PL62589B1 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- PL62589B1 PL62589B1 PL118526A PL11852667A PL62589B1 PL 62589 B1 PL62589 B1 PL 62589B1 PL 118526 A PL118526 A PL 118526A PL 11852667 A PL11852667 A PL 11852667A PL 62589 B1 PL62589 B1 PL 62589B1
- Authority
- PL
- Poland
- Prior art keywords
- value
- input
- parameter
- computing
- comparing
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 1
- 230000003071 parasitic effect Effects 0.000 claims 1
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 3
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000011265 semifinished product Substances 0.000 description 2
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 2
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 239000010779 crude oil Substances 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Description
Formalne dzialanie ukladu wedlug wynalazku ilustruje figura 2, na której poszczególne skrzyn¬ ki okreslaja binarne operacje spelniajace (tak) warunek lub niespelniajace (nie) warunku logicz¬ nego od jakiego zalezy przejscie do odpowiedniej kolejnej operacji zgodnie z kierunkiem strzalek.Przykladem zastosowania wynalazku moze byc z jednej strony automatyczne sterowanie procesa¬ mi produkcyjnymi w przemysle chemicznym, ta¬ kimi jak przetwórstwo ropy naftowej czy rafina¬ cja siarki, a z drugiej strony zautomatyzowane kierowanie ruchem lotnicznym w oparciu o dane radiolokacyjne.Ciagi sygnalów binarnych w tym pierwszym zastosowaniu podawane na wejscie ukladu wg wynalazku i oznaczane ~* , reprezentuja wyniki obserwacji dokonywanych czujnikami pomiaro¬ wymi zmian ilosciowych i skladu surowców czy pólproduktów, a uprzednio skomulowanych i wstepnie przetworzonych znanymi sposobami.Role nieznanego parametru alfa jako parametru funkcji opisujacej dany proces, oszacowanie war¬ tosci którego jest niezbedne dla poprawienia efek¬ tywnosci calego procesu, spelnia stezenie wagowe62589 reagenta w danej objetosci przeplywajacej ropy lub siarki w danym wsadzie rudy. Role z góry zadawanego parametru beta spelnia tutaj oczeki¬ wana wartosc zanieczyszczen w przerabianej w danym czasie masie surowca; natomiast stosunek zadawanych wag Wi, W0 ma tutaj sens czynnika wplywajacego na okresowa zmiane celu danego procesu tj. regulujacego czy bardziej nam zalezy na jakosci i skladzie (czystosci technologicznej) czy tez na ilosci produktu--koncowego. Chwila wprowadzenia sygnalu czasu tp odpowia¬ da momentowi rozpoczecia tej fazy procesu tech¬ nologicznego, z która zwiazana jest kontrolowana masa surowca lub pólproduktów. Sygnaly binarne oznaczone symbolem x* ukazujace sie na wyjsciu ukladu, a oznaczajace decyzje co "do przejscia do jednego z dwóch mozliwych w danym przypadku rezimów technologicznych, maja sens wyjsc ste¬ rujacych regulatora nadrzednego.W drugiej grupie zastosowan, ciagi sygnalów wejsciowych reprezentuja dyskretne próbkr sygna¬ lu wizyjnego radiolokatorów; parametr (alfa)_od- powiada parametrowi rozkladu prawdopodobien¬ stwa sygnalu uzytecznego zaklóconego szumami, a parametr (beta) odpowiada rVw parametrowi roz¬ kladu prawdopodobienstwa samego szumu.Sygnal czasu tp podawany jest do ukladu w momencie uzyskania wiadomosci liniami ^laczno¬ sci samolot — ziemia o znajctawaniu sie statku powietrznego w aktualnie kontrolowanym wycin¬ ku przestrzeni.Stosunek wag jest czynnikiem regulujacym czu¬ losc systemu kontroli w sensie bezpieczenstwa lo¬ tów z jednej strony i przeciazenia systemu kon-' troli z drugiej.Sygnaly wyjsciowe z ukladu wedlug wynalazku reprezentuja decyzje rozstrzygajace czy obserwo¬ wany statek powietrzny wchodzi pod kontrole czy tez nie.Uklad decyzyjny wedlug wynalazku przedsta¬ wia soba zdeterminowany automat skonczony, adaptujacy sie do wlasnosci alfabetu wejsciowego i moze byc zrealizowany w dowolnej technice cyf¬ rowej zarówno elektronicznej jak i pneumatycz¬ nej, hydraulicznej, optycznej itp. Wynalazek umo¬ zliwia wiec uzyskanie wysoce sprawnego i stosun¬ kowo prostego urzadzenia decyzyjnego szczególnie przydatnego przy sterowaniu szybko zmiennymi procesami produkcyjnymi w warunkach niepew¬ nosci co do stanu samego procesu i zaklócen. 35 40 45 6 PL PL
Claims (4)
1. Zastrzezenia patentowe 1. Adaptacyjny uklad decyzyjny, znamienny tym, ze zbudowany jest z czlonu wejsciowego (A) skla¬ dajacego sie ze znanych liczników par liczb (1) 5 i (k), czlonu oszacowujacego (B) wartosc niezna¬ nego parametru (alfa) od którego to parametru zalezy gestosc prawdopodobienstwa próbek dys¬ kretnego sygnalu pomiarowego ~* oraz czlonu 10 (C) obliczajaco-porównujacego wynik (a*) oszaco¬ wania tego nieznanego parametru (a) lub dolna granice ufnosci tego oszacowania dla kazdej pary liczb (1) i (k) i obliczajacego kazdorazowo stosu- - nek wiarygodnosci a nastepnie porównujacego 15 ten stosunek z danym progiem wagowym przy z góry ustalonych parametrach wejsciowych, a wszystkie te czlony sa polaczone ze soba w petle sprzezenia w przód.
