Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Potencjał rynkowy remontów energooszczędnych w budownictwie mieszkaniowym Zielonej Góry

Skiba M., Mrówczyńska M., Bazan-Krzywoszańska A.

Budownictwo i Inżynieria Środowiska

|

2016

|

Vol. 7, no. 2

111--117

PL

W artykule przedstawiono analizę potencjalnych oszczędności energii dla remontów energooszczędnych w budownictwie mieszkaniowym w Zielonej Górze. Potencjał został określony na podstawie technologii i roku wykonania budynków, formy zabudowy i przeważającego sposobu zasilania w ciepło i energię elektryczną. Obliczony potencjał został przedstawiony jako wartość koniecznych nakładów dla zmniejszenia zużycia energii o 1 kWh/m2.

EN

The paper presents an analysis of conditional energy savings for energy-efficient renovation of housing in Zielona Góra. The potential was determined on the basis of technology and a year of the construction of buildings, kind of buildings and dominating way of heat and power supply. The calculated potential was presented as the value of the necessary investments to reduce energy consumption by 1 kWh/m2.

2

Zastosowanie radialnych sieci neuronowych w detekcji uszkodzeń wirnika silnika indukcyjnego

Kamiński M., Orłowska-Kowalska T., Kowalski C. T.

Maszyny Elektryczne : zeszyty problemowe

|

2009

|

Nr 84

71-76

EN

Diagnostics of electrical machines is complicated process based on such elements as: measurements of chosen signals and parameters of the motor, transformation of the obtained results in order to separate fault symptoms and the fault detector and classifier design. In this paper fault detectors and classifiers based on neural networks with radial activation function are implemented for diagnostics of rotor damages in induction motors. The main stages of the design methodology of the radial basis neural detectors are described. Furthermore, influence of neural networks complexity and parameters of neuronal activation function on quality of data classification is shown. Presented neural detectors are tested with measurement data obtained in laboratory setup contained of converter-fed induction motor and changeable rotors with different degree of damages.

3

Sieci neuronowe MLP i RBF jako estymatory sygnałów sprzężeń zwrotnych w napędzie z połączeniem sprężystym

Orłowska-Kowalska T.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2008

|

R. 84, nr 6

105-109

PL

W artykule zaprezentowano możliwości zastosowania estymatorów neuronowych opartych na sieciach MLP i RBF do odtwarzania zmiennych stanu układu napędowego z połączeniem sprężystym. Uzyskiwane informacje o przebiegach momentu skrętnego oraz prędkości obciążenia wykorzystywane są w układzie sterowania napędem dwumasowym. W przyjętym modelu matematycznym napędu uwzględniono występowanie zjawisk nieliniowych, takich jak tarcie oraz luz na wale łączącym silnik z maszyną roboczą. Zaprezentowane zostały kolejne etapy projektowania układów odtwarzających mechaniczne zmienne stanu napędu. Przedstawiono różnice w realizacji, a także efektach stosowania estymatorów wyko-rzystujących sieci typu MLP oraz RBF, zarówno w otwartej jak i zamkniętej strukturze sterowania.

EN

In the paper the application of neural state estimators based on MLP and RBF networks for the drive system with elastic coupling is presented. The estimated signals of torsional torque and load machine speed are used then in the control structure of two-mass system. In the applied mathematical model of the drive system nonlinear phenomena, like friction and backlash are taken into account. The following design stages of neural estimators of the mechanical state variables of the drive system are presented. The differences in realization as well as in the obtained estimation accuracy are demonstrated, in the open and closed-loop control structure.

4

Sieci neuronowe radialne w estymacji zmiennych stanu nieliniowego układu dwumasowego

Kamiński M., Orłowska-Kowalska T.

Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały

|

2007

|

Vol. 60, nr 27

140-157

PL

W artykule zaprezentowano zastosowanie sieci neuronowych typu RBF (Radial Basis Function) jako estymatorów zmiennych stanu układu napędowego z połączeniem sprężystym. Model napędu zastosowany w badaniach został rozszerzony o elementy nieliniowe uwzględniające zjawisko tarcia oraz luzu na wale łączącym silnik z maszyną roboczą. Przedstawione zosta)y poszczególne etapy projektowania neuronowych estymatorów zmiennych stanu badanego układu napędowego. Informacje uzyskiwane za pomocą sieci neuronowych wykorzystywane są w rozszerzonej strukturze sterowania napędem dwumasowym z połączeniem sprężystym. Przeprowadzone badania obejmują testowanie dokładności odtwarzania momentu skrętnego oraz prędkości obciążenia napędu, w szerokim zakresie zmian prędkości zadanej układu i momentu obciążenia. Wykonano badania przedstawiające wpływ liczby neuronów w warstwie ukrytej oraz zastosowanej funkcji radialnej na dokładność estymacji wybranych zmiennych stanu. Przedstawiono oddziaływanie zmian mechanicznej stałej czasowej obciążenia na jakość odtwarzania prezentowanych estymatorów.

EN

In the paper application of the radial basis function neural networks to mechanical state variable estimation of the drive system with elastic coupling is presented. The mathematical model of the drive system was expanded by using nonlinear elements related to the backlash and the friction phenomena. The main stages of the design methodology of neural estimators of the torsional torque and the load machine speed were presented. The signals estimated by neural networks were used in the control structure of the drive system with elastic joint. The simulation results show good precision of both presented neural estimators for wide range of changes of the reference speed and load torque. Furthermore, the simulation tests show influence of numbers of hidden neurons and type of activation functions on the precision of estimation. The succeeding results show robustness of neural estimators against changes of mechanical time constant of the load machine.