Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej
Status:
Warianty tytułu:
Application of neural network method of estimation of combustion parameters for control of pulverised coal burner
Autorzy: Wójcik Waldemar, Smolarz Andrzej
Rok wydania: 2005
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski
Numer czasopisma: 3
Strony: 30 - 33
Bazy: BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: polski | angielski
W kotłach energetycznych pracuje od kilkunastu do kilkudziesięciu palników i sterowanie na podstawie pomiarów uśrednionych lub opóźnionych (np. z analizatorów gazowych umieszczonych na kominie), jest często za mało efektywne. Wady tej nie miałaby regulacja pracy pojedynczego palnika ale brak metody pomiaru jego parametrów spalania. W artykule opisane są próby pozyskiwania informacji o emisji tlenków azotu i tlenku węgla na podstawie, opracowanego w Katedrze Elektroniki i Politechniki Lubelskiej, światłowodowego układu monitorującego wybrane strefy płomienia w pojedynczym palniku. Do estymacji emisji zostały użyte sieci neuronowe. Sygnały z systemu estymacji zostały wykorzystane do budowy regulatora pojedynczego palnika stabilizującego wielkość emisji NOx. W artykule zawarte są wyniki symulacji takiego układu regulacji.
There are even several tens of burners operating in a power boiler so control based on averaged and delayed measurements (e.g. from gas analysers located in flue gas duct) often results ineffective. Control of individual burner would not have such disadvantage but there is a lack of method of measurement of its combustion parameters. The article describes attempts to acquire information about emission of nitrogen oxides and carbon monoxide from fiberoptic system for flame monitoring, developed in department of electronics of Lublin University of Technology. Artificial neural networks have been used for estimation of emission. Signals for, estimation system have been used to build the controller stabilising emission of NOx from a single burner. Results of simulation tests are included.