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

MNiSW
140
Lista 2024
Status:
Autorzy: Grądz Żaklin, Wójcik Waldemar, Gromaszek Konrad, Kotyra Andrzej, Smailova Saule, Iskakova Aigul, Yeraliyeva Bakhyt, Kumargazhanova Saule, Imanbek Baglan
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2024
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 1
Wolumen/Tom: 17
Numer artykułu: 212
Strony: 1 - 19
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | 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 grudnia 2023
Abstrakty: angielski
Coal remains one of the key raw materials used in the energy industry to generate electricity and heat. As a result, diagnostics of the combustion process is still an important topic of scientific research. Correct implementation of the process allows the emission of pollutants into the atmosphere to be kept at a compliant level. Therefore, it is important to conduct the process in a manner that will not exceed these standards. A preliminary analysis of the measurement signals was carried out, and signal predictions of flame intensity changes were determined using the autoregressive moving average (ARMA) model. Different fuzzy neural network architectures have been investigated. Binary and multi-class classifications of flame states were conducted. The best results were obtained from the ANFIS_grid partition model, producing an accuracy of 95.46% for binary classification and 79.08% for multi-class classification. The accuracy of the recognition of flame states and the high convergence of the determined predictions with measurement signals validate the application of the proposed approach in diagnosing or controlling the combustion process of pulverized coal and its mixtures with biomass. Expert decisions determine the range of acceptable states.