Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2023

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: electrodynamic screen

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modeling the performance of an Electrodynamic screen (EDS) with artificial intelligence techniques

Houari Toufik Ahmed, Dahou Omar, Djilani Kobibi Youcef Islam, Bouchekara Hocine

Przegląd Elektrotechniczny

2023

R. 99, nr 4

128--132

Artificial neural networks by their learning, classification, and decision capabilities, have contributed in the development of several fields. In electrostatics and its applications, neural networks are used to solve the problems of modeling, diagnosis and control of different modes of operation of machines. This work focuses on the application of artificial neural networks for modeling the operation of a three-phase electric field electrodynamic screen for moving micronized polyvinyl chloride (PVC) particles, with an average particle size of 250 μm. The neural network used is a multilayer perceptron type network, trained by the gradient back propagation algorithm. The input vector contains parameters taken from the studied experimental device: applied voltage U [kV], frequency [Hz] and diameter d [mm]. The output vector contains the mass of the product collected at the output of the electrodynamic screen.

Sztuczne sieci neuronowe dzięki swoim zdolnościom uczenia się, klasyfikacji i podejmowania decyzji przyczyniły się do rozwoju kilku dziedzin. W elektrostatyce i jej zastosowaniach sieci neuronowe są wykorzystywane do rozwiązywania problemów modelowania, diagnozowania i sterowania różnymi trybami pracy maszyn. W pracy skupiono się na zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych do modelowania działania ekranu elektrodynamicznego trójfazowego pola elektrycznego dla poruszających się cząstek mikronizowanego polichlorku winylu (PVC) o średniej wielkości cząstek 250 μm. Wykorzystywana sieć neuronowa jest wielowarstwową siecią typu perceptron, wytrenowaną przez algorytm wstecznej propagacji gradientu. Wektor wejściowy zawiera parametry zaczerpnięte z badanego urządzenia doświadczalnego: przyłożone napięcie U [kV], częstotliwość [Hz] i średnicę d [mm]. Wektor wyjściowy zawiera masę produktu zebraną na wyjściu ekranu elektrodynamicznego.