I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 8 ,   p p .   2 4 8 6 ~ 2 4 9 3   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 4 . p p 2 4 8 6 - 2493          2486       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Co a l - Fired  Bo ile r  F a ult  Predi ction  u sing     Artif i cia l Neural   Netw o rk s       No ng   Nurnie  M o hd   Nis t a h 1 ,  K ing   H a nn   L i m 2 ,  L e nin   G o p a l 3 ,   F ira s   B a s i m   I s m a il Alna i m i 4   1 De p a rt m e n t  o f   F o u n d a ti o n   o f   S c ien c e   &   En g in e e rin g ,   Cu rt in   U n iv e rsit y   M a la y sia ,   M a l a y s i a   2 ,3 De p a rt m e n t  o f   El e c tri c a l  &   Co m p u ter  En g in e e rin g ,   Cu rt in   U n iv e rsit y   M a la y sia ,   M a l a y s i a   4 De p a rt m e n t  o f   M e c h a n ica l  En g i n e e rin g ,   Un iv e rsity   T e n a g a   M a lay sia   (UN I T EN) ,   M a l a y s i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   3 1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   2 0 ,   2 0 1 8     Bo il e r  f a u lt   is  a   c rit ica l  issu e   i n   a   c o a l - f ired   p o w e r  p lan t  d u e   to   it s  h ig h   tem p e r a tu re   a n d   h ig h   p re ss u re   c h a ra c teristics .   T h e   c o m p lex it y   o f   b o il e r  d e sig n   in c re a se s  th e   d iff icu lt y   o f   f a u lt   in v e stig a ti o n   in   a   q u ick   m o m e n t  to   a v o id   lo n g   d u ra ti o n   sh u t - d o w n .   I n   th is  p a p e r,   a   b o il e r  f a u lt   p re d ict io n   m o d e l  is  p ro p o se d   u si n g   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk .   T h e   k e y   in f lu e n ti a l  p a ra m e ters   a n a ly sis  is  c a rried   o u t  to   id e n ti f y   it s  c o rre latio n   w it h   th e   p e rf o rm a n c e   o f   th e   b o il e r.   T h e   p re d ictio n   m o d e l   is  d e v e lo p e d   t o   a c h iev e   th e   lea st  m is c las si f ica ti o n   ra te  a n d   m e a n   sq u a re d   e rro r.   A rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk   is   train e d   u si n g   a   se t  o f   b o il e r  o p e ra ti o n a l  p a ra m e t e rs.  S u b se q u e n lt y ,   th e   train e d   m o d e l  is  u se d   to   v a li d a te  it s  p re d ictio n   a c c u ra c y   a g a in st  a c tu a l  fa u lt   v a lu e   f ro m   a   c o ll e c ted   re a l  p lan t   d a ta.  W it h   re f e re n c e   to   th e   stu d y   a n d   t e st  re su lt s,  tw o   se t  o f   in it ial  w e i g h ts  h a v e   b e e n   tes ted   to   v e rify   th e   re p e a tab il it y   o f   th e   c o rre c t  p re d ictio n .   T h e   re su lt s   sh o w   th a t  t h e   a rti f icia l  n e u r a l  n e tw o rk   im p le m e n ted   is  a b le  to   p ro v id e   a n   a v e r a g e   o f   a b o v e   9 2 %   p re d icti o n   ra te  o f  a c c u ra c y .   K ey w o r d :   A r ti f icial  n e u r al  n et w o r k   C o al - f ir ed   p o w er   p lan t b o iler   Fau lt p r ed ictio n   Mu lti la y er ed   p er ce p tr o n   R esil ie n t b ac k p r o p ag atio n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     All  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No n g   N u r n ie  Mo h d   Nis ta h ,    Dep ar t m en t o f   Fo u n d atio n   o f   Scien ce   &   E n g i n ee r in g ,   C u r ti n   U n i v er s it y   Ma la y s ia ,   Ma la y s ia.   E m ail: E m ail:  n o n g . n u r n ie @ c u r tin . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   a  lar g e  co al - f ir ed   p o w er   p l an t,  e f f ec ti v e  eq u ip m e n t  m o n i to r in g   a n d   co n tr o l  s tr ate g ies   a r e  cr u cial   to   av o id   a  ca ta s tr o p h ic  ac cid e n t.  I n   e x is t in g   s y s te m s ,   h i s to r ical  d ata  ar e  u s ed   m ai n l y   f o r   m o n ito r i n g ,   co n tr o l   an d   o v er - l i m it  alar m ;  b u t  n o t  f o r   f a u lt  p r ed ictio n   o r   d iag n o s is   [ 1 ] .   Fu r th er m o r e,   co al - f ir ed   p o w er   p lan t  b o iler   ( C FB )   u n its   h a v e  co m p le x   c h ar ac ter is tic s   an d   m ec h an i s m s   d u e  to   it s   h ig h   te m p er atu r e   an d   h i g h   p r ess u r e  ch ar ac ter is tic s .   T h e  m o s t  co m m o n   t y p es   o f   f a u lts   r elate d   to   b o iler   in   co al - f ir ed   p o w e r   p lan t  i n cl u d e  as h   d ep o s it  f o u lin g   an d   s la g g in g   [ 2 ] - [ 5 ] ,   a b n o r m al  h i g h   s u p er h ea ter   in let  te m p er atu r e   r ea d in g ,   ab n o r m a l   te m p er atu r e  o f   t h e  f lu e  g as a n d   th e  b o iler ’ s   p r ess u r e  r ea d in g   d u r in g   d ep r ess u r izatio n   b e f o r e  s tar t u p   [ 6 ] .    T h e  m o s t   co m m o n   tech n iq u es   in   d ev elo p in g   a  p o w er   p lan t  s y s te m s   i n v o l v e  m at h e m atica l   o r   ca u s al  m o d el s ,   d ata  m i n i n g   an d   ar ti f i cial  n e u r al  n et w o r k   ( A NN )   ap p r o ac h   [ 1 ] ,   [ 7 ] - [ 1 3 ] .   T h e  b asi c  id ea   o f   m o d elli n g   is   to   ap p r o x i m ate  t h e  r ea l  g eo m e tr y   to   an   id ea l  g eo m etr y   w it h   an   as s u m p tio n   th at  t h e  v alu es  ar e  p er f ec t  o r   ac cu r ate.   I t  in tr o d u ce s   u n ce r tain tie s   b ec au s e  all  th e  m ater ial   p r o p e r ties   ar e  d ep en d en t  o n   t h e  in s i g h t s   an d   t h e   r ig h t  s elec tio n   o f   th e  co n s ta n t  p r o p er ty   v al u es  o f   t h e  ac tu a l  eq u ip m e n t  u n d er s t u d y   [ 1 4 ] .  R am ad h a s   et  a l .  [ 1 5 ]   co n clu d ed   th a t  r es u lts   f r o m   t h eir   th eo r etica l  m o d el  o f     t h e  c o m p lete   co m b u s tio n   s t u d ies  f o r   a  b io d iesel f u elled   en g i n e   w er e  p r o v ed   to   b e  r e liab le  an d   ad eq u ate,   alt h o u g h   i n   g e n er al  it   is   s ti ll  d i f f ic u lt  to   attai n   ac t u al  co m p lete   co m b u s tio n .   