Wykorzystanie sieci neuronowych do regulacji w ciepłownictwie

The annual usage of heat for the demand of heating systems in municipal sector has been estimated as about 650PJ. It is mostly addressed for the demand of central heating systems and hot water consumption. The mode of adopted solutions concerning regulation and control, as well as energy management system, essentially influence its consumption. In the case of residential buildings, the costs of energy constitute the greatest share related to the total cost of building maintenance. Providing buildings with modern digital systems for control and regulation of heating installations is a basic condition enabling their rational usage. In currently employed solutions, algorithms PI or PID are usually applied. However, due to the non-linear properties of heating control systems, they do not secure proper quality. The sequences are often unstable and major control deviations occur. The application of neural networks is an alternative solution to those presently employed. They are especially recommended for adaptive control of non-stationary systems. Such cases occur in heating objects since they demonstrate non-linear properties with a great range of variability of parameters; this especially refers to district heating equipped with flux-through heat exchangers. A compile model of heating system control aided by neural networks is presented. The results of the investigation clearly prove the usefulness of such solutions, cause the quality of control is much better than that one applied in traditional systems. Presently, works on the implementation of the proposed solutions are under way.Roczne zużycie ciepła na potrzeby ciepłownicze w Polsce w sektorze komunalno-bytowym, szacowane jest na około 650PJ. W znacznej części przeznaczone ono jest na potrzeby centralnego ogrzewania i ciepłej wody użytkowej. Instotny wpły na jego zużycie ma rodzaj przyjętych rozwiązań dotyczących regulacji i sterowania oraz systemów zarządzania energią. W przypadku budynków mieszkalnych koszty energii stanowią największy udział w stosunku do całkowitych kosztów związanych z eksploatacją budynku. Podstawowym warunkiem umożliwiającym racjonalne jej zużycie jest wyposażenie budynku w nowoczesne cyfrowe systemy do regulacji i sterowania instalacji ciepłowniczych. W stosowanych obecnie rozwiązaniach wykorzystuje się zwykle algorytmy Pl lub PlD. Jednak ze względu na nieliniowe właściwości ciepłowniczych obiektów regulacji, nie zapewniają one odpowiedniej jakości. Często przebiegi mają charakter niestabilny i dochodzi do znacznych odchyłek regulacji. Alternatywą do stosowanych obecnie rozwiązań jest wykorzystanie sieci neuronowych. Są one szczególnie zalecane do sterowania adaptacyjnego układów niestacjonarnych. Takie przypadki występują w obiektach cieplnych, gdyż mają one właściwości nieliniowe o bardzo dużym zakresie zmienności parametrów, dotyczy to zwłaszcza węzłów ciepłowniczych wyposażonych w przepływowe wymienniki ciepła. W pracy przedstawiono opracowany model sterowania węzłów ciepłowniczych za pomocą sieci neuronowych. Wyniki badań wyraźnie wskazują na celowość takich rozwiązań, gdyż jakość regulacji jest znacznie lepsza aniżeli w przypadku stosowania układów tradycyjnych. Aktualnie trwają prace nad wdrożeniem zaproponowanych rozwiązań

Determination of the vertical and horizontal coefficient of consolidation in soft organic soils

Wyznaczanie współczynnika konsolidacji pionowej i poziomej w słabonośnych gruntach organicznych jest istotnym uzupełnieniem opisu charakterystyki naprężenie – odkształcenie w gruntach, które charakteryzuje duża anizotropia. Poczżtkowa duża przepuszczalność znacząco malejąca w procesie odkształcenia, duża ściśliwość i nieliniowość parametrów zarówno odkształceniowych, jak i przepływu stanowi wyzwanie dla inżynierów, niejednokrotnie szukających możliwości posadowienia obiektów na słabonośnym podłożu budowlanym. W pracy scharakteryzowano metodę wyznaczania współczynnika konsolidacji, zarówno w kierunku pionowym, jak i poziomym, oraz podano podstawowe zasady laboratoryjnego badania gruntów z wykorzystaniem komory Rowe’a.Determination of the vertical and horizontal coefficient of consolidation in soft organic soils is a significant completion of stress-strain characteristics. The organic soils are characterized by anisotropic structure. Large initial permeability, decreasing during the consolidation process, large compressibility and nonlinear strain and permeability characteristics can be a challenge for engineers building on soft subsoil. In the paper the method and methodology of determination coefficient of consolidation in Rowe cell is presented. Also, the mean rules of testing in Rowe cell are described

An Effective Feature Selection Algorithm Based on the Class Similarity Used with a SVM-RDA Classifier to Protein Fold Recognition

Feature selection is very important procedure in many pattern recognition problems. It is effective in reducing dimensionality, removing irrelevant data, and increasing accuracy of a classifier. In our previous work we propose a classifier combining the support vector machine (SVM) classifier with regularized discriminant analysis (RDA) classifier used to protein fold recognition problem. However high dimensionality of the feature vectors and small number of samples in the training data set caused that the problem is ill-posed for an RDA classifier and the feature selection is crucible for the accuracy of the classifier. In this paper we propose a simple and effective algorithm based on the class similarity which solves our problem and helps us to achieve very good acuracy on a real-world data set