Cem ONAT
(Fırat Üniversitesi)
Mahmut DASKİN
(İnönü Üniversitesi)
MEHMET EMİN TAĞLUK
(İnönü Üniversitesi)
Muhammed Fatih TALU
(İnönü Üniversitesi)
İsmail YÜKSEKOL
(Antalya Bilim Üniversitesi)
Yıl: 2019Cilt: 10Sayı: 1ISSN: 1309-8640 / 2146-4391Sayfa Aralığı: 121 - 130Türkçe

70 1
Kömür yakıcılarında alev görüntüsü temelli çoklu lineer regresyon analizi
Bu çalışmada, bir CCD (Charge Coupled Device) 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 farklı sayısal veriler filtre edilip baca gazı sıcaklığı ile birlikte değerlendirilerek eş zamanlı olarak baca gazı analiz cihazı ile elde edilen hava fazlalık katsayısı ile karşılaştırılmıştır. İlk olarak, alev görüntüsünden elde edilen farklı bilgiler alçak 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.
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Fen > Mühendislik > Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği
Fen > Mühendislik > İnşaat ve Yapı Teknolojisi
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Kimya
Fen > Mühendislik > İnşaat Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Elektrik ve Elektronik
Fen > Mühendislik > Çevre Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Jeoloji
Fen > Mühendislik > Endüstri Mühendisliği
Fen > Mühendislik > İmalat Mühendisliği
Fen > Mühendislik > Mühendislik, Makine
Fen > Mühendislik > Gıda Bilimi ve Teknolojisi
Fen > Mühendislik > Metalürji Mühendisliği
DergiAraştırma MakalesiErişime Açık
  • 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.
  • Hao, Z.,Qian, X.,Cen, K., Fan, J., (2003). Optimizing pulverized coal combustion performance based on ANN and GA, Fuel Processing Technology, 85, 113– 124.
  • Basler Ace Camera, Basler. Çevrimiçi Erişim:http://www.baslerweb.com/en/products/ar ea-scan-ameras/ace/aca2500-14gc.Erişim Tarihi: 13-Mart-2017.
  • Huang, Y., Yan, Y., Lu, G., Reed, A., (1999). On- line flicker measurement of gaseous flames by image processing and spectral analysis, Meas Sci Technol 10,726–33.
  • Huang, B., Luo, Z., Zhou, H., (2010). Optimization of combustion based on introducing radiant energy signal in pulverized coal-fired boiler, Fuel Processing Technology, 91, 660–668.
  • Karaman, İ., (2010). Soma linyitinin fiziksel aktivasyonu ve aktiflenmiş ürüne boyarmadde adsorpsiyonu, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi.
  • Kohse-Hoinghaus, K., Barlow, R. S., Alden, M., Wolfrum, J., (2005). Combustion at the focus: laser diagnostic and control, Proc Combust Inst, 30, 89–123.
  • Kocaarslan, I., (1993). Application of adaptive control concept in a 750 MW coal fired power plant, 12th Triennial world congress, Sydney, Australia.
  • Kouprianov, V., Chullabodhi, C., Kaewboonsong, W., (1999). Cost based optimization of excess air for fuel oil/gas-fired steam boilers, RERIC Int Energy J., 21(2), 83–91.
  • Lu, G., Yan, Y., Colechin, M., (2004). A digital imaging based multi function a lflame monitoring system, IEEE Trans Inst Meas 53(4), 1152–8.
  • Lino, N.,Tsuchino, F.,Torii, S.,Yano, T., (1998). Timewise variation of turbulent jet diffusion flame shape by means of image processing, J Flow Visual Image Process, 275–81.
  • Lee, C. L., Jou, C. J. G., (2011). Saving fuel consumption and reducing pollution emissions for industrial furnace, Fuel Process Technology 92, 2335-2340.
  • Liu, D. J., Yan, Wang, F.,Huang, Q., Chi, Y., Cen, K., (2012). Experimental reconstructions of flame temperature distributions in laboratory- scale and large-scale pulverized-coalfired furnaces by inverse radiation analysis , Fuel, 93, 397–403.
  • Liu, Z., Zheng, S.,Luo, Z., Zhou, H., (2016). A new method for constructin gradiative energy signal in a coal- fired boiler, Applied Thermal Engineering, 101, 446-454.
  • Onat, C. Talu, M.F. Daskin, M. Mercimek, M., (2015). Otomatik Beslemeli Kömür Kazanlarında Alev Formu İle Yanma Verimi Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Mühendis ve Makina, 669, 70-79.
  • Onat, C., (2014). WGC Based Robust and Gain Scheduling PI Controller Design for Condensing Boilers, Advances in Mechanical Engineering, 6, 1-13.
  • Onat, C., ( 2013). A New Concept on PI Design for Time Delay Systems: Weighted Geometrical Center, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 9(4), 1539- 1556.
  • Onat, C., Hamamci, S. E., Obuz, S., (2012). A Practical PI Tuning Approach For Time Delay Systems, Proceedings of the 10-th IFAC Workshop on Time Delay Systems The International Federation of Automatic Control Northeastern University, 102-107.
  • Rees, N. W., Lu, C. X., (2002). Some thoughts on the advanced control of electric power plants, Trans. Inst. Meas. Control, 24(2), 87–106.
  • Sujatha, K., Venmathi, M., Pappa, N., (2012). Flame monitoring in power station boilers using image processing, ICTACT Journal on Image and Video Processıng, 04, 427-434.
  • Talu, M.F., Onat, C., Daskin, M., (2017). Prediction of Excess Air Factor in Automatic Feed Coal Burners by Processing of Flame Images, Chinese Journal of Mechanical Engineering 30 (3), 722- 731.
  • Toth P.,Zhan, Z., Fu, Z.,Palotas, A. B., Eddings, E. G., Ring, T. A.,(2014). Thepotential of on-line optical flow measurement in the control and monitoring of pilot-scaleoxy-coal flames, Experiments in Fluids, 55,1727.
  • Wilson, W.,Geiger, L., Madden, S., Mecklin, C. J., and Dong, A. (2004). Multiple linear regression using a graphing calculator, Journal of Chemical Education, 81(6), 903–907.
  • Wojcik, W.,Gromazsek, K., Kotyra, A., Lawicki, T., (2012). Pulverized Coal Combustion Boiler Efficient Control, Przegląd Elektrotechnıczny (ElectricalReview), 11b/2012, 316-319.
  • Yamaguchi, T.,Grattan, K. T. V., Uchiyama, H., Yamada, T., (1997). A practical fiber optic air- ratio sensor operating by flame color detection, Rev Sci Instrum, 68, 197–202.
  • Yang, J. H., Kim, J.E. A., Hong, J., Kim, M.,Ryu, C., Kim , Y., Park, H.Y.,Baek, S. H., (2014). Effects of detailed operating parameters on combustion in two 500-MWe coal-fired boilers of an identical design, Fuel, 144, 145–156.
  • Yu, C.C., (2006). Autotuning of PID Controllers (2. Basım). London, UK, Springer-Verlag.
  • Zheng, Z.,Yao, M., (2008). Charge stratification to control HCCI: Experiments and CFD modeling with n- heptane as fuel, Fuel, 88, 354–365.
  • Zhou, H.,Lou, X.,Yin, H.,Deng, Y.,Gu, Y., Sun, G., (1996). Modeling and simulink research of boiler combustion based on radiant energy, Proceedings of the CSEE, 16,226-229.

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © 2019 Tüm Hakları Saklıdır.