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 "algorytmy identyfikacji" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Metoda zwiększenia dokładności modeli uzyskiwanych metodą przekaźnikową
    Improvement of model accuracy constructed using relay method
    Autorzy:
    Kula, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/266821.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    algorytmy identyfikacji
    przekaźniki
    cykle graniczne
    układ dynamiczny drugiego rzędu
    identification algorithms
    limit cycles
    relays
    second-order system
    Opis:
    W pracy przedstawiona została metoda zwiększenia dokładności wyznaczania parametrów cyklu granicznego metodą przekaźnikową. Dzięki zmniejszeniu nachylenia zbocza przekaźnika uzyskuje się lepsze wyniki linearyzacji harmonicznej, co pozwala na dokładniejsze wyznaczenie funkcji opisującej oraz wzmocnienia krytycznego. Pozwala to poprawić jakość modeli, które tym samym lepiej odzwierciedlają własności obiektów regulacji.
    The paper presents a simple and useful method that shows how to determine parameters of the ultimate cycle. The method allows to improve estimation of the parameters of the ultimate cycle by a dozen or so percent. It is achieved by reducing a slope of relay characteristic to ca. 1,15-1,45 of the ultimate gain. As a result the main harmonic is more dominant then the remaining harmonics of the Fourier series and allows the estimation of the parameters of the ultimate cycle to be improved as well. Thanks them the models of control processes that are created using the relay method can be more accurate what is particularly important in model-based control systems. The supervisory system for carrying out an identification experiment was developed using Matlab / Simulink software. The results of simulations show that better estimations of ultimate point are particularly important in models sensitive to their deviations, such as the SOPDT model.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2017, 57; 55-60
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja dyskretnego liniowego systemu powtarzalnego metodami podprzestrzeni
    Deterministic subspace identification of a linear repetitive process
    Autorzy:
    Kujawa, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154294.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    modele w przestrzeni stanów
    metody podprzestrzeni
    algorytmy identyfikacji
    estymacja parametrów
    state space models
    subspace methods
    identification algorithms
    parameter estimation
    Opis:
    W artykule przedstawiono model procesu repetycyjnego zbudowany przy wykorzystaniu metod podprzestrzenii. Rząd systemu i macierze nieznanego systemu są wyznaczane z sekwencji danych wejściowych i wyjściowych aktualnego pasa i sekwencji wyjściowej poprzedniego pasa. Procedura identyfikacji może być powtarzana dla kolejnych pasów. Proponowane podejście może być użyteczne nie tylko dla identyfikacji stacjonarnych liniowych procesów powtarzalnych, ale także dla procesów z wolno ewoluującą dynamiką lub procesów, których dynamika zmienia się skokowo z pasa na pas (np. systemy sterujące produkcją wytwarzania butelek plastikowych).
    In the paper identification of the linear repetitive processes using the subspace methods is considered. Generally speaking, constructions of the deterministic realization theory are translated by the subspace methods into procedures (Fig. 1). The procedures which work on measured data are used for model building [5, 6]. Subspace algorithms consist of two steps. In the first step, the order and the extended observability matrix are recovered directly from the input-output data [2]. In the second step, the unknown system matrices are determined either via determining the state sequences and combining them with the input-output data or determining the matrices A and C directly from the extended observability matrix and using them to determine the remaining system matrices [3, 4]. Contrary to the LRP control theory, the identification of LRPs has attracted very limited attention. LRP are a useful tool for modelling and control of some real dynamic processes and operations [1]. The aim of this paper is to propose a new approach to the identification of the LRPs based on subspace algorithms. The order of a LRP and the unknown process matrices are determined based on the input and output sequences of the actual pass and the output sequence of the previous pass. The proposed approach can be very useful not only for time invariant linear repetitive processes but also for processes with fast dynamic changes from pass to pass (e.g., perform-to-bottle cycle process). A simulation example is provided to illustrate the proposed approach effectiveness (Fig. 2).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 438-440
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja spektrum relaksacji materiałów lepkosprężystych przy silnie zakłóconych danych pomiarowych. Część II: Algorytm identyfikacji jako filtr SOI