T h is   i s   d u e  to   t h e  f ac t  th at   t h eir   ap p r o ac h   is   b ased   o n   t h e  n u m e r ical  ca lcu lat io n   o f   m as s ,   m o m e n t u m   a n d   en er g y   eq u atio n s   in   eit h er   o n e,   t w o   o r   th r ee   d im en s io n s   to   f o llo w   th e  p r o p ag atio n   o f   f la m e  o r   co m b u s t io n   f r o n t   with i n   t h e  e n g i n e  co m b u s t io n   ch a m b er .   W h er ea s ,   A NN   ap p r o ac h   h as   a  h i g h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A N N   to   P r ed ict  C o a l - F ir ed   B o iler   F a u lt  u si n g   B o iler   Op era tio n a l   …   ( N o n g   N u r n ie  Mo h d   N is ta h )   2487   d eg r ee   o f   f au lt  to ler an ce   an d   h ig h   p r o ce s s i n g   s p ee d   b ec au s e  o f   its   s i m p li f ied   co n n ec tio n s   w h ile  d ea l in g   w it h   co m p le x   ca lc u latio n s   [ 7 ] .   T h is   i s   o b tain ed   w it h   h i g h   a cc u r a cy   w it h o u t  th e  u s e  o f   tech n icall y   ad v an ce   d ev elo p ed   s o f t w ar e  [ 1 6 ] .  Mo r eo v er ,   A NN   is   ab le  to   lear n   th e  r elatio n s h ip   b et w ee n   th e   s elec ted   i n p u t  a n d   o u tp u t  t h r o u g h   a  p r o ce s s   k n o w n   as  n e t w o r k   tr ai n in g .   T h is   ap p r o ac h   allo w s   u s er   to   t est  an d   ex p lo r e  th e   s i m u lat io n   f a s ter   an d   ea s ier .   T o   en s u r e  th a t  th e  A NN  m o d el  is   r ea d y   to   b e  d ep lo y ed ,   it  is   f i r s t  v alid ated   u s i n g   u n s ee n   d ata  to   co m p ar e  its   ac c u r ac y   o f   t h e  o u tp u t a g ai n s t th e   ac tu al  o u tp u t v al u e  [ 3 ] .   T h er e  ar e  a  g r ea t  n u m b er   o f   s t u d ies  ca r r ied   o u t  i m p le m e n ti n g   A NN  i n   p r ed ictio n   an d   r ep li ca tin g   th e   b eh av io r   o f   an   e n er g y   g en er at io n   p lan t  b o iler .   On e   o f   t h e  m o s t  r e s ea r ch ed   ar ea s   i n clu d e   f a u lt   d etec tio n   a n d   class i f icatio n   o f   a  p o w er   tr an s m is s io n   li n e   to   p r o v id e  q u ick   r esp o n d   ti m e  w h ile  av o id in g   a  tr ip   o cc u r an ce   in   th e  cir c u it  b r ea k er   b et w ee n   its   s u b s tatio n s   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   A s   f o r   a  p o w er   p lan t  f au l t  d iag n o s i s ,   an   A N N  ap p r o ac h   is   i n teg r ated   w i th   an   ex p er t  s y s te m   i n ter f ac e   to   i m p r o v e  t h e  s y s te m ’ s   o v er all  p er f o r m a n ce   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .  I n   th e   late  9 0 s ,   a  p r ed ictiv e  co n tr o ller   h as  b ee n   d er iv ed   f r o m   a  n e u r al  n et w o r k   m o d el  b ased   n o n li n ea r   alg o r it h m   t h at   p r o v id es  an   o f f s et   f r ee   c lo s ed   lo o p   b eh av io r   f o r   a  t h er m al   p o w er   p lan t  co n tr o l  [ 2 1 ] .   A   s tu d y   w as   ca r r ied   o u t   to   s i m u late  th e  e v o lu t io n   o f   b o iler   h ea t  ab s o r p tio n   u n d er   r ea lis tic  co n d itio n   o f   th e  as h   d ep o s itio n   in   a  co al   f ir ed   b o iler   u s in g   A NN  [ 2 ] .   An o th er   w o r k   b y   [ 1 6 ]   r ep o r t ed   h o w   A NN  w as  d e v elo p ed   to   m o n i to r   b o iler ’ s   b eh av io r   an d   ev al u ate  t h e  b io m as s   f o u li n g   a s   a  m ea n   o f   i m p r o v in g   th e  e x is t in g   b o iler   m o n ito r in g   tec h n iq u e.     Me an w h ile  i n   a  m o r e  r ec en t  w o r k   b y   S m r e k ar   et  a l .   [ 2 2 ] ,   an   A NN  w a s   d ev elo p ed   to   p r ed ict  f r esh   s tea m   p r o p er ties   f o r   s u itab le  c o m b i n atio n   o f   i n p u t  p ar a m ete r s .   I n   th e ir   w o r k ,   th e y   w er e  a b le  to   id en tify   t h r ee   h ig h   i m p ac t  in p u t  p ar a m eter s   th at  allo w s   t h e m   to   ac h iev e  a cc ep tab le  ac cu r ac y .   T h e  p ar am eter s   i n cl u d e  m as s   f lo w   r ate  o f   co al,   w h ic h   is   d e p en d en t  o n   t h e  b elt  co n v e y o r   s p ee d ,   v alv e  o p en i n g s   o f   t h e  s tea m   l in e  a n d   th e   f ee d   w ater   p r ess u r e.   R u s i n o wsk i  e t  a l .  [ 2 3 ]   d ev elo p ed   an   ANN  m o d el  to   m ap   t h e  i n f l u e n ce   o f   f lu e   g a s   lo s s e s   an d   en er g y   lo s s e s   d u e  to   u n b u r n ed   co m b u s tib les  o n   t h e  m ai n   o p er atio n al  p ar am e ter s   o f   th e  b o iler .   T h e   d ev elo p ed   m o d el  w as   ab le  to   co n f ir m   t h at  t h e  a ir   ex ce s s   r atio   an d   f l u e  g as   te m p er at u r e   e x er t  a   d o m i n a n t  in f lu e n ce   u p o n   th e  f l u e  g as  lo s s es.  O v er   th e  p a s t  d ec ad e,   th ese  s t u d ies  h av e  s h o w n   t h e  ca p ab ilit y   o f   a n   A NN   as a   to o l in   en er g y   p r ed ictio n   an d   m o d ellin g .               T h is   p ap er   in v es tig a te s   t h e  u s e  o f   an   A NN   w it h   a  s p ec if i c  s et  o f   p ar a m eter s   to   p r ed ict  th e  b o iler   f au lt y   co n d itio n   i n   a  co al - f ir ed   p o w er   p la n t   an d   r ep o r t  th e  f in d in g s   w it h   t h e  s u p p o r t  o f   ex is t in g   liter atu r e .   T h e   o u tco m e  o f   t h i s   s i m u lat io n   w i ll  b e  u s ed   as   p ar t  o f   an   o n g o i n g   s t u d y   i n   d ev e lo p in g   an   i n t ellig e n t  m o n ito r in g   s y s te m   in ter f ac e   f o r   a  p o w er   p lan t  b o iler   co n d itio n   m o n i to r in g .   T h i s   p ap er   is   d iv id ed   in t o   t w o   s ec t io n s .   