PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 10

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  additive model
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Diagnostic technique based on additive models in the tasks of the ongoing exploitation of gas network
Łabęda-Grudziak Z. M.
Eksploatacja i Niezawodność
|
2016
|
Vol. 18, no. 1
50--56
EN
The article presents a method of estimating the pressure value at given nodes of natural gas transmission network for the purposes of predicting changes of the process state during its exploitation. For this purpose additive regression model was applied together with non-parametric estimation techniques, which was used for monitoring the operation of gas networks, as well as designing the system of fault detection, and then – the assessment of sensitivity for particular faults. Research was conducted on the basis of data from the analytical model of network simulator, which is adjusted to the actual gas transmission network.
PL
W artykule przedstawiono metodę oszacowania wartości ciśnienia w określonych punktach węzłowych sieci przesyłowej gazu ziemnego dla potrzeb przewidywania zmiany stanu procesu w trakcie jego eksploatacji. W tym celu wykorzystano addytywny model regresji wraz z nieparametrycznymi technikami estymacji, który posłużył zarówno do monitorowania pracy sieci gazowej, jak i do konstrukcji układu detekcji uszkodzeń, a następnie do oceny wrażliwości na występowanie poszczególnych uszkodzeń. Badania przeprowadzono na podstawie danych z modelu analitycznego symulatora sieci, który dostrojony jest do rzeczywistej sieci przesyłowej gazu.
2
Content available Smoothing parameters selection in the additive regression models approach for the fault detection
Łabęda-Grudziak Z.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2011
|
R. 57, nr 2
197-200
EN
Smoothing is an important statistical tool and is strongly related to nonparametric prediction. Smoothers can be used to visual description of data, smooth plots of relationship, and diagnose residual plots. This paper presents a nonlinear dynamic systems identification method based on additive regression models with smoothing techniques and knowledge discovery data. In particular, two alternative theoretical smoothing choices are proposed in an attempt to estimate additive models structure. The fault detection of dynamic system based on the obtained model is planned aim of the work.. The final part of this work contains an illustrative example regarding the application of proposed approach to a control valve for measurement tracks in the boiler laboratory setup. All research has been carried out in order to demonstrate the sensitivity of faults for three theoretical smoothing parameters in the analyzed structure.
PL
Funkcja wygładzająca jest ważnym narzędziem statystycznym związanym z regresją nieparametryczną i służy do określania zależności pomiędzy zmiennymi wejściowymi a wyjściowymi. W pracy przedstawiono nowe podejście do identyfikacji nieliniowych systemów dynamicznych, oparte na addytywnym modelu regresji wraz technikami wygładzającymi oraz eksploracji danych. W szczególności, aby osiągnąć większą elastyczność przy szacowaniu modelu addytywnego, dokonano wyboru dwóch alternatywnych metod wygładzających. Pozyskana wiedza posłużyła do konstrukcji algorytmów detekcji uszkodzeń, a następnie do oceny wrażliwości na występowanie poszczególnych uszkodzeń w zależności od trzech parametrów wygładzających. Badania przeprowadzono dla przykładowego zaworu regulacyjnego na podstawie danych laboratoryjnych próbkowanych na stanowisku regulacji poziomu wody w zbiorniku walczakowym.
3
Content available Odporna detekcja uszkodzeń przy zastosowaniu addytywnego modelu regresji
Łabęda-Grudziak Z.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2011
|
R. 57, nr 7
774-778
PL
W artykule przedstawiono wykorzystanie addytywnego modelu regresji oraz statystycznych technik eksploracji danych do konstrukcji układu detekcji uszkodzeń odpornej na zakłócenia i niepewność modelu, a następnie do oceny wrażliwości modelu na występowanie poszczególnych uszkodzeń. Do uzyskania właściwości odporności, niepewność otrzymanego modelu wyznaczana jest poprzez zastosowanie techniki modelowania błędu modelu addytywnego. Przedstawione rozwiązanie zostało przetestowane dla przykładowego zaworu regulacyjnego na podstawie danych laboratoryjnych próbkowanych na stanowisku regulacji poziomu wody w zbiorniku walczakowym
EN
The detection of faults in engineering systems is of great practical significance. The detection performance of the diagnostic technique is characterized by important and quantifiable benchmarks, like the fault sensitivity and the reaction speed. Also its robustness, i.e., the ability of the technique to operate in the presence of noise, disturbances and modelling errors, is affected by the design of a detection algorithm. This paper develops a new approach to the design of robust fault detection systems via an additive model and knowledge discovery data. To achieve robustness, an uncertainty associated with the additive model is also taken into account. The model error modelling is used to deal with noise corrupting the data and unmodelled dynamics. The backfitting algorithm with nonparametric smoothing techniques has been used for estimation of the additive model. The modelling results as well as the fault detection procedures are presented. The proposed approach is tested on an example of a control valve for measurement tracks in the boiler laboratory setup in order to demonstrate the sensitivity of faults.
