Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "network controller" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Intelligent Turbogenerator Controller Based On Artificial Neural Network
    Inteligentny regulator turbogeneratora oparty na sieci neuronowej
    Autorzy:
    Tiliouine, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157331.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    regulator napięcia
    stabilizator systemowy
    turbogenerator
    sieci neuronowe
    neural network
    voltage controller
    power system stabilizer
    Opis:
    The paper presents a design of an intelligent controller based on neural network (ICNN). The ICNN ensures at the same time two fundamental functions: the maintaining of generator voltage at the desired value and the damping of the electromechanical oscillations. Its performance is evaluated on a single machine infinite bus power system through computer simulations. The dynamic and transient operation of the proposed controller is compared with the operation of the conventional excitation control system composed of a conventional automatic voltage regulator (CAVR) and a conventional power system stabilizer (CPSS) as recommended in the IEEE standard. The proposed ICNN exhibits better performance.
    W artykule przedstawiono projekt inteligentnego regulatora opartego na sieci neuronowej, przeznaczonego do sterowania generatorem synchronicznym pracującym w systemie elektroenergetycznym. Proponowany regulator realizuje jednocześnie dwie podstawowe funkcje: utrzymanie napięcia generatora na zadanej wartości oraz tłumienie kołysań elektromechanicznych. Regulator zbudowany jest w oparciu dwie sieci neuronowe: Emulator (lub Identyfikator) i właściwy regulator. Emulator wykorzystywany jest do predykcji parametrów wyjściowych generatora (napięcie, moc), a regulator minimalizuje zadaną funkcję celu. Efektywność regulatora została oceniona na podstawie badań symulacyjnych w układzie jednomaszynowym pracującym w systemie elektroenergetycznym. Dynamiczne działanie proponowanego regulatora porównano z dynamicznym działaniem klasycznego układu regulacji, składającego się z konwencjonalnego regulatora napięcia i konwencjonalnego stabilizatora systemowego - zgodnie z zaleceniami standardu IEEE. Na podstawie tego porównania stwierdzono, że proponowany regulator jest bardziej efektywny. Zapewnia duże tłumienie kołysań elektromechanicznych jednocześnie przy zapewnieniu szybkiej regulacji napięcia generatora. Dodatkowo ten regulator charakteryzuje się prostą strukturą.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 3, 3; 244-248
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ kontrolera TNC na opóźnienia transmisji w sieci Packet Radio
    TNC Controller Influence on Transmission Delays in Packet Radio Network
    Autorzy:
    Zieliński, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156649.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieć Packet Radio
    kontroler TNC
    opóźnienia transmisji
    Packet Radio network
    TNC controller
    transmission delays
    Opis:
    Kontrolery TNC są układami mikroprocesorowymi, służącymi do przesyłu informacji w sieci Packet Radio. W pracy przedstawiono wyniki badań opóźnień rozpoczęcia i zakończenia transmisji w doświadczalnej sieci Packet Radio, uzyskane przy użyciu różnych typów kontrolerów TNC. Wyniki te skonfrontowano z wynikami obliczeń z wykorzystaniem wprowadzonego wcześniej analitycznego modelu kontrolera TNC. Przedstawione rozważania mogą posłużyć do oceny możliwości zastosowania kontrolerów TNC w określonych aplikacjach uwarunkowanych czasowo.
    TNC controllers are microprocessor-based circuits used as network adapters for amateur Packet Radio network. They can, however, be used in other applications, e.g., remote control or telemetry. In such applications, it is often necessary to estimate transmission delays. This paper briefly presents the previously developed analytical model that allows estimating delays of transmission start and end. Calculation results obtained with this model are used as a reference point for results obtained in an experimental Packet Radio network using various types of TNC controllers. These results clearly show that the processing power of the TNC controller microprocessor has great influence on the aforementioned transmission delays. How-ever, detailed analysis of the results shows that software-dependent protocol implementation issues also influence network achievements. Thus, it requires further research using a common hardware platform with various types and versions of the software. The presented considerations can help in analysis of TNC controller application possibilities in certain time-bounded applications.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 1, 1; 39-41
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparative study of learning methods for artificial neural network
    Badania porównawcze metod uczenia sieci neuronowej
    Autorzy:
    Tiliouine, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153863.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    metody uczenia
    sieć neuronowa
    neuronowy regulator napięcia
    learning methods
    artificial neural network (ANN)
    neural voltage controller
    Opis:
    The paper presents a comparative study of various learning methods for artificial neural network. The methods are: the backpropagation BP, the recursive least squares RLS, the Zangwill's method ZGW and the method based on evolutionary algorithm EA. The study consists of evaluating the learning effectiveness of these methods and selecting the most efficient one to be used in the designing of an adaptive neural voltage controller for a synchronous generator.
    W artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 4, 4; 117-121
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies