Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Luczak, D." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Object-oriented DSP implementation of neural state estimator for electrical drive with elastic coupling
Autorzy:
Łuczak, D.
Wójcik, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376260.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
state observers
DSP
object-oriented programming technique C++
electric drive
elastic coupling
dual-mass system
Opis:
The study presents results and procedure of object-oriented and test-driven implementation of neural-network-based state estimator. The presented algorithm has been developed for estimation of the state variables of the mechanical part of electric drive with elastic coupling. Estimated state variables – load speed and shaft stiffness torque – can be used in speed control process for reducing mechanical vibrations of working machine. The basic objective was to create a simple, extensible and readable program code, performing the task of state estimation of the considered system. The target platform is a DSP (Digital Signal Processor) from SHARC (Super Harvard architecture Single-Chip Computer) family, which allows for hardware acceleration of matrix operations. The IDE (Integrated Development Environment) available for the selected platform made it possible to write program in C++. The usage of UML (Unified Modelling Language) in the development of control software was discussed.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 91; 395-406
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural state estimator for complex mechanical part of electrical drive: neural network size and performance of state estimation
Autorzy:
Łuczak, D.
Wójcik, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193680.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
two-mass drive
neural network
simulation studies
non-linear state estimation
Opis:
This paper presents the results of simulation research of an off-line-trained, feedforward neural-network-based state estimator. The investigated system is the mechanical part of an electrical drive characterised by elastic coupling with a working machine, modelled as a dual-mass system. The aim of the research was to find a set of neural network structures giving useful and repeatable results of the estimation. The mechanical resonance frequency of the system has been adopted at the level of 9.3-10.3 Hz. The selected state variables of the mechanical system are load, speed and stiffness torque of the shaft.
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2018, 3, 38; 205-216
2451-0262
2543-4292
Pojawia się w:
Power Electronics and Drives
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