HYBRYDOWY ALGORYTM NEGATYWNEJ SELEKCJI KLONALNEJ DO DIAGNOSTYKI SPALANIA W POJEDYNCZYM PALNIKU PYŁOWYM

In pulverised coal (PC) burners that are most widespread in Poland an individual air excess ratio rules an amount of pollution generated, yet there is a lack of method that allows measurement of output parameters of a burner. 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. Additional problems are generated biomass co-firing. 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 PC burner.W palnikach pyłowych, które są najbardziej rozpowszechnione w Polsce współczynnik nadmiaru powietrza decyduje o ilości emitowanych zanieczyszczeń, jednak brak metodyumożliwiającej pomiar parametrów wyjściowych palnika. Konieczne jest więc stosowanie metod pośrednich, do których można zaliczyć przede wszystkim metody akustyczne i optyczne. Metody te są bezinwazyjne i pozwalają na otrzymanie praktycznie nieopóźnionej i dodatkowo selektywnej przestrzennie informacji o zachodzącym procesie spalania. Dodatkowe problemy powstają przy współspalaniu biomasy. Artykuł przedstawia zastosowanie stosunkowo nowej klasy metod klasyfikacji - sztuczne algorytmy immunologiczne do diagnostyki procesu spalania polegająca na wykrywaniu nieprawidłowejwartości nadmiaru powietrza palnika pyłowego