T h e   f ir s t  s ec tio n   w ill  b e  a  b r ief   d i s cu s s io n   o n   t h e  u s e  o f   Mu l ti - la y er ed   P er ce p tr o n   ( ML P )   in   A N N.   T h en ,   in   th e   s ec o n d   s ec t io n ;   th e   i n v e s ti g at io n   o f   t h e  i m p le m en ted   m o d el   ar e   d is c u s s ed   to   r ep o r t  th e   p r ed ictio n   o u tco m e   an d   p er f o r m an ce .       2.   M UL T I - L AY E R E D  P E RC E P T RO NS ( M L P )   NE URAL  NE T WO RK   On e  o f   t h e  m o s t   w ell   d o cu m e n ted   a n d   f r eq u e n tl y   u s ed   t y p e s   o f   ANN   i s   M L P   [ 2 4 ] .   An   M L P   is   a  f ee d   f o r w ar d   n e u r al  n et w o r k   co n s i s tin g   o f   a  n u m b er   o f   n e u r o n s   co n n ec ted   b y   w ei g h ted   li n k s .   T h e  n eu r o n s   ar e   o r g an ized   in   s e v er al  la y er s ,   n a m el y   th e  i n p u t  la y er ,   h id d en   l a y er ( s )   an d   o u tp u t  la y er .   An   e x a m p le  o f   a  t y p ical   o n e  h id d en   l a y er   M L P   is   illu s t r ated   in   Fig u r e  1 .   A s   ill u s tr ate d   in   Fig u r e  1 ,   th e  in p u t  la y er   r ec eiv es  a n   ex ter n al   ac tiv atio n   v ec to r ,   an d   p ass e s   it  th r o u g h   th e  w eig h ted   co n n ec tio n s   ( W ij )   o f   t h e  n e u r o n s   i n   th e  h id d en   la y er .   T h is   p r o ce s s   co m p u tes   t h eir   a ctiv atio n s   ( W kj )  a n d   p ass e s   t h e m   to   n e u r o n s   i n   s u cc ee d i n g   la y er s   u n til  it r ea c h es   th e  o u tp u t  la y er   [ 2 5 ] .  B asicall y ,   t h e  i n p u t  v ec to r   is   p r o p ag ated   f o r w ar d   t h r o u g h   th e   n et w o r k   p r o d u ci n g   a n   ac tiv atio n   v ec to r   in   t h e  o u tp u t   la y er   at  th e  e n d   o f   th e  p r o ce s s .   T h e  m ap p in g   o f   i n p u t  v ec to r   o n to   o u tp u t  v ec to r   is   in   f ac t d eter m i n ed   b y   t h e  co n n ec t io n   w ei g h ts   o f   t h e  n e t.       Fig u r e  1 .   A   to p o lo g y   o f   a  g en er al  ML P   w it h   o n e  h id d en   la y er   X 1   X 2   X 32   V 1     V 32     I n p u t   Y   Ou tp u t   W ij   W kj   V 2     Hid d en   .   .   .   .   .   .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   2018   :   2 4 8 6   –   2 4 9 3   2488   T ab le  1 .   I n p u t p ar am eter s   d ata   d escr ip tio n   I n p u t   p a ram et e rs   D at a s e t   d e s cr i p t i o n   U n i t   T e mp e r a t u r e   •       B o i l e r   r e - h e a t e r   a n d   s u p e r h e a t e r   i n l e t / o u t l e t   a n d   e x c h a n g e   me t a l   t e mp e r a t u r e   •       Ec o n o mi z e r   i n l e t / o u t l e t   t e mp e r a t u r e   ° C   P r e ssu r e   •       B o i l e r   d r u m  p r e ssu r e   •     S u p e r h e a t e d   st e a m  p r e ssu r e   •     C i r c u l a t i o n   p u m p   p r e ssu r e   •     T e mp e r a t u r e   a n d   st e a m o u t l e t   p r e ss u r e   •     Ec o n o mi z e r   i n l e t   p r e ssu r e   Bar   F l o w   r a t e   •       S t e a m fl o w   •     F e e d w a t e r   f l o w   •     S u p e r h e a t e r   w a t e r   i n j e c t i o n   c o m p e n sa t e d   f l o w   T o n / h r       On e  o f   th e  m ai n   co m p o n en t s   o f   a n   M L P   is   t h e  tr ai n in g   alg o r ith m .   T h e  p u r p o s e  o f   t h e  tr ain i n g   alg o r ith m   is   to   f i n d   th e  ap p r o x i m ate  s o lu t io n s   to   m i n i m ized   er r o r s   [ 2 4 ] .   Fr o m   e x is ti n g   lite r atu r es  [ 2 6 ] - [ 2 8 ] ,   it   is   ev id en t  th at  t h e  m o s t  co m m o n   tr ain i n g   al g o r ith m s   u s ed   f o r   A NN   m o d el  p r ed ictio n   an d   f o r ec asti n g   ar e  th e   g r ad ien t  d escen t  m et h o d s   class   o f   alg o r it h m .   O n e  o f   th e  p r ef er r ed   alg o r ith m s   o f   t h is   class ,   in   ter m s   o f   co n v er g e n ce   s p ee d ,   ac cu r ac y   an d   r o b u s tn es s   w it h   r esp ec t  to   its   lear n in g   p ar a m eter s ,   is   th e  R esil ien t   B ac k p r o p ag atio n   ( R P r o p )   alg o r ith m   in tr o d u ce d   b y   [ 2 8 ] .   T h e  b asic  p r in cip le   o f   R P r o p   is   t h e  d ir ec t  ad ap tatio n   o f   t h e  w ei g h t  u p d ate  v al u es   W ij .   I t  m o d if ies   t h e  s ize   o f   th e   w ei g h t  s tep   d ir ec tl y   b y   i n tr o d u cin g   th e   co n ce p t  o f   r esil ien t   u p d ate  v al u e s .   T h is   r esu lt s   i n   a n   ad ap tatio n   e f f o r t  t h at  i s   n o t  d is to r ted   b y   a n   u n f o r eseea b le  g r ad ien t   b eh av io r   [ 2 5 ] .   I n   th is   p ap er ,   th e  A NN   m o d el  w ill  u s e  R P r o p   as  th e  tr ai n in g   al g o r ith m   f o r   th is   s i m u latio n   f o r   th e  b o iler   f au l t p r ed ictio n .       3.   B O I L E R  O P E RAT I O NA L   P ARAM E T E RS   Gen er all y ,   a  p h y s ical  m o d el  r eq u ir es  an   ex ac t  n u m b er   o f   p a r a m eter s   v al u es  f o r   ca lcu latio n s .   Hen ce ,   th e  ch o ice s   ar e  d ictated   b y   th e  eq u atio n   r ep r esen ti n g   t h e  p r o ce s s es  i n v o l v ed .   T h is   li m it s   th e  ch o ice  o f   i n p u t   an d   o u tp u t  p ar a m eter s   b y   t h e  ― ca u s e  an d   ef f ec t‖   r elatio n s   [ 2 2 ] .   Un lik e   a  p h y s ical  m o d el,   th e  in p u t  an d   o u tp u t   p ar am eter s   in   A NN  m o d ellin g   ar e  m o s tl y   s elec ted   o n   th e  b asis   o f   th e  o b j ec tiv e  o f   th e  m o d ell in g   an d   t h e   b o iler ’ s   o p er ato r s ’   ex p er ien ce .   