4
Content available Identification of dynamic system additive models by KDD methods
Łabęda-Grudziak Z.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2011
|
R. 57, nr 3
249-252
EN
The goal of this paper is to present a new way of knowledge discovery data (KDD) application to construct a statistical model that describes dynamic systems. This includes presentation of data mining as an iterative and adaptive process, from communication of the research problem through data collection, data preprocessing, model building, model evaluation, and finally, model deployment. The types of models discussed in this paper are in form of additive models and can be used for prediction of process outputs, for calibration, or for diagnostics purposes. The backfitting algorithm with nonparametric smoothing techniques was used for estimation of the additive model. The example of application of the methods, conclusions and remarks are presented as well. The research was carried out based on archival process data recorded in the Lublin Sugar Factory S.A.
PL
Celem niniejszej pracy jest zaprezentowanie nowego podejścia do identyfikacji modeli obiektów dynamicznych metodami odkryć wiedzy w bazach danych. W szczególności przedstawiono eksplorację danych jako proces iteracyjny i adaptacyjny, od zrozumienia uwarunkowań badawczych, przez zebranie danych, przygotowanie danych, modelowanie, ewaluację modelu do jego wdrożenia. W badaniach wykorzystano addytywny model regresji, który może posłużyć do przewidywania wartości wyjściowych procesu, kalibracji, a także w celach diagnostycznych. Do wyznaczenia parametrów modeli addytywnych zastosowano algorytm dopasowania wstecznego i nieparametryczne techniki estymacji. Badania przeprowadzono na podstawie archiwalnych danych pomiarowych zarejestrowanych w Cukrowni LUBLIN S.A.
5
Dobór struktury modelu addytywnego dla potrzeb detekcji uszkodzeń obiektów dynamicznych
Łabęda-Grudziak Z. M.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
|
2010
|
Vol. 9, Nr 3
99-113
PL
W artykule przedstawiono wykorzystanie addytywnego modelu regresji oraz statystycznych technik eksploracji danych do identyfikacji nieliniowych obiektów dynamicznych. W szczególności zaprezentowano metodę doboru struktury modelu addytywnego oraz metodę estymacji nieznanych funkcji predyktorów, będących parametrami tego modelu. Pozyskana wiedza posłużyła do konstrukcji algorytmów detekcji uszkodzeń, a następnie do oceny wrażliwości na występowanie poszczególnych uszkodzeń. Badania przeprowadzono dla zaworu regulacyjnego znajdują- cego się w pierwszym stopniu stacji wyparnej cukrowni "LUBLIN" S.A.
EN
This paper presents a nonlinear dynamic systems identification method based on additive regression models with knowledge discovery data. In particular, the model order and input delay choices, and iterative algorithm are proposed in an attempt to estimate additive models structure. The final part of this work contains an illustrative example regarding the application of proposed approach in order to demonstrate the sensitivity of faults in the analyzed structure. All research has been carried out based on archival process data recorded in the Lublin Sugar Factory S.A.
6
Addytywny model procesu zmian ciśnień w sieci gazociągowej w układzie detekcji nieszczelności
Łabęda-Grudziak Z. M.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
|
2010
|
Vol. 9, Nr 3
85-98
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.
7
Content available Identyfikacja i symulacja rozkładu ciśnienia w sieciach gazowych z wykorzystaniem addytywnego modelu regresji
Łabęda-Grudziak Z. M.
Pomiary Automatyka Robotyka
|
2010
|
R. 14, nr 11
60-64
PL
W artykule przedstawiono identyfikację i symulację pracy sieci przesyłowej gazu za pomocą modeli addytywnych w celu oszacowania wartości ciśnienia w określonych punktach węzłowych oraz zbadania zachowania się sieci. Modele cząstkowe odzwierciedlające funkcjonowanie określonych fragmentów instalacji zostały pozyskiwane z zastosowania technik eksploracji danych pomiarowych. Do wyznaczenia parametrów modeli addytywnych zastosowano algorytm dopasowania wstecznego i nieparametryczne techniki estymacji. Badania przeprowadzono dla wybranego fragmentu rzeczywistej sieci przesyłowej gazu.
