Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 108308

Na kvarove tolerantan sustav upravljanja sporohodnim dizelskim motorom za brodsku propulziju


Antonić, Radovan
Na kvarove tolerantan sustav upravljanja sporohodnim dizelskim motorom za brodsku propulziju, 2002., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 108308 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Na kvarove tolerantan sustav upravljanja sporohodnim dizelskim motorom za brodsku propulziju
(Fault tolerant control system for large diesel engine in marine propulsion)

Autori
Antonić, Radovan

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
29.10

Godina
2002

Stranica
245

Mentor
Vukić, Zoran

Ključne riječi
brodski dizelski motor; baza znanja; kvar; detekcija; identifikacija; ekspertni sustav; neizrazita logika; neuronska mreža; sustav upravljanja tolerantan na kvar.
(marine diesel engine; knowledge base; fault detection; fault identification; fault tolerance; exspert system; fuzzy logic; neural network; control system; reconfiguration)

Sažetak
U radu se istražuju tehnike, metode i postupci temeljeni na novim tehnologijama (neizrazita logika, ekspertni sustavi, umjetne neuronske mreže, i dr.) s kojima se može znatnije unaprijediti dijagnostika brodskog dizelskog motora u eksploataciji i predlažu rješenja za sustav upravljanja (SU) sa sposobnošću prilagodbe na kvarove tijekom operativnog rada. Brodski dizelski proces je po svojoj prirodi veoma kompleksan i čine ga niz međusobno ovisnih i povezanih podsustava s velikim brojem komponenti. Pouzdanost i raspoloživost dizelskog propulzijskog sustava ključna je za ostvarenje osnovne misije broda. Zbog toga je veoma važno primijeniti takav SU koji će omogućiti osnovnu misiju broda i u najtežim situacijama (kvarovi, vanjski poremećaji, situacije nužde i sl.) uz dopušteno degradiranje performansi sustava. Tako rigorozne zahtjeve ne može ispuniti konvencionalni SU primjenjivan do sada u eksploataciji broda, već samo SU s mogućnostima tolerancije kvarova i dinamičke prilagodbe strukture. Praksa i iskustvo su pokazali da, najčešće nedostaju potrebna znanja o ponašanju sustava u nenormalnim situacijama, situacijama kvarova i težih poremećaja, da bi se pravovremeno i adekvatno reagiralo. Cilj i osnovni doprinos ovog rada jest iznalaženje učinkovitih tehnika i principa za prikupljanje, formalizaciju i predstavljanje heurističkih znanja eksperata i operatera, izgradnju baze znanja – pravila, implementaciju tih znanja u SU i dijagnostike sporohodnog dizelskog motora kao dijela propulzijskog procesa broda, te proširenje konvencionalnih metoda upravljanja novima, koje će biti u stanju pravovremeno otkriti i dijagnosticirati kvar i obaviti prilagodbu strukture za nastavak rada sustava s kvarom uz što manje degradiranje njegovih performansi. Veliki dio istraživačkog rada uložen je u svrhe kvalitetne identifikacije dizelskog motora , tj. pronalaženje modela ponašanja u uvjetima različitih kvarova njegovih komponenti i podsustava. Pri tome su korištene različite metode i tehnike (matematički modeli, heuristička znanja eksperata i operatera, eksperimenti i snimanja na realnom motoru na probnom stolu, simulacije i dr.). Analizirane su i prezentirane neke od mogućnosti unapređenja postojećih SU i dijagnostike dizelskog motora (fuzijom informacija, novim tehnikama procesiranja senzorskih signala, optimalnim razmještajem i umrežavanjem senzora, analitičkom redundantnošću, ...). Pored toga obavljena je strukturna analiza procesa dizelskog motora u sklopu dizelskog propulzijskog kompleksa broda u svrhe iznalaženja inherentnih redundantnosti informacija u pojedinim podsustavima, što će biti temelj moguće rekonfiguracije sustava u slučaju kvara. To je osnova za primjenu predložene sheme fuzije senzorskih i drugih informacija, čime se povećavaju mogućnosti detekcije, lokalizacije i prilagodbe na kvar. Temeljem navedenoga, predložene su i primjerima ilustrirane, najpovoljnije sheme za detekciju i identifikaciju kvarova DM korištenjem podataka iz sustava nadzora i heurističkih znanja eksperata. Konačno, predložena je struktura SU s više modela procesa i odgovarajućih upravljačkih algoritama - regulatora s hibridnim pristupom (kombinacija konvencionalnih, neizrazitih i neuro-neizrazitih), koja će omogućiti prilagodbu i toleranciju kvarova dizelskog motora u operativnom radu u svim režimima. Istaknuti su zahtjevi kojima SU (HW i SW struktura) mora udovoljiti u svrhe uspješne integracije u jedinstveni integrirani sustav upravljanja broda - ISUB.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika



POVEZANOST RADA


Projekti:
0036010

Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb

Profili:

Avatar Url Zoran Vukić (mentor)

Avatar Url Radovan Antonić (autor)


Citiraj ovu publikaciju:

Antonić, Radovan
Na kvarove tolerantan sustav upravljanja sporohodnim dizelskim motorom za brodsku propulziju, 2002., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Antonić, R. (2002) 'Na kvarove tolerantan sustav upravljanja sporohodnim dizelskim motorom za brodsku propulziju', doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Antoni\'{c}, Radovan}, year = {2002}, pages = {245}, keywords = {brodski dizelski motor, baza znanja, kvar, detekcija, identifikacija, ekspertni sustav, neizrazita logika, neuronska mre\v{z}a, sustav upravljanja tolerantan na kvar.}, title = {Na kvarove tolerantan sustav upravljanja sporohodnim dizelskim motorom za brodsku propulziju}, keyword = {brodski dizelski motor, baza znanja, kvar, detekcija, identifikacija, ekspertni sustav, neizrazita logika, neuronska mre\v{z}a, sustav upravljanja tolerantan na kvar.}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Antoni\'{c}, Radovan}, year = {2002}, pages = {245}, keywords = {marine diesel engine, knowledge base, fault detection, fault identification, fault tolerance, exspert system, fuzzy logic, neural network, control system, reconfiguration}, title = {Fault tolerant control system for large diesel engine in marine propulsion}, keyword = {marine diesel engine, knowledge base, fault detection, fault identification, fault tolerance, exspert system, fuzzy logic, neural network, control system, reconfiguration}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font