I n   f ac t,  th e  in p u t  p ar am e ter s   ar e  u s u all y   o p ti m ized   to   co m p r o m is e  b et w ee n   t h e   n u m b er   o f   p ar am eter s   an d   th e   d esire d   ac cu r ac y   o f   th e  A NN   p r ed ictio n . T h e  f in al  s et  o f   in p u t  p ar am eter s   w a s   d ef in ed   o n   th e  b a s is   o f   o b s e r v atio n s   r elate d   o n l y   to   t h e  b o iler   u n it,  ad v ice  an d   f ee d b ac k   f r o m   t h e  p lan t   o p er ato r ,   r em o v al  o f   p ar a m et er s   th at  h as  n o n - e f f ec t iv e  f a cto r s   o n   th e  f au lt y   s ce n ar io   an d   an y   r ed u n d a n t   r ea d in g s   f r o m   t h e  s a m e  s e n s o r s   [ 2 9 ] .   T h e  in p u t p ar a m eter s   a n d   th eir   d ataset  d escr ip tio n   ar e   lis ted   in   T ab le  1 .     T h e  p ar am eter s   lis ted   ar e  i m p o r tan t  to   m o n ito r   th e  o v er all  p er f o r m a n ce   o f   th e  b o iler .   P r i m ar il y ,   t h e   te m p er atu r e  o f   t h e  s tea m   p r o d u ce d   in   t h e  b o iler   is   d ep en d an t  o n   th e   s u p er h ea ter   an d   r e h ea ter   to   r ea ch   it s   o p ti m u m   te m p er at u r e  b ef o r e  it  is   tr an s f er r ed   to   th e  t u r b in e .   T h er ef o r e,   th e  w ater   s u p p l y   an d   f u e l  f lo w   r ate   lead in g   to   t h e  b u r n er   n ee d   to   b e  at  th e   r ig h t  p r es s u r e  a n d   t e m p er atu r e  le v el  to   p r o v id e  t h e  e x ac t  a m o u n t  o f   co m b u s t io n   f o r   th e  s tea m   p r o d u ctio n .   L i k e w i s e,   th e  w ater   leav in g   t h e  h i g h   p r ess u r e  f ee d w ater   h ea ter   n ee d ed   to   b e  r aised   to   r ea ch   th e  s at u r atio n   te m p er at u r e  to   co r r esp o n d   to   th e  b o iler   d r u m   p r ess u r e  as  a  s af et y   m ea s u r e.   T h is   is   ac h ie v ed   th r o u g h   t h e   ec o n o m izer   b y   ex c h a n g i n g   h ea t  w it h   th e  g as   leav in g   t h e   s u p er h ea ter   in   th e   te m p er atu r e  a n d   p r ess u r e  i n l et  an d   o u tlet  t u b e  u p   to   t h e   s tack .   He n ce ,   a  s u m m ar y   o f   th e  d atase t  th a t  co r r esp o n d s   to   th e  te m p er atu r e,   p r ess u r e  an d   f lo w   r ate  o f   t h e  b o iler   ef f icie n c y   ar e  id en ti f i ed   in   T ab le  1 .   Nex t  s tep   is   to   f ee d   th e  s e lecte d   p ar am eter   d ata  to   th e  n et w o r k   f o r   s i m u latio n .   Firstl y ,   i t  is   k n o w n   th at  t h e  s tar ti n g   v al u e s   o f   t h e  w ei g h ts   i n   a  n et w o r k   h av e  a  s i g n i f ica n t  e f f ec t  o n   t h e  tr ai n in g   p r o ce s s   [ 3 0 ] ,   [ 3 1 ] .  A c h ie v in g   t h i s   r eq u ir es  co o r d in atio n   b et w ee n   t h e  tr ai n i n g   s et  n o r m aliza tio n ,   t h e  ch o ice  o f   tr ain in g   f u n ctio n   an d   th e   ch o ice  o f   w ei g h t  i n iti aliza tio n .   T o   ev alu ate   h o w   m u ch   in f l u e n ce   ea ch   ass u m ed   i n itial  w eig h t s   h as  o n   th e  o u tp u t   an d   t h er eb y   to   id en ti f y   t h e  b est   in itial  w eig h t   f o r   t h e  s i m u la tio n ,   a   s e n s it iv it y   a n al y s i s   w a s   p er f o r m ed .   T h e  f ir s t  i n i tia l  s e t   o f   t h e   w ei g h t   ( W 1 )   v al u e  w a s   s et   to   ze r o   a n d   t h e  s ec o n d   i n itial  s e t  o f   w ei g h ts   ( W 2 )   is   a  p r e - s elec ted   an d   r a n d o m ized   v al u e  s e t.  T h ese  weig h ts   ar e   ap p lied   to   th e   s a m e   s elec ted   d ata  s et  i n   o r d er   t o   ex a m i n e  h o w   m u c h   i t  ch an g ed   th e  ac c u r ac y   o f   t h e   m is cla s s i f ied   r ate  ( MC R )   p r o d u ce d   w h en   u s i n g   R P r o p .   T h e  tr ain in g   an d   te s ti n g   r e s u lt  ar e  r ec o r d ed   an d   s av ed   ac co r d in g l y   f o r   a n al y s is   an d   co m p ar is o n .   I n   o r d er   t o   co m p ar e  th e  r es u lt f a i r l y ,   th e  f o llo w in g   cr iter ia  w er e   s et:     a.   Data   n o r m a lizatio n   is   i m p o r tan t  to   a v o id   b ias  an d   n o is e  d is t u r b an ce s .   Sin ce   th e  tar g et  o u t p u t  is   s et  to   b e   eith er   0   f o r   n o r m al  a n d   1   f o r   f au lt y ;  all   t h e  s a m p le   d ata  ar e  n o r m alize d   a n d   s ca led   to   b e  b et w ee n   0   a n d   1   u s i n g   th e  Mi n - Ma x   n o r m al izat io n   m et h o d   E q u atio n   ( 1 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A N N   to   P r ed ict  C o a l - F ir ed   B o iler   F a u lt  u si n g   B o iler   Op era tio n a l   …   ( N o n g   N u r n ie  Mo h d   N is ta h )   2489       Data   n o r m alize d                                                              ( 1 )     W h er e  Ax   r ep r esen ts   t h e  o r ig i n al  d ata  v al u e  b ef o r e  n o r m aliz atio n     b.   T h e  n et w o r k   co n s is ts   o f   3   la y er s ;  in p u t  la y er ,   o n e  h id d en   la y er   an d   o n e  o u tp u t  la y er .   I n   th e  h id d en   la y er ,   th er e  ar e  3 2   h id d en   n eu r o n s ,   an d   t w o   o u tp u t  v alu e  o f   0   an d   1   f o r   th e  o u tp u t  la y er .   T h e  n u m b er   o f   iter atio n s   f o r   ea ch   ep o ch   is   s et   to   5 0 0   an d   ea ch   d ata  s et  w i ll  b e  tr ain ed   f o r   1 0   r u n s .   c.   T h e  s elec ted   tr ain i n g   al g o r ith m   u s ed   f o r   th i s   s i m u latio n   i s   R P r o p   d u e  to   its   h ig h   s p ee d   co n v er g e n ce ,   ac cu r ac y   a n d   r o b u s tn e s s .   B y   s etti n g   t h e  lear n in g   r ate  to   it s   d ef au lt  v al u e  o f   0 . 1 ,   all  th e   w ei g h ts   i n   t h e   n et w o r k   co n v er g e  r o u g h l y   at  t h e  s a m e  s p ee d .   d.   On e  o f   t h e  m o s t  co m m o n   f o r m s   o f   ac ti v atio n   f u n ct io n   is   th e  H y p er b o lic  tan g e n t  s i g m o id   f u n ctio n   Eq u atio n   ( 2 ) .   