    Identification of the relaxation spectrum of viscoelastic materials under strong noise measurement data. Part II. Identification algorithm as FIR filter
    Autorzy:
    Stankiewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/77568.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
    Tematy:
    lepkosprezystosc
    spektrum relaksacji
    identyfikacja
    dane pomiarowe
    modul relaksacji
    buraki cukrowe
    filtracja wstepna
    zaklocenia pomiarowe
    modele reologiczne
    algorytmy identyfikacji
    filtr SOI
    Opis:
    W pracy rozważa się problem wyznaczania spektrum relaksacji materiałów liniowo lepkosprężystych na podstawie dyskretnych pomiarów modułu relaksacji zgromadzonych w teście relaksacji naprężeń. Celem pracy jest analiza odporności algorytmów optymalnej aproksymacji spektrum relaksacji skończonymi szeregami funkcji bazowych na silne addytywne zakłócenia pomiarów modułu relaksacji. W pierwszej części pracy wyznaczono spektra relaksacji próbek rzeczywistego materiału biologicznego (buraka cukrowego odmiany Janus) na podstawie oryginalnych, silnie zakłóconych, pomiarów modułu relaksacji oraz danych poddanych filtracji. Zastosowanie wstępnej filtracji danych pomiarowych nie wpłynęło istotnie na wynik identyfikacji. W tej pracy pokazano, że badane algorytmy identyfikacji traktowane jako liniowe systemy dyskretne posiadają własności filtru dolnoprzepustowego. Zapewnia to ich odporność nawet na silne szybkozmienne deterministyczne zakłócenia pomiarowe. Podano widma amplitudowe algorytmów Laguerre'a i Legendre'a. Odporność algorytmów na zakłócenia pomiarów modułu relaksacji potwierdza analiza algebraiczna oparta o rozkład SVD macierzy.
    The paper deals with the problem of continuous relaxation spectrum of linear viscoelastic materials identification based on discrete-time noise corrupted observations of relaxation modulus obtained in stress relaxation test. A class of relaxation spectrum models given by finite serious of some special functions (Laguerre, Legendre, Hermite, Chebyshev) is considered. Noise robustness issues of the optimal regularized least-squares approximation of relaxation spectrum are studied. The frequency domain analysis is combined with the algebraic analysis. In result the upper and lower estimates of the amplitude spectrum of the scheme in terms of the smallest and largest eigenvalues of some symmetric nonnegative definite Toeplitz matrix are derived. Then the estimations of the stopband and passband are obtained. By studying the amplitude spectra and model error it is shown how the choice of the regularization parameter and the model basis functions as well as the measurement points will affect the resulting relaxation spectrum estimate in the case of strong additive noises. It is also proved, in particular, that the accuracy of the spectrum approximation depends linearly on measurement noises. The Laguerre and Legendre amplitude spectra are given.
    Źródło:
    Motrol. Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa; 2013, 15, 1
    1730-8658
    Pojawia się w:
    Motrol. Motoryzacja i Energetyka Rolnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Profesor Tadeusz Łobos i jego algorytm A4
    Professor Tadeusz Llobos and his A4 algorithm
    Autorzy:
    Chrzan, K. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1203359.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
    Tematy:
    cyfrowa ochrona linii
    algorytmy identyfikacji zwarć
    algorytm Łobosa
    algorytm A4
    digital line protection
    algorithms for distance protection
    Lobos’s algorithm A4
    Opis:
    This document shows cirriculum vitae, scientific work and achievement of Prof. Tadeusz Łobos. The most known his achievement is algorithm A3 and especially algorithm A4. This second one was many times referred and explained in reading books. What is visible in his carrier it is a very intensive co-operation with German scientists. During 48 years scientific activity he spent over 10 years in Germany in the frame of 13 different scholarships and on the 4 years long contract in Darmstadt, Erlangen, Saarbruecken and Dresden. As alone from polish electrical engineers he became the prestigious Humboldt Research Award. Tadeusz Łobos published over 300 articles and conference papers, got 7 patents and was the supervisor of 13 doctor theses.
    W pracy opisano życiorys, pracę naukową i osiągnięcia prof. Tadeusza Łobosa. Najbardziej znanym jego osiągnięciem są algorytmy Łobosa A3, a szczególnie algorytm A4 wielokrotnie cytowany i opisany w książkach. Zwraca uwagę niezwykle intensywna współpraca z partnerami niemieckimi. W ciągu swej 48 letniej pracy naukowej, przebywał w sumie ponad 10 lat na co najmniej 13 stypendiach oraz 4-letnim kontrakcie w Darmstadzie, Erlangen, Saarbruecken i Dreźnie. Jako jedyny polski elektrotechnik otrzymał prestiżową Humboldt Research Award, opublikował ponad 300 artykułów i referatów konferencyjnych, otrzymał 7 patentów i był promotorem 13 prac doktorskich.
