Kömür yakıcılarında alev görüntüsü temelli çoklu lineer regresyon analizi
Abstract
Bu çalışmada, bir CCD kamera ile donatılmış küçük ölçekli bir fındık kömür yakıcısında alev görüntüsü ile hava fazlalık katsayısı arasındaki ilişki incelenmiştir. İncelemede alev görüntüsünden anlık olarak elde edilen 11 adet farklı sayısal veri filtre edilip baca gazı sıcaklığıyla birlikte değerlendirilmiştir. İlk olarak, alev görüntüsünden elde edilen farklı bilgiler düşük geçiren bir filtreyle filtrelenmiştir. Bu şekilde yüksek frekans dinamiklerinden arındırılmış alev görüntüsü parametrelerinin değerlendirilmesi matris yaklaşımlı çoklu lineer regresyon analiziyle gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, alev görüntüsünden anlık çekilen görüntü matrisi iz değerinin diğer matris parametrelerine göre daha yüksek bir doğruluk sağladığı görülmüştür. Böylece, yanma prosesinde verimi en iyi karakterize eden parametre olan hava fazlalık katsayısını alev görüntüsünden tahmin edecek yapay sinir ağı modelinin girişi olarak görüntü kaynak matrisi iz değerinin kullanılmasının uygun olacağı değerlendirilmiştir.
Keywords
References
- Astrom, K. J.,Eklund, K., (1972). A simplified non-linear model of a drumboiler–turbineunit, Int J Control, 16,145–9.
- Burkardt, H., (1992). Image analysis and control of combustion processes, The International Seminar on Imaging in Transport Processes, Athen.
- Chen, L.,Xue, H., Sun, B.,Zhou, Z., (2010).H∞ Robust control of Combustion Based on the Radiant Energy Signal, Fourth International Conference on Geneticand Evolutionary Computing, 837-840.
- Chen, J.,Chang, Y.H., Cheng, Y.C., Hsu, C.K., (2012). Design of image-based control loops for industrial combustion processes, Applied Energy, 94, 13–21.
- Chen, J.,Chang, Y., (2013). Performance Design of Image-Oxygen Based Cascade Control Loops for Boiler Combustion Processes, Industrial&Engineering Chemistry Research, 52, 2368−2378
- Docquier, N., Candel, S., (2002). Combustion control and sensors: a review, Prog Energy Combust Science, 28, 107–50.
- Donne, M. S., Pike, A. W., Savry, R., (2001). Application of modern methods in power plant simulation and control, IEE Comput Control J, 12(2), 75–84.
- Hao, Z., Kefa, C., Jianbo, M., (2001). Combining neural network and genetic algorithms to optimize low NOx pulverized coal combustion, Fuel, 80, 2163–2169.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Authors
Cem Onat
This is me
0000-0002-2886-0470
Türkiye
Publication Date
March 15, 2019
Submission Date
February 14, 2018
Acceptance Date
April 18, 2018
Published in Issue
Year 2019 Volume: 10 Number: 1
Cited By
Prediction of combustion states from flame image in a domestic coal burner
Measurement Science and Technology
https://doi.org/10.1088/1361-6501/abe446