T h is   f u n ctio n   is   s elec ted   b ec au s e  t h e y   ar e  m o r e  lik el y   to   p r o d u ce   o u tp u ts   th a t a r e  o n   av er ag e   clo s e  to   ze r o   [ 3 2 ] .                                                 ( 2 )     e.   On e  p r e - r an d o m ized   d ata  s et  w a s   u s ed   f o r   ea ch   A NN  m o d el.   T h is   is   to   en s u r e  th at  t h e  s a m e  d ata  w er e   u s ed   i n   tr ai n in g   a n d   test i n g .   T h is   p r o v id ed   th e  co m m o n   p l atf o r m   f o r   co m p ar is o n   o f   r es u lts   f o r   d if f er e n t   in itial  w e ig h t s   s et.   f.   T h e  s am e  p r o p o r tio n   o f   d ata  f o r   tr ain in g ,   an d   test i n g   w a s   u s ed   f o r   ea ch   A NN  ( 7 0 %  tr ain i n g   a n d   3 0 %  test i n g ) .   g.   T o   d eter m in e  t h e  m i n i m u m   d i f f er en ce   b et w ee n   t h e  an s w er   o f   th e  o u tp u t  n eu r o n   Y  an d   t h e  tar g et  v alu e  o f   Z ,   t h e  m in i m iza tio n   o f   th e  er r o r   u s in g   Me a n   Sq u ar ed   E r r o r   ( MSE )   m et h o d   E q u atio n   ( 3 )   is   u s ed ,   w h er e  Z j   is   th e  tar g et  o u tp u t a n d   Yj   r ep r esen t s   th e  o u tp u t o f   t h e  n et w o r k .                 ∑ (             )                         ( 3 )     h.   T o   ev alu ate  th e  p er f o r m a n c e  o f   th e  n et w o r k   i n   ac h ie v i n g   a n   ac ce p tab le  ac cu r ac y   r ate,   th e  Miss - C las s i f icatio n   R ate  ( MCR )   s h o w n   i n   Eq u atio n   ( 4 )   is   u s ed   w h er e  T P  r ep r esen ts   tr u e  p o s itiv e,   T N  r ep r esen ts   tr u e  n eg a tiv e  a n d   T S is   th e  to tal  n u m b er   o f   s a m p l es.                   (     ∑      ∑    ∑    )                      ( 4 )       4.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S     I n   t h is   p ap er ,   d ata  f r o m   a  lo ca l  th er m al  p o w er   p lan t  co n tai n in g   1 2 8 6   tr ain i n g   d ata  a n d   5 5 1   test in g   d ata  ar e  p r e - r an d o m ized   a n d   n o r m al ized   f o r   th e  ANN  m o d el .   T h e  s elec ted   n et w o r k   is   a  th r ee   la y er   M L P   w it h   3 2   in p u t  p ar am eter s   an d   t w o   t ar g et  class e s   o f   0   an d   1 .   T h e  h id d en   la y er   co n s is t s   o f   3 2   h id d en   n eu r o n s   an d   a   s ig m o id   f u n ctio n   is   u s ed   a s   th e  ac tiv atio n   f u n ctio n .   M A T L A B   p lat f o r m   i s   u s ed   to   co n d u c t th i s   s i m u latio n   i n   a   2 . 2 0 GHz   I n tel® Co r e™   i5 - 5 2 0 0 U  C P U  w ith   8 GB   R A M.     I n   T ab le   2 ,   th e  n et w o r k   s i m u latio n   r esu l t  i m p le m en tin g   b o th   in i tial  w ei g h t  s e tu p s   f o r   W 1   an d   W 2   ar e  r ep o r ted .   B ased   o n   th e  r esu lt,  it  is   e v id en t  t h at  th e  s elec ted   tr ain in g   alg o r it h m   ( R P r o p )   w as  ab le  to   co m p u te  th e   tr ain in g   in   an   a v e r ag e  o f   1 . 4 2   m ill is ec o n d s   f o r   5 0 0   iter atio n s   u s i n g   W 1 .   Fro m   t h e   o b s er v atio n ,   it  w a s   also   ab le  to   ac h ie v e  t h e  h ig h e s t  ac c u r ac y   f o r   MSE   o f   0 . 0 3 1 7 ,   w h i le  ac h iev i n g   a  v er y   g o o d   MC R   o f   3 . 5 3 %.  Me an w h ile,   w h en   th e   in itial   w ei g h t  W 2   w as  ap p li ed ,   th e  tr ain i n g   r es u lt  h as  a  s lig h t  i m p r o v e m e n t .   B ased   o n   th e  o u tco m e,   alt h o u g h   it to o k   1 . 6 3   m illi s ec o n d   to   co m p u te;  t h e  M SE  ac h ie v ed   is   0 . 0 2 5 4   an d   it h as  a   lo w er   m is cla s s i f icatio n   r ate  o f   2 . 7 1 %.         T ab le  2 .   T r ain in g   an d   T esti n g   R es u lt s   o f   Mu l tila y er   P er ce p tr o n   Neu r al  Net w o r k s     W e i g h t   S a mp l e   M S E   M i s c l a ssi f i e d   r a t e   T r a i n i n g   r e su l t   W1   0 . 0 3 1 7   3 . 5 3 %     W2   0 . 0 2 5 4   2 . 7 1 %   T e st i n g   r e su l t   W1   0 . 0 4 8 7   5 . 8 6 %     W2   0 . 0 4 9 1   6 . 0 6 %   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   2018   :   2 4 8 6   –   2 4 9 3   2490     Fig u r e  2 .  I n itial  w ei g h t  s et u p   co m p ar is o n   f o r   t h e  f a u lt p r ed ictio n         Fig u r e  3 .  T r ain in g   r esu lt o f   t h e  A NN  m o d el   u s in g   W 2       T o   ch ec k   f o r   th e  b est  p ar a m e ter   s etu p   f o r   th e  A NN  in   t h is   in v e s ti g atio n ,   th e  te s ti n g   r es u lts   o f   t h e   s a m e  d ata  s et  s a m p le   ar e  also   r ec o r d e d   f o r   co m p ar is o n .   A lt h o u g h   t h e  co m p u tatio n   ti m e  r e co r d ed   is   th e  s a m e   w it h   t h e  tr ain i n g   r es u lt;  t h er e  is   a  s ig n i f ican t  d if f er e n ce   in   t h e  MSE   an d   MCR   r ec o r d ed .   T h e  test in g   s a m p le   f o r   W 1   p r o d u ce s   an   a v er ag e  o f   0 . 0 4 8 7   f o r   its   MSE   w i th   a   v er y   s m all  d i f f er en ce   o f   2 . 3 3 %  h i g h er   MC R   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A N N   to   P r ed ict  C o a l - F ir ed   B o iler   F a u lt  u si n g   B o iler   Op era tio n a l   …   ( N o n g   N u r n ie  Mo h d   N is ta h )   2491   5 . 8 6 %  co m p ar ed   to   t h e  tr ai n i n g   o u tco m e  p r ese n ted   i n   T ab le  2   f o r   W 1 .   Me an w h ile  a   s m all   d if f er e n ce   o f   MSE   an d   MC R   v al u e  is   r ec o r d ed   w h e n   th e  i n itia l  w eig h t s   ar e  m o d i f ied   u s i n g   W 2 ,   an   a v er ag e  o f   0 . 0 4 9 1   f o r   its   MSE   an d   6 . 0 6 % M C R   r esp ec t iv el y .   