Araştırma Makalesi

Kömür yakıcılarında alev görüntüsü temelli çoklu lineer regresyon analizi

Cilt: 10 Sayı: 1 15 Mart 2019
PDF İndir

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

  1. Astrom, K. J.,Eklund, K., (1972). A simplified non-linear model of a drumboiler–turbineunit, Int J Control, 16,145–9.
  2. Burkardt, H., (1992). Image analysis and control of combustion processes, The International Seminar on Imaging in Transport Processes, Athen.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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
  6. Docquier, N., Candel, S., (2002). Combustion control and sensors: a review, Prog Energy Combust Science, 28, 107–50.
  7. 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.
  8. 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

Yayımlanma Tarihi

15 Mart 2019

Gönderilme Tarihi

14 Şubat 2018

Kabul Tarihi

18 Nisan 2018

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 10 Sayı: 1

Kaynak Göster

IEEE
[1]C. Onat, M. Daşkın, M. E. Tağluk, M. F. Talu, ve İ. Yüksek, “Kömür yakıcılarında alev görüntüsü temelli çoklu lineer regresyon analizi”, DÜMF MD, c. 10, sy 1, ss. 121–130, Mar. 2019, doi: 10.24012/dumf.394773.

Cited By

DUJE tarafından yayınlanan tüm makaleler, Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. Bu, orijinal eser ve kaynağın uygun şekilde belirtilmesi koşuluyla, herkesin eseri kopyalamasına, yeniden dağıtmasına, yeniden düzenlemesine, iletmesine ve uyarlamasına izin verir. 24456