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 "two-state system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Modelowanie dwurotorowego systemu aerodynamicznego z wykorzystaniem systemu neurorozmytego
    Modeling of Two Rotor Aerodynamical System Using the Neuro-Fuzzy System
    Autorzy:
    Woźnica, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277571.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    TRAS
    dwurotorowy system aerodynamiczny
    system neurorozmyty
    estymacja stanu
    Two Rotor Aerodynamical System
    neuro-fuzzy system
    state estimation
    ANFIS
    Opis:
    W artykule przedstawiono propozycję modelu neurorozmytego dla złożonego obiektu nieliniowego. Ze względu na osobliwości modeli analitycznych, zasugerowano strukturę rozmytą z adaptacyjnym doborem parametrów. Opracowano koncepcję adaptacyjnego obserwatora rozmytego, działającego na podstawie stworzonego modelu neurorozmytego. Dokonano oceny efektywności modelu i estymatora adaptacyjnego pod względem złożoności konstrukcji i nakładu obliczeniowego. Procedura implementacji modelu została przeprowadzona z użyciem środowiska obliczeniowego MATLAB.
    The paper presents a proposal neurofuzzy model for complex nonlinear plant. Due to the peculiarities of analytical models, suggested fuzzy structure with adaptive selection of parameters. The concept of adaptive fuzzy observer, operating on the basis of created of neurofuzzy model. An evaluation of the effectiveness of the model and adaptive estimator in terms of the complexity of the design and computational effort has been made. Implementations of the model were carried out based on MATLAB environment tools.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2014, 18, 6; 86-91
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimisation of neural state variables estimators of two-mass drive system using the Bayesian regularization method
    Autorzy:
    Kamiński, M.
    Orłowska-Kowalska, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/202379.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    electrical drive
    two-mass system
    state estimation
    neural networks
    training methods
    Bayesian regularization
    Opis:
    The paper deals with the application of neural networks for state variables estimation of the electrical drive system with an elastic joint. The torsional vibration suppression of such drive system is achieved by the application of a special control structure with a state-space controller and additional feedbacks from mechanical state variables. Signals of the torsional torque and the load-machine speed, estimated by neural networks are used in the control structure. In the learning procedure of the neural networks a modified objective function with the regularization technique is introduced. For choosing the regularization parameters, the Bayesian interpretation of neural networks is used. It gives a possibility to calculate automatically these parameters in the learning process. In this work results obtained with the classical Levenberg-Marquardt algorithm and the expanded one by a regularization function are compared. High accuracy of the reconstructed signals is obtained without the necessity of the electrical drive system parameters identification. Simulation results show good precision of both presented neural estimators for a wide range of changes of the load speed and torque. Simulation results are verified by the laboratory experiments.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2011, 59, 1; 33-38
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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