I n   Fi g u r e  2 ,   a  s a m p le  o f   1 0 0   p r ed icted   o u tp u t  w er e  ex tr ac ted   f r o m   a  co n ti n u o u s   r ec o r d ed   s i m u latio n   o f   1 2 8 6   s im u lat ed   d ata  s a m p l e  to   co m p ar e  th e m   ag ai n s t  th e   ac tu al  m ea s u r ed   o u tp u t.  Her e,   th e  in it ial  w eig h t   f o r   W 2   s h o w s   a  b etter   ac c u r a c y   r ate  o f   9 5 . 5 %  co m p ar ed   to   W 1   f o r   th e  f ir s t   1 0 0   s a m p le  o f   1   m i n u te  i n ter v al s   tr ain i n g .   B ased   o n   t h e  f a u lt  a n d   n o r m al  t h r es h o ld   lin e  i n   F ig u r e  2 ,   p r ed icted   o u tp u t  f r o m   r an d o m ized   i n itia l   w ei g h ts   s h o w s   m o r e  d ata  p o i n ts   t h at  h a s   th e  lea s t  p r ed ictio n   er r o r   c o m p ar ed   to   th e  p r e d icted   o u tp u t  u s i n g   ze r o s   as  in itial  w eig h t s .   Ho w e v er ,   w h en   t h e  n et w o r k   u s i n g   r an d o m   w eig h t s   ( W 2 )   is   p r esen ted   w it h   n e w   s et  o f   d ata  f o r   tes tin g ,   t h e   r ec o g n i ti o n   r ate  h ad   a  s li g h t   d r o p   r esu ltin g   i n to   9 1 . 8 %  o u tp u t  p r ed i ctio n   ac c u r ac y ,   s ee   Fig u r e  3   an d   Fi g u r e  4.   T h is   m a y   b e  d u e   to   th e   f ac t  t h at  d ata   u s ed   f o r   tes tin g   h as   n e v er   b e en   u s ed   to   tr ai n   t h e   n et w o r k .   T h e  ac cu r ac y   r ate  m a y   i m p r o v e  i f   m o r e  d ata  ar e  co llected   an d   u s ed   f o r   tr ain in g   in   f u t u r e  w o r k   to   allo w   b etter   lear n i n g   r ate  f o r   th e  n et w o r k .           Fig u r e  4 .   T esti n g   r esu lt o f   t h e  A N N  m o d el  u s in g   W 2       5.   CO NCLU SI O N   T h e   p r im ar y   tar g et  o f   t h is   p ap er   w as  to   in v e s ti g ate  an   i m p le m en tatio n   o f   A NN  f o r   a  f a u lt  p r ed ictiv e   to o l  f o r   a  C FB   to   f ac ilit a te  p la n t  o p er ato r s   to   id en tify   a n d   n a r r o w   d o w n   t h e   ope r atio n al   b o iler   p ar a m eter s   t h at   ca u s e s   th e  f a u lt  q u ic k l y .  Fro m   th e  an a l y s is   o f   t h e   s i m u lati o n   u s i n g   th e   A NN  m e th o d ,   it   h as  s h o w n   a  g o o d   p er f o r m a n ce   o f   th e   s y s te m   th at  p r ed icts   t h e  co n d it io n   o f   t h e  lis ted   p ar a m eter s   in   T ab le  1   w it h   a  s ati s f ac to r y   co m p ar is o n   s u p p o r ted   b y   th e  ex p er i m e n tal  v a lu e s .   T h e  d ev elo p ed   m o d el  w a s   ab le  to   p r o v id e  an   in d icat io n   o f   th e  i m p o r tan ce   o f   t h e  v ar io u s   in p u t  p ar a m eter s ,   in   ter m s   o f   th e  e f f ec t s   o f   v ar iatio n   in   t h eir   o u tp u t  v a lu e s .   Mo r eo v er ,   t h e  in iti aliza tio n   o f   th e  r an d o m   w ei g h ts   i n   th e  m e th o d   also   r esu lts   in   a n   i m p r o v ed   ac cu r ac y   r ate  o f   9 7 . 3 %  d u r in g   tr ai n i n g   a n d   a   s lig h t  d i f f er en ce   o f   9 3. 9 %  ac cu r ac y   i n   t h e  te s tin g   p h ase .   T o   co n clu d e,   th e   p r o p o s ed   m o d el  u s in g   r an d o m   w ei g h t s   p er f o r m   b etter   an d   ca n   b e  u s ed   to   p r ed ict  th e  C FB   f au lt  o p er atio n al   p ar am eter s   ac cu r atel y .            RE F E R E NC E S   [1 ]   P .   Ya n g   a n d   S .   L iu ,   ― F a u lt   D iag n o sis  f o r  Bo il e rs  in   T h e rm a l  P o w e r  P lan t  b y   Da ta  M in in g , ‖   De c e m b e r,     p p .   6 - 9 ,   2 0 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   2018   :   2 4 8 6   –   2 4 9 3   2492   [2 ]   E.   T e ru e l,   C.   Co rtes ,   L .   Ig n a c io   Die z ,   a n d   I .   A ra u z o ,   ― M o n it o ri n g   a n d   p re d icti o n   o f   f o u li n g   i n   c o a l - f ired   u ti li ty   b o il e rs  u sin g   n e u ra l  n e tw o rk s,‖  Ch e m.  En g .   S c i. ,   v o l .   6 0 ,   n o .   1 8 ,   p p .   5 0 3 5 - 5 0 4 8 ,   2 0 0 5 .   [3 ]   Y.  S h i   a n d   J.  W a n g ,   ― A sh   f o u li n g   m o n it o ri n g   a n d   k e y   v a riab les   a n a ly sis  f o r  c o a l  f ired   p o w e r  p lan t   b o i ler,‖  T h e rm .   S c i. ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 3 - 2 6 5 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   R.   D.  P a tel  a n d   I.   J.  P a tel ,   ― A   R e v ie w   P a p e r  o n   Ero si o n   a n d   C o r ro sio n   Be h a v io r  o f   Co a l  Co m b u s ti o n   C h a m b e r, ‖   v o l.   1 ,   n o .   7 ,   p p .   7 2 - 7 6 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   A .   U .   M a li k ,   I.   A n d ij a n i,   M .   M o b in ,   F .   A l - m u a il i,   a n d   M .   A l - h a jri ,   ― Co rro sio n   o f   Bo il e r  T u b e s  S o m e   Ca se , ‖   S y mp .   A  Q.  J .   M o d .   F o re ig n   L it . ,   p p .   7 3 9 - 7 6 3 .   [6 ]   F .   B.   I.   A ln a im i  a n d   H.  H.  A l - Ka y ie m ,   ― AI  s y ste m   f o r  S tea m   Bo il e r  Dia g n o sis  b a se d   o n   S u p e rh e a ter   M o n i to r i n g . p d f , ‖   J .   Ap p l .   S c i. ,   p .   7 ,   2 0 1 1 .   [7 ]   E.   M e sb a h i,   M .   G e n ru p ,   a n d   M .   A ss a d i,   ― F a u lt   p re d ictio n /d iag n o sis  a n d   se n s o r  v a li d a ti o n   tec h n i q u e   f o r  a   ste a m   p o w e r  p l a n t, ‖   p p .   3 3 - 4 0 ,   2 0 0 5 .   [8 ]   M .   A d d e l - G e li e l,   S .   Zak z o u k ,   a n d   M .   El   S e n g a b y ,   ― A p p li c a ti o n   o f   M o d e l  b a se d   F a u lt   De tec ti o n   f o r  a n   In d u stria l   Bo il e r, ‖   Ap p l.   In d .   C o n tr o l  S o l u t.   L L C ,   p p .   9 8 - 1 0 3 ,   2 0 0 0 .   [9 ]   P .   Ilam a th i,   V .   S e ll a d u ra i ,   a n d   K.  Ba lam u ru g a n ,   ― P re d ictiv e   m o d e ll in g   a n d   o p ti m iza ti o n   o f   n it ro g e n   o x id e s   e m issio n   in   c o a l  p o w e r  p lan t  u si n g   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk   a n d   S im u late d   A n n e a li n g , ‖   IAE S   In t.   