This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n15http://localhost/temp/predkladatel/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n11http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21220%2F05%3A02114971%21RIV06-GA0-21220___/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n4http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21220%2F05%3A02114971%21RIV06-GA0-21220___
rdf:type
n6:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
This paper describes the application of artificial intelligence methods (specifically the standard genetic algorithm method and the simulated annealing method) with the help of which we can evaluate the credibility loss of data acquired from a sensor - so-called sensor discrediblity. The proposed sensor model based algorithm is able to discover biased sensor properties without adding more sensors. For example, in order to achieve an optimal combustion process it is necessary to control the flow rate of the air supplied to the combustion chamber. In the pilot stoker fired boiler the flow rate of the air supplied into the combustion chamber is controlled by an oxygen controller with the aim to keep the content of oxygen in the flue gases at the desired value. A serious increase in harmful emissions may occur after the oxygen probe starts to provide biased data, and it has not been possible to detect this increase without an additional oxygen probe. Příspěvek popisuje způsoby aplikace metod umělé inteligence (konkrétně standardního genetického algoritmu a algoritmu simulovaného žíhání), pomocí nichž lze detekovat ztrátu věrohodnosti údajů senzoru, tzv. diskredibilitu senzoru. Pro regulační obvod má tato detekce význam při snímání regulované veličiny, kde na základě určitého modelu senzoru může odhalit udržování regulované veličiny na chybné hodnotě, aniž by bylo nutné pořizovat další redundantní senzory. U kotle na spalování biomasy je přebytek vzduchu při hoření zjišťován nepřímo pomocí kyslíkové sondy umístěné do odvodu spalin. Vzniká oprávněné nebezpečí, že pokud kyslíková sonda začne poskytovat zkreslené informace o přebytku kyslíku, je bez dalšího měření obtížné zjistit zhoršující se činnost kotle, zejména zvýšenou produkci škodlivin a možné risiko penalizace. Příspěvek popisuje způsoby aplikace metod umělé inteligence (konkrétně standardního genetického algoritmu a algoritmu simulovaného žíhání), pomocí nichž lze detekovat ztrátu věrohodnosti údajů senzoru, tzv. diskredibilitu senzoru. Pro regulační obvod má tato detekce význam při snímání regulované veličiny, kde na základě určitého modelu senzoru může odhalit udržování regulované veličiny na chybné hodnotě, aniž by bylo nutné pořizovat další redundantní senzory. U kotle na spalování biomasy je přebytek vzduchu při hoření zjišťován nepřímo pomocí kyslíkové sondy umístěné do odvodu spalin. Vzniká oprávněné nebezpečí, že pokud kyslíková sonda začne poskytovat zkreslené informace o přebytku kyslíku, je bez dalšího měření obtížné zjistit zhoršující se činnost kotle, zejména zvýšenou produkci škodlivin a možné risiko penalizace.
dcterms:title
Softwarová detekce diskredibility senzoru při regulaci a její ověřování u kotle na biomasu Software Discrediblity Detection of Sensor in a Control Loop and its Evaluation in the Biomass Boiler Softwarová detekce diskredibility senzoru při regulaci a její ověřování u kotle na biomasu
skos:prefLabel
Softwarová detekce diskredibility senzoru při regulaci a její ověřování u kotle na biomasu Software Discrediblity Detection of Sensor in a Control Loop and its Evaluation in the Biomass Boiler Softwarová detekce diskredibility senzoru při regulaci a její ověřování u kotle na biomasu
skos:notation
RIV/68407700:21220/05:02114971!RIV06-GA0-21220___
n3:strany
766 ; 780
n3:aktivita
n13:P
n3:aktivity
P(GA101/04/1182)
n3:cisloPeriodika
12
n3:dodaniDat
n4:2006
n3:domaciTvurceVysledku
n14:3639711 n14:4305647
n3:druhVysledku
n10:J
n3:duvernostUdaju
n5:S
n3:entitaPredkladatele
n18:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
543361
n3:idVysledku
RIV/68407700:21220/05:02114971
n3:jazykVysledku
n17:cze
n3:klicovaSlova
Evolutionary Algorithm; Genetic Algorithm; Malfunction Detection; Sensor Discredibility; Simulated Annealing Algorithm
n3:klicoveSlovo
n12:Malfunction%20Detection n12:Evolutionary%20Algorithm n12:Simulated%20Annealing%20Algorithm n12:Sensor%20Discredibility n12:Genetic%20Algorithm
n3:kodStatuVydavatele
CZ - Česká republika
n3:kontrolniKodProRIV
[299592382954]
n3:nazevZdroje
Automatizace
n3:obor
n7:JB
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:projekt
n11:GA101%2F04%2F1182
n3:rokUplatneniVysledku
n4:2005
n3:svazekPeriodika
48
n3:tvurceVysledku
Klimánek, David Šulc, Bohumil
s:issn
0005-125X
s:numberOfPages
15
n15:organizacniJednotka
21220