2. Adaptacyjny uklad wedlug zastrz. 1 znamien- 20 ny tym, ze czlon oszacowujacy (B) ma uklad wprowadzania wartosci czasu (tp) rozpoczecia adaptowania sie ukladu do nieznanej wartosci parametru (alfa), natomiast czlon obliczajaco-po- równujacy (C) ma uklad wprowadzania wartosci 25 parametru (beta), od którego zaleza wlasnosci sta¬ tystyczne procesu pasozytniczego, najkorzystniej zaklócen szumowych lub zanieczyszczen oraz war¬ tosci stosunku arbitralnych wag (Wa) do (W0) de¬ cydujacych o czulosci ukladu decyzyjnego. 30
3. Adaptacyjny uklad wedlug zastrz. 1 i 2 znamienny tym, ze w ukladzie wejsciowym (A) znajduje sie uklad dostosowujacy wejscie do od¬ bioru ciagów binarnych próbek sygnalu wejscio¬ wego o wlasnosciach statystycznych zaleznych od parametru o nieznanej z góry wartosci — przy czym poszczególne próbki tego sygnalu, pobierane kolejno w miare uplywu chwil ich pojawiania sie, sluza nie tylko dla bezposredniej oceny wyników pomiaru ale takze dla uczenia sie aktualnej war¬ tosci tego nieznanego parametru droga biezacego oszacowywania jego wartosci.
4. Adaptacyjny uklad wedlug zastrz. 1—3 zna¬ mienny tym, ze w czlonie obliczajaco-porównuja- cym (O) znajduje sie uklad poczatku i konca po¬ stepowania decyzyjnego, który dla najmniejszej dlugosci 1 pobieranej sekwencyjnie próby sygnalu wejsciowego przy której zachodzi równosc war¬ tosci stosunku wiarygodnosci dla dlugosci 1 oraz 1+1 tej próby, orzeka decyzje wyjsciowa odpo¬ wiadajaca wynikowi porównania stosunku wiary¬ godnosci, dla 1 elementowej sekwencji, z progiem 50 wagowym.KI. 42 m3, 15/18 625S9 MKP G 06 f, 15/18 i"/ / we 00 C w°'Wi j Fig. I PL PL
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| PL62589B1 true PL62589B1 (pl) | 1971-02-27 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10799916B2 (en) | Systems and methods for sorting and collecting enhanced grade metal-bearing ores from metal bearing ores | |
| CN113095443A (zh) | 基于lstm-dnn网络模型的实时天气预测算法 | |
| Zeb et al. | Developing deep learning surrogate models for digital twins in mineral processing–A case study on data-driven multivariate multistep forecasting | |
| CN113837036A (zh) | 生物聚合物的表征方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| US4291356A (en) | Apparatus for analyzing a physical quantity | |
| PL62589B1 (pl) | ||
| US2817704A (en) | Electrical code systems | |
| Bragard et al. | A fast self-optimized LMS algorithm for non-stationary identification: application to underwater equalization | |
| CN114768987A (zh) | 一种基于dcs的选煤厂重介灰分控制方法及系统 | |
| Ni et al. | An adaptive soft sensor method of D-vine copula quantile regression for complex chemical processes | |
| DE19530049B4 (de) | Verfahren zur Erkennung von fehlerhaften Vorhersagen in einer neuromodellgestützten oder neuronalen Regelung | |
| Wu et al. | Computer-aided variables sampling inspection plans for compositional proportions and measurement error adjustment | |
| Pani et al. | A hybrid soft sensing approach of a cement mill using principal component analysis and artificial neural networks | |
| CN117649139A (zh) | 一种基于多数据表征的文献价值计算方法及系统 | |
| Lu et al. | A parallel and modular multi-sieving neural network architecture for constructive learning | |
| Tang et al. | Mill Load Parameter Forecasting Based on Multi-source Single-scale Mechanical Frequency Spectral Multiple feature Subsets | |
| Lin et al. | Intelligent tuning and adaptive control for cement raw meal blending process | |
| Qiao et al. | Soft measurement model of raw meal decomposition ratio based on data driven for raw meal calcination process | |
| Ahad et al. | Robust multiple discriminant rule with Hodges-Lehmann in handling equal proportion of cellwise-casewise outliers | |
| SE442921B (sv) | Sjelvinstellande regulator | |
| Mendoza et al. | Implementation of a parameterizable sorting network for spatial modulation detection on FPGA | |
| Saviak | Improved deep learning algorithm for self-driving cars control | |
| Gonsález et al. | A Multivariable Dynamic Suboptimal Control Strategy for Mineral Processes with Large Uncertainties in Model and Inputs | |
| Marchant et al. | SYSTEMATIC DEVELOPMENT OF OPTIMUM CONTROL SYSTEMS FOR METALLURGICAL PROCESSES | |
| WO2010133925A1 (en) | Teaching method for a neuronal nano- block |