J .   Arti f.   In tell. ,  v o l.   1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 - 1 8 ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   J.  S m r e k a r,   D.  P a n d it ,   M .   F a st,  M .   A ss a d i,   a n d   S .   De ,   ― P re d ictio n   o f   p o w e r  o u tp u t   o f   a   c o a l - f ired   p o w e r  p lan t  b y   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk , ‖   Ne u ra l  Co mp u t .   A p p l . ,   v o l.   1 9 ,   n o .   5 ,   p p .   7 2 5 - 7 4 0 ,   2 0 1 0 .   [1 1 ]   M .   F a st  a n d   T .   P a lm é ,   ― A p p li c a ti o n   o f   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk s  to   th e   c o n d it io n   m o n it o r in g   a n d   d iag n o sis  o f   a   c o m b in e d   h e a t  a n d   p o w e r  p lan t, ‖   En e rg y ,   v o l.   3 5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 1 4 - 1 1 2 0 ,   2 0 1 0 .   [1 2 ]   M .   S .   P riy a ,   R.   K a n th a v e l,   a n d   M .   S a ra v a n a n ,   ― F a u lt   Dia g n o stics   o n   S tea m   Bo il e rs  a n d   F o re c a stin g   S y ste m   Ba se d   o n   Hy b rid   F u z z y   Clu ste rin g   a n d   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk s  in   Early   D e tec ti o n   o f   Ch a m b e r  S lag g in g /F o u li n g , ‖   Circ u it s S y st. ,   v o l.   7 ,   n o .   1 2 ,   p p .   4 0 4 6 - 4 0 7 0 ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   K.  Ro ste k ,   Ł.   M o ry tk o ,   a n d   A .   J a n k o w s k a ,   ― Earl y   d e tec ti o n   a n d   p re d ictio n   o f   lea k s  in   f lu id ize d - b e d   b o il e rs  u si n g   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk s,‖  En e rg y ,   v o l.   8 9 ,   p p .   9 1 4 - 9 2 3 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   I.   M a rti n e z ,   ― He a t  T ra n sf e r  a n d   Th e r m a l  Ra d iatio n   M o d e ll i n g , ‖   p p .   1 - 4 9 .   [1 5 ]   A .   S .   Ra m a d h a s,  S .   Ja y a ra j,   a n d   C.   M u ra lee d h a ra n ,   ― T h e o re ti c a l  m o d e li n g   a n d   e x p e ri m e n tal  stu d ies   o n   b io d ies e l - f u e led   e n g in e , ‖   Ren e w.   En e rg y ,   v o l.   3 1 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 8 1 3 - 1 8 2 6 ,   2 0 0 6 .   [1 6 ]   L .   M .   Ro m e o   a n d   R .   G a re ta,  ― Ne u ra l  n e tw o rk   f o r  e v a lu a ti n g   b o il e r  b e h a v io u r , ‖   Ap p l.   T h e rm .   En g . ,   v o l.   2 6 ,     n o .   1 4 - 1 5 ,   p p .   1 5 3 0 - 1 5 3 6 ,   2 0 0 6 .   [1 7 ]   P .   S h a rm a ,   D.   S a in i,   a n d   A .   S a x e n a ,   ― F a u lt   De te c ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   in   T ra n s m is sio n   L in e   u sin g   W a v e let  T ra n s f o r m   a n d   A NN , ‖   Bu ll .   El e c t r.  En g .   I n fo rm a t ics ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   4 5 6 - 4 6 5 ,   2 0 1 6 .   [1 8 ]   A z ri y e n n i,   M .   M W ,   D.  S u k m a ,   a n d   M .   Da m e ,   ― Ba c k p ro p a g a ti o n   Ne u ra l  Ne t w o rk   M o d e li n g   f o r  F a u lt   L o c a ti o n   i n   T ra n s m issio n   L in e   1 5 0   k V , ‖   I n d o n e s.  J .   El e c tr.   E n g .   In f o r ma ti c s ,   v o l.   2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 1 2 ,   2 0 1 4 .   [1 9 ]   N.  M a y a d e v i,   S .   Us h a k u m a ri,   a n d   V .   C.   S S ,   ― A   Re v ie w   o n   Ex p e rt  S y ste m   A p p li c a ti o n s  in   P o w e r  P lan ts, ‖   In t.   J .   El e c tr.   Co mp u t.   E n g .   J . ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 0 8 8 - 8 7 0 8 ,   2 0 1 4 .   [2 0 ]   W .   R.   Be c r a f t,   P .   L .   L e e ,   a n d   R.   B.   Ne w e ll ,   ― In teg ra ti o n   o f   n e u ra l  n e tw o rk s  a n d   e x p e rt  s y ste m s  f o r  p ro c e ss   fa u l t   d iag n o sis,‖   Pro c .   1 2 th   I n t.   J t.   Co n f.   Arti f.   I n tell. ,   p p .   8 3 2 - 8 3 7 ,   1 9 9 1 .   [2 1 ]   G .   P ra sa d ,   E.   S w id e n b a n k ,   a n d   B.   W .   Ho g g ,   ― A   n e u ra l  n e t  m o d e l - b a se d   m u lt iv a riab le  lo n g - ra n g e   p re d ictiv e   c o n tro l   stra teg y   a p p li e d   in   t h e rm a l  p o w e r   p lan t   c o n tr o l, ‖   IE EE   T r a n s.  En e r g y   Co n v e rs . ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 7 6 - 1 8 2 ,   1 9 9 8 .   [2 2 ]   J.  S m re k a r,   M .   As sa d i,   M .   F a st,  I .   Ku štrin ,   a n d   S .   De ,   ― De v e lo p m e n t  o f   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk   m o d e l  f o r  a   c o a l - f ired   b o il e r  u si n g   re a l  p lan t  d a ta,‖   En e rg y ,   v o l .   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 4 - 1 5 2 ,   2 0 0 9 .   [2 3 ]   H.  Ru sin o w sk i  a n d   W .   S tan e k ,   ― Ne u ra l  m o d e ll in g   o f   ste a m   b o il e rs,‖  En e rg y   Co n v e rs .   M a n a g . ,   v o l.   4 8 ,   n o .   1 1 ,     p p .   2 8 0 2 - 2 8 0 9 ,   2 0 0 7 .   [2 4 ]   M. - C.   P o p e sc u ,   V.  E.   Ba las ,   L .   P e re sc u - P o p e sc u ,   a n d   N.  M a sto ra k is,   ― M u lt il a y e r   P e rc e p t ro n   a n d   Ne u ra l   Ne tw o rk s,‖ v o l.   8 ,   n o .   7 ,   p p .   5 7 9 - 5 8 8 ,   2 0 0 9 .   [2 5 ]   M .   Ried m il ler,  ― A d v a n c e d   su p e rv ise d   lea rn in g   in   m u lt i - la y e r  p e rc e p tro n s — f ro m   b a c k p ro p a g a ti o n   t o   a d a p ti v e   lea rn in g   a lg o rit h m s,‖  Co mp u t .   S t a n d .   I n ter fa c e s ,   v o l.   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   2 6 5 - 2 7 8 ,   1 9 9 4 .   [2 6 ]   Ö.  Kisi  a n d   E.   Un c u o g lu ,   ― Co m p a riso n   o f   th re e   b a c k - p ro p a g a ti o n   train in g   a lg o rit h m   f o r  tw o   c a se   st u d y , ‖   In d i a n   J .   