    Źródło:
    Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2018, 4, 120; 143-147
    0239-3646
    2084-5618
    Pojawia się w:
    Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytmy ewolucyjne w identyfikacji odwrotnych modeli diagnostycznych
    Evolutionary algorithms in identification of inverse diagnostics models
    Autorzy:
    Urbanek, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327414.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    modele odwrotne
    algorytmy ewolucyjne
    przybliżony symulator
    inverse models
    evolutionary algorithms
    rough simulator
    Opis:
    Jedną z metod identyfikacji modeli odwrotnych jest wyznaczanie ich na podstawie przykładów opisujących zadane stany rozpatrywanego obiektu oraz odpowiadające tym stanom symptomy. Stosowanie tej metody wymaga posiadania odpowiedniego zbioru takich przykładów, których jakość decyduje o jakości tak wyznaczanego modelu odwrotnego. W artykule opisano zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji zbioru przykładów. Przedstawiono wyniki obliczeń, wskazano możliwości ograniczania czasu obliczeń.
    One of identification methods of inverse models is based on examples described determined states of examined object and symptoms corresponded to these states. Application of this method requires a proper set of such examples, the quality of which influence on quality of evaluated inverse model. The application of evolutionary algorithms for searching optimal set of examples is described in the paper. The results of the research and possibilities of reducing computation time are shown.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 161-164
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial intelligence algorithms combined with the PIES in identification of polygonal boundary geometry
    Algorytmy sztucznej inteligencji połączone z PURC w identyfikacji kształtu wielokątnej geometrii brzegu
    Autorzy:
    Zieniuk, E.
    Kużelewski, A.
    Gabrel, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327836.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    PURC
    identyfikacja kształtu brzegu
    algorytmy genetyczne
    sztuczny system immunologiczny
    PIES
    identification of a boundary shape
    genetic algorithms
    artificial immune systems
    Opis:
    Identification of a shape of a boundary belongs to a very interesting part of boundary problems called inverse problems. Various methods were used to solve these problems. Therefore in practice, there are two well-known methods widely applied to solve the problem: the FEM and the BEM. In this paper a competitive meshless and more effective method - the PIES combined with artificial intelligence (AI) methods is applied to solve the shape inverse problems. The aim of the paper is an examination of two popular AI algorithms (genetic algorithms and artificial immune systems) in identification of the shape of the boundary.
    Identyfikacja kształtu brzegu należy do bardzo interesującej grupy zagadnień brzegowych nazywanej zagadnieniami odwrotnymi. Istnieje liczna grupa metod służących rozwiązywaniu takich problemów. Jednakże w praktyce do rozwiązywania zagadnień odwrotnych szeroko wykorzystywane są dwie metody: MES i MEB. W niniejszej pracy zaproponowano zastosowanie alternatywnej bezelementowej i bardziej efektywnej metody - PURC połączonej z algorytmami sztucznej inteligencji (SI) do identyfikacji kształtu brzegu. Celem pracy jest zbadanie efektywności dwóch popularnych algorytmów SI (algorytmów genetycznych i sztucznych systemów immunologicznych) w identyfikacji kształtu brzegu.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 53-56
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of evolutionary algorithms to identification of diagnostic inverse models
    Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych w identyfikacji odwrotnych modeli diagnostycznych
    Autorzy:
    Urbanek, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327842.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    modele wielostopniowe
    odwrotne modele diagnostyczne
    algorytmy ewolucyjne
    multi-stage models
    diagnostic inverse models
    evolutionary algorithms
    Opis:
    Determination of two-stage models with auxiliary signals is one of possible method of inverse models identification based on examples. First stage of this diagnostic model can be a classifier based on selected features that classifies examples to predefined auxiliary signals classes. The efficiency of the model identified in this way depends on set of the selected features. The proposed method of evolutionary search of relevant features set and the obtained results of the research were described in the paper.
