa część pracy zawiera przykład potwierdzający skuteczność proponowanego rozwiązania z wykorzystaniem danych urządzenia wykonawczego stacji wyparnej Cukrowni Lublin S.A.

The present work describes the application of GMDH neural networks to designing fault diagnosis systems. In particular, the wellknow modeled-based residual generation scheme is considered, and the GMDH neural network is used to model the system of interest. The presented technique constitutes an alternative approach to classical analytical methods, which require the knowledge of a suitable analytical model of system. The final part of this work contains an illustrative example regarding the fault diagnosis of real process system in Lublin Sugar Factory.