Research on the combustion process using time series
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
20
Lista 2021
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Badania procesu spalania z wykorzystaniem szeregów czasowych
|
| Autorzy: | Grądz Żaklin |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2020 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 2 |
| Wolumen/Tom: | 108 |
| Strony: | 52 - 55 |
| Scopus® Cytowania: | 1 |
| Bazy: | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 30 czerwca 2020 |
| Abstrakty: | angielski | polski |
| In the combustion process, one of the most important tasks is related to maintaining its stability. Numerous methods of monitoring, diagnostics, and analysis of the measurement data are used for this purpose. The information recorded in the combustion chamber constitute one - dimensional time series . In the case of non - stationary time series, which can be transformed into the stationary form, the autoregressive integrated moving average proce ss can be employed. The paper presented the issue of forecasting the changes in flame luminosity. The investig ations discussed in the work were carried out with the ARIMA model (p,d,q). The presented forecasts of changes in flame luminosity reflect the actual processes, which enab les to employ them in diagnostics and control of the combustion process. | |
| W procesie spalania jednym z najważniejszych zadań jest zachowanie jego stabilności. Do tego celu wykorzystywanych jest wiele metod z zakresu monitorowania, diagnostyki i analizy danych pomiarowych. Zarejestrowane w komorze spalania informacje są jednowym iarowymi szeregami czasowymi. W przypadku niestacjonarnych szeregów czasowych, które można przekształcić do formy stacjonarnej, znalazły zastoso wanie scałkowane procesy autoregresji i średniej ruchomej. W artykule przedstawiono problematykę prognozowania z mian intensywności świecenia płomienia. Badania zaprezentowane w pracy zostały przeprowadzone z wykorzystaniem modelu ARIMA(p,d,q). Przedstawione prognozy zmian intensywność świecenia płomienia odwzorowują rzeczywiste przebiegi, co pozwala wykorzystać je w diagnostyce i sterowaniu procesem spalania. |
