Mathematical Modeling And Computing. – 2015. – Vol. 2, No. 1

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/31193

Науково-технічний журнал

Засновник і видавець Національний університет «Львівська політехніка», Центр математичного моделювання Інституту прикладних проблем механіки і математики імені Я. С. Підстригача НАН України. Виходить двічі на рік з 2014 року.

Mathematical Modeling and Сomputing : [the scientific-technical journal] / Lviv Politechnic National University, Centre of mathematical Modeling of IAPMM hamed after Ya. S. Pidstryhach Ukrainian National Academy of Sciences ; editor-in-chief Yuriy Bobalo. – Lviv, 2015. – Volume 2, number 1. – 113 p., I p. : il. – Паралельна назва англійською.

M.Ye.

Browse

Author: search.filters.author.Ballester, J.Subject: search.filters.subject.optical industrial systems

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Optical combustion sensor data interpretation using hybrid negative selection algorithm with artificial immune networks
    (Publishing House of Lviv Polytechnic National University, 2015) Lytvynenko, V.; Smolarz, A.; W´ojcik, W.; Ballester, J.; Kozhukhovskaya, O.; Gromaszek, K.
    In most extended in Poland PC burners an individual air excess ratio rules an amount of pollution generated, yet there is a lack of method that allows measurement of output parameters. It is therefore necessary to use indirect methods, which could primarily include acoustic, and optical methods. These methods are non-invasive and can provide virtually not delayed and additionally spatially selective information about the combustion process but they are really difficult in interpretation. The article shows application of relatively new class of classification methods – the artificial immunology algorithms to the combustion process diagnostics consisting in detection of incorrect air excess in pulverised coal burner on the basis of signals acquired from optical sensor. У найпоширенiших у Польщi промислових котлах кiлькiсна характеристика забруднення пiд час горiння здiйснюється за допомогою "коефiцiєнта надлишку повiтря".Однак, сьогоднi вiдсутнi будь-якi методи, якi б дали змогу вимiрювати вихiднi параметри, якi безпосередньо давали б можливiсть визначати якiсть горiння. З цiєї причини, значно цiкавить використання акустичних i оптичних методiв для оцiнювання якостi горiння. Зазначенi методи належать до класу так званих ¾неiвазивних¿ методiв, якi дають змогу, з одного боку, дистанцiйно i миттєво отримувати великий обсяг iнформацiї про горiння, але, з iншого боку, в разi їх застосування виникають проблеми iнтерпретацiї отриманих даних. У статтi описано застосування нового гiбридного iмунного алгоритму для виконання завдань дiагностики процесу горiння. Запропонований алгоритм дає можливiсть виявити надлишок повiтря в казанi з розпорошеним вугiллям на основi оброблення сигналiв, отриманих вiд оптичного датчика.