Kömür yakıcılarında alev görüntüsü temelli çoklu lineer regresyon analizi
Öz
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.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 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.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Cem Onat
Bu kişi benim
0000-0002-2886-0470
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
15 Mart 2019
Gönderilme Tarihi
14 Şubat 2018
Kabul Tarihi
18 Nisan 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 10 Sayı: 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