    Jedną z metod identyfikacji odwrotnych modeli diagnostycznych na podstawie przykładów jest wyznaczanie ich jako modeli dwustopniowych z użyciem sygnałów dodatkowych. Pierwszy stopień takiego modelu może być rozpatrywany jako klasyfikator, który na podstawie wybranych cech sygnałów diagnostycznych klasyfikuje przykłady do klas zdefiniowanych w przestrzeni cech sygnałów dodatkowych. Jakość tak identyfikowanego modelu zależy w głównej mierze od użytego zbioru cech sygnałów diagnostycznych. W artykule przedstawiono zaproponowaną metodę ewolucyjnego poszukiwania zbioru cech relewantnych oraz wybrane wyniki przeprowadzonych badań.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 57-60
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of evolution algorithms for identification of transmission backlash
    Zastosowanie algorytmów genetycznych do identyfikacji luzów w przekładni
    Autorzy:
    Korbel, K.
    Zygmunt, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/369069.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    napęd elektryczny
    luz
    identyfikacja
    symulacja
    evolution algorithms
    electrical drive
    backlash
    identification
    simulation
    Opis:
    Mechanical propulsion system including, inter alia, an electric motor, shaft and transmission is characterized by certain parameters whose values cannot be calculated using mathematical methods (transmission backlash) or may vary during operation time. Such parameters have to be known to ensure proper operation of the system. In this article a method for identification of these parameters is described. The method is based on an evolution algorithm. This algorithm utilizes natural selection methods and natural transformation processes within a population, similar to those in animal world. The least-fit individuals are rejected by applying the fitness function. The population will improve, and in infinite time it will be perfect. That means that the perfect solution can be attained in a very long time. This time can be shortened by defining the termination criteria, e.g. the identification can be stopped if one of the population individuals has a very low error. Such identification requires a transition function (model), as well as reference measurement made on a real system.
    Mechaniczny system napędowy zawierający, między innymi, silnik elektryczny, sprzęgło i przekładnię jest określony przez niektóre parametry, których wartość nie może być wyliczona metodami matematycznymi (np.: luzy w przekładni), albo może się zmieniać w czasie pracy. Również te parametry powinny być znane dla zapewnienia właściwej pracy systemu. W artykule opisano metodę identyfikacji takich parametrów. Metoda ta opiera się na algorytmie genetycznym. Ten algorytm używa metod doboru naturalnego i procesu naturalnej modyfikacji wewnątrz populacji, podobnych do procesów zachodzących w świecie istot żywych. Najsłabsze osobniki są odrzucane przez zastosowanie funkcji dopasowania. Populacja staje się lepsza i lepsza; po czasie nieskończenie długim byłaby doskonała. To znaczy, że doskonałe rozwiązanie może być znalezione po bardzo długim czasie. Ten czas może być skrócony przez określenie kryterium zatrzymania, tzn.: jeżeli jeden z członków populacji wykazuje bardzo małą odchyłkę, to identyfikacja może zostać zatrzymana. Aby uruchomić ten rodzaj identyfikacji, potrzebna jest funkcja przejścia (model) oraz wzorcowy pomiar na rzeczywistym obiekcie.
    Źródło:
    Mechanics and Control; 2011, 30, 1; 1-5
    2083-6759
    2300-7079
    Pojawia się w:
    Mechanics and Control
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dwuetapowa procedura minimalizacji wskaźnika jakości w identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego
    Two-stage procedure of minimization of performance index for identification of induction motor mathematical model
    Autorzy:
    Rutczyńska-Wdowiak, K.
    Stefański, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158193.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    identyfikacja parametryczna
    silnik indukcyjny
    algorytmy genetyczne
    metoda Boxa
    parametric identification
    induction motor
    genetic algorithms
    Box's method
    Opis:
    W pracy przedstawiono dwuetapową procedurę identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego. Parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono w dwóch etapach: w pierwszym etapie z zastosowaniem algorytmu genetycznego (AG), natomiast w drugim - metody Boxa, przy czym wyniki identyfikacji otrzymane w etapie I stanowić będą warunki początkowe dla etapu II. Połączenie tego typu umożliwia wykorzystanie zalet obu metod, czyli z jednej strony skuteczności AG w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni, a z drugiej dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu ekstremum.
    This paper presents the problem of parametric identification of induction motor mathematical model with the use of