Prognozowanie resztkowej miary eksploatacji młyna wentylatorowego z wykorzystaniem sieci neuronowych

Praca zawiera opis metodologii prognozowania czasu resztkowego (czasu do awarii) dla młyna wentylatorowego MWk-16. Ze względu na krótki czas pracy młyna wentylatorowego pomiędzy naprawami (krótkie krzywe życia) oraz duży rozrzut długości tych krzywych, prognoza przewidywanego czasu do awarii w oparciu o zebrane dane stanowi bardzo istotną przesłankę do podejmowania decyzji eksploatacyjnych. W celu rozwiązania przedstawionego problemu w pracy rozpatrzono dwie koncepcje struktur sieci neuronowych.

---

The paper concerns methodology of forecasting of residual time (time to breakdown) of milling fan MWk-16. As the time between breakdowns of the fan is very short (short live curves) and variable, forecasting of life time based on collected data gives very important information which can be used in making decisions concerning machine operation. In order to solve the problem two structures of neural networks were considered.