EN
In this paper identification and simulation methods to predict pressure values at determinated nodes and to analyse the operation of gas network is presented. The proposed method is based on additive models and knowledge discovery data application. The backfitting algorithm with nonparametric smoothness techniques has been used for estimating the additive model. The results of modeling has been presented. All research has been carried out based on the part of long range gas pipelines. Received results are satisfactory because the proposed method is very suitable for the multivariate dynamical process fitting in the analyzed structures.
8
Content available Additive model applications for the fault detection of actuators
Łabęda Z. M.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2009
|
R. 55, nr 3
152-155
EN
The early detection of faults is critical if one wants to avoid the performance degradation and damage to the machinery or the loss of human life. Therefore, accurate diagnosis helps us to make a right decision on emerging actions and repairs [1, 2, 3]. In this paper, a new way of additive models and knowledge discovery data application for designing actuator has been presented. The planned aim is the fault detection of the control valve with a servomotor and a positioner (Fig. 2) based on the received model. Used additive models (1) overcome the curse of dimensionality and allow us to examine the predictor effects separately, in the absence of interactions [8, 9]. The backfitting algorithm with nonparametric smoothing techniques has been used for the estimation of the additive model [8, 9, 10]. The results of the modelling and the fault detection procedures have been presented. All research has been carried out based on the example of a control valve for measurement tracks in the boiler laboratory setup. Received results are satisfactory because the tests detected all simulated faults. Therefore, it is an useful method for the multivariate industrial process fitting and fault detection in the analyzed structures.
PL
W pracy przedstawiono wykorzystanie addytywnego modelu regresji oraz statystycznych technik eksploracji danych do stworzenia modelu zaworu regulacyjnego. Pozyskana wiedza posłużyła do konstrukcji algorytmów detekcji uszkodzeń, a następnie do oceny wrażliwości na występowanie poszczególnych uszkodzeń. Badania przeprowadzono dla przykładowego zaworu regulacyjnego na podstawie danych laboratoryjnych próbkowanych na stanowisku regulacji poziomu wody w zbiorniku walczakowym. Otrzymane wyniki są zadowalające, gdyż zaprezentowane metody pozwoliły na wykrycie wszystkich zasymulowanych uszkodzeń.
9
Content available remote Analysis of quantum efficiency of thin film solar cell based on formulated additive model
Nalepka K., Nalepka P.
Archives of Metallurgy and Materials
|
2009
|
Vol. 54, iss. 1
225-232
EN
The aim of the paper is to formulate an additive model enabling more effective optimization of silicon solar cells. According to the model, a flux of carriers flowing through the one dimensional, simple p-n junction is divided into components connected with processes occurring in the cell i.e. generation, front surface recombination, back surface recombination, respectively. Each of the component fluxes is defined by an appropriate quantum efficiency subsequently subjected an analysis. The introduced component quantum efficiencies become new optimization criteria. The separate consideration of the processes makes easier to formulate design criteria for solar cells. The obtained results open the possibility to study solar cells, in which the light trapping methods are applied, e.g. texturization.
PL
Celem pracy jest sformułowanie addytywnego modelu umożliwiającego efektywniejszą optymalizację foto - ogniw krzemowych. Zgodnie z modelem strumień nosników przepływajacy przez jednowymiarowe, proste złącze p-n podzielono na składniki związane z procesami zachodzacymi w foto - ogniwie, czyli odpowiednio z: generacją, rekombinacją na powierzchni przedniej, rekombinacją na powierzchni tylnej. Każdy strumień składowy został zdefiniowany przez odpowiednią kwantową sprawność poddaną następnie analizie. Wprowadzone składowe kwantowe sprawności stają się nowymi kryteriami optymalizacyjnymi, których suma stanowi kwantową sprawność foto – ogniwa. Odrębne rozpatrywanie każdego z procesów w znacznym stopniu upraszcza formułowanie kryteriów projektowych. Otrzymane wyniki otwierają możliwosc studiowania foto - ogniw, w których zastosowano metody pułapkowania swiatła np. teksturyzację.
10
Content available remote Prognoza podziałowa sprzedaży nowej marki produktu uwzględniająca nowych nabywców
Mikuś J.
Badania Operacyjne i Decyzje
|
2000
|
Nr 2
31-40
PL
W klasie modeli addytywnych wyznaczono rozkład prognozy, rozkład błędu prognozy oraz prognozę przedziałową sprzedaży nowej marki produktu na rynku.
EN
An additive model taking into account in its structure the expected changes in the number of buyers that make the purchase for the first time as well as the influence of random factors is considered. The distribution of the forecast as well as that of errors of the forecast of an increase of new buyers of a certain product on the market is determined. An interval forecast in the class of additive models is determined. The possibility of determining both a point forecast and an interval one of the sales of a new product brand on the market, making use of the cumulative series values, is pointed out.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.