Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners

The paper presents technologies being developed in the Institute of Electronics and Information Technologies at Lublin University of Technology. They use optical sensors and artificial intelligence methods for process supervision and diagnostics. Research is aimed to develop a system allowing a para...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Дата:2017
Автори: Smolarz, A., Lytvynenko, V.I., Wójcik, W., Gromaszek, K.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2017
Назва видання:Штучний інтелект
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162354
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Цитувати:Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners / A. Smolarz, V.I. Lytvynenko, W. Wójcik, K. Gromaszek // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 190-197. — Бібліогр.: 10 назв. — англ.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-162354
record_format dspace
spelling irk-123456789-1623542020-01-08T01:25:43Z Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners Smolarz, A. Lytvynenko, V.I. Wójcik, W. Gromaszek, K. Прикладні інтелектуальні технології та системи The paper presents technologies being developed in the Institute of Electronics and Information Technologies at Lublin University of Technology. They use optical sensors and artificial intelligence methods for process supervision and diagnostics. Research is aimed to develop a system allowing a parametric evaluation of the quality of pulverized coal burner operation. Due to the highly nonlinear nature of dependencies and lack of an analytical model, the artificial intelligence methods were used to estimate and classify the selected parameter, including a relatively new class of classification methods – artificial immunology algorithms. The article shows results for coal-shredded straw blends, yet the methodology may be applied for other types of blends. У роботі представлені технології, розроблені в Інституті електроніки та інформаційних технологій Люблінського технологічного університету. Вони використовують оптичні датчики та методи штучного інтелекту для контролю та діагностики процесу. Дослідження спрямовано на розробку системи, що дозволяє провести параметричну оцінку якості роботи пиловугільного пальника. Через високу нелінійну природу залежностей та відсутність аналітичної моделі для оцінки та класифікації обраного параметра були використані методи штучного інтелекту, включаючи відносно новий клас методів класифікації - алгоритми штучної імунології. У статті наведені результати для солом'яно-вугільних сумішей, але методологія може застосовуватися і для інших типів сумішей. 2017 Article Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners / A. Smolarz, V.I. Lytvynenko, W. Wójcik, K. Gromaszek // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 190-197. — Бібліогр.: 10 назв. — англ. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162354 662.612, 004.93 en Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
topic Прикладні інтелектуальні технології та системи
Прикладні інтелектуальні технології та системи
spellingShingle Прикладні інтелектуальні технології та системи
Прикладні інтелектуальні технології та системи
Smolarz, A.
Lytvynenko, V.I.
Wójcik, W.
Gromaszek, K.
Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
Штучний інтелект
description The paper presents technologies being developed in the Institute of Electronics and Information Technologies at Lublin University of Technology. They use optical sensors and artificial intelligence methods for process supervision and diagnostics. Research is aimed to develop a system allowing a parametric evaluation of the quality of pulverized coal burner operation. Due to the highly nonlinear nature of dependencies and lack of an analytical model, the artificial intelligence methods were used to estimate and classify the selected parameter, including a relatively new class of classification methods – artificial immunology algorithms. The article shows results for coal-shredded straw blends, yet the methodology may be applied for other types of blends.
format Article
author Smolarz, A.
Lytvynenko, V.I.
Wójcik, W.
Gromaszek, K.
author_facet Smolarz, A.
Lytvynenko, V.I.
Wójcik, W.
Gromaszek, K.
author_sort Smolarz, A.
title Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
title_short Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
title_full Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
title_fullStr Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
title_full_unstemmed Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
title_sort artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2017
topic_facet Прикладні інтелектуальні технології та системи
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162354
citation_txt Artificial intelligence methods in diagnostics of coal-biomass blends co-combustion in pulverised coal burners / A. Smolarz, V.I. Lytvynenko, W. Wójcik, K. Gromaszek // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 190-197. — Бібліогр.: 10 назв. — англ.
series Штучний інтелект
work_keys_str_mv AT smolarza artificialintelligencemethodsindiagnosticsofcoalbiomassblendscocombustioninpulverisedcoalburners
AT lytvynenkovi artificialintelligencemethodsindiagnosticsofcoalbiomassblendscocombustioninpulverisedcoalburners
AT wojcikw artificialintelligencemethodsindiagnosticsofcoalbiomassblendscocombustioninpulverisedcoalburners
AT gromaszekk artificialintelligencemethodsindiagnosticsofcoalbiomassblendscocombustioninpulverisedcoalburners
first_indexed 2023-10-18T22:08:52Z
last_indexed 2023-10-18T22:08:52Z
_version_ 1796154754087256064