En g .   M a ter .   S c i. ,   v o l.   1 2 ,   Oc to b e r ,   p p .   4 3 4 - 4 4 2 ,   2 0 0 5 .   [2 7 ]   A .   D.  A n a sta sia d is,   G .   D.  M a g o u las ,   a n d   M .   N.  V ra h a ti s,  ― Ne w   g l o b a ll y   c o n v e rg e n t  train in g   sc h e m e   b a se d   o n   t h e   re sili e n t  p r o p a g a ti o n   a lg o rit h m , ‖   Ne u ro c o mp u ti n g ,   v o l .   6 4 ,   n o .   1 - 4   S P EC.   I S S . ,   p p .   2 5 3 - 2 7 0 ,   2 0 0 5 .   [2 8 ]   M .   Ried m il ler  a n d   H.  Bra u n ,   ― A   d irec t  a d a p ti v e   m e th o d   f o r   f a ste r  b a c k p ro p a g a ti o n   lea rn in g :  T h e   RP R O P   a lg o rit h m , ‖   IEE E  In t.   Co n f.   Ne u r a l  Ne two rk s  -   C o n f.   Pro c . ,   v o l.   1 9 9 3 - Ja n u a ,   p p .   5 8 6 - 5 9 1 ,   1 9 9 3 .   [2 9 ]   F .   B.   I.   A ln a im i,   R.   I.   B.   Ism a il ,   a n d   P .   J.  Ke r,   ― De v e lo p m e n t  a n d   im p le m e n tatio n   o f   in tell ig e n t  c o n d i ti o n   m o n it o rin g   sy ste m   f o r  ste a m   tu rb in e   tri p s , ‖   v o l .   1 1 ,   n o .   2 4 ,   p p .   1 4 2 7 5 - 1 4 2 8 3 ,   2 0 1 6 .   [3 0 ]   S .   T im o th e o u ,   ― A   n o v e l  w e ig h t  in it ializa ti o n   m e th o d   f o r  t h e   ra n d o m   n e u ra l  n e tw o rk , ‖   Ne u ro c o m p u ti n g ,   v o l.   7 3 ,     n o .   1 - 3 ,   p p .   1 6 0 - 1 6 8 ,   2 0 0 9 .   [3 1 ]   Y.  F .   Ya m ,   C.   T .   Leu n g ,   P .   K.   S .   T a m ,   a n d   W .   C.   S iu ,   ― A n   in d e p e n d e n t  c o m p o n e n t  a n a ly sis   b a se d   w e i g h t  in it ializa ti o n   m e th o d   f o r  m u lt il a y e r  p e rc e p tro n s,‖  Ne u r o c o mp u ti n g ,   v o l.   4 8 ,   p p .   8 0 7 - 8 1 8 ,   2 0 0 2 .   [3 2 ]   Y.  A .   L e Cu n ,   L .   Bo tt o u ,   G .   B.   Orr,  a n d   K.  R.   M u ll e r,   ― E f f i c ien t  b a c k p ro p , ‖   L e c t.   No tes   Co mp u t.   S c i.   ( in c lu d i n g   S u b se r.  L e c t.   No tes   Arti f.   I n tell.   L e c t.   No tes   Bi o i n f o rm a ti c s) ,   v o l .   7 7 0 0   L ECT U,  p p .   9 - 4 8 ,   2 0 1 2 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A N N   to   P r ed ict  C o a l - F ir ed   B o iler   F a u lt  u si n g   B o iler   Op era tio n a l   …   ( N o n g   N u r n ie  Mo h d   N is ta h )   2493   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       No n g   N u r n ie   is  c u rre n tl y   c o m p letin g   h e r  M a ste r  o f   P h il o so p h y   (M P h i l )  w it h   Cu rt in   U n iv e rsity   M a la y sia   a n d   h a s  b e e n   tea c h in g   in   th e   d e p a rtm e n t  o f   F o u n d a ti o n   in   S c ien c e   &   En g in e e rin g   a t  Cu rti n   Un iv e rsit y   M a la y sia   sin c e   2 0 0 8 .  S h e   h a s  h a d   5   y e a r s  o f   w o rk in g   e x p e rien c e   in   th e   in d u stry   p ri o r  to   tea c h in g   in   th e   tertiary   e d u c a ti o n .   He r  re se a rc h   a re a s  in c lu d e   i n tel li g e n t  sy ste m ,   in tera c ti v e   s y ste m   a n d   so f t w a re   in terfa c e   d e v e lo p m e n t  in   a rti f icia l  in telli g e n c e   a n d   e - c o m m u n it y .             K in g   H a n n   Li m   re c e iv e d   h is  M a ste r  o f  En g in e e rin g   (M . En g )  a n d   P h D  d e g re e   in   El e c tri c a l   a n d   El e c tro n ic   E n g in e e rin g   in   2 0 0 7   a n d   2 0 1 2   re sp e c ti v e ly . He   is  c u rre n tl y   a   sta ff   m e m b e r  in   th e   De p a rtme n t   o f   El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter  En g in e e rin g   a t  Cu rti n   Un iv e rsit y   M a la y sia .   His  re se a rc h   a re a   in c lu d e s  im a g e / v id e o   p ro c e ss in g ,   a rti f icia l   in telli g e n c e ,   a n d   in telli g e n t   tran sp o rtatio n   sy ste m .   H e   is   a   IEE E  se n io r   m e m b e r  in   2 0 1 7 .   He   h a s  p u b li sh e d   m o re   th a n   5 0   jo u rn a ls  a n d   c o n f e r e n c e   p a p e rs  in   th e   re late d   a re a s   o f   h is  re se a rc h   i n tere st.         Dr .   Le n in   G o p a l   is  w o rk in g   a s  a   se n io r  lec tu re r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g ,   Cu rti n   M a lay sia   a n d   h e   o b tain e d   h is  P h D  d e g re e   f ro m   Cu rti n   Un iv e rsit y ,   A u stra li a .   P rio r   to   jo i n in g   Cu rt in   S a ra w a k   M a l a y sia ,   h e   h a s  h a d   m o re   th a n   f i f te e n   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e   in   I n d ia   a n d   M a lay sia .   His  p re v io u s   p o sit i o n   w a s   a s  a n   As sista n t  P r o f e ss o r  in   th e   De p a rtm e n t  o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   at   Bh a ra th iy a r  Co ll e g e   o f   En g in e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   P o n d ice rry ,   In d ia.         Dr   Fi r a s  B .   Is m a il   Aln a i m i   is  a   He a d   o f   P o w e r  G e n e ra ti o n ,   In stit u te  o f   P o w e r  En g in e e rin g   (I P E),   Un iv e rsiti   T e n a g a   N a sio n a l ,  M a l a y sia .   He   h a s  1 2   y e a rs  w o rk in g   e x p e rien c e   in   in d u stry   a n d   a c a d e m i c   f ield s.  His  re s e a rc h   f o c u s  is  o n   In telli g e n t  M o n it o rin g   S y ste m s,   w it h   sp e c ial  in tere sts  in   F ire,  F lo w   A s su ra n c e ,   S m a rt  P ig g in g   S y ste m s,  G a s  H y d ra te   F o r m a ti o n ,   Early   Co n d it i o n   W a rn in g   S y ste m s ,   P la n t   M o n i to ri n g   S y ste m s,  a n d   Ro b o ti s e d   In d u stry   A p p li c a ti o n s.  He   h a s  p u b li sh e d   m o re   th a n   80   p u b li c a ti o n s   in   re p u tab le i n tern a ti o n a l  j o u r n a l s   a n d   c o n f e re n c e   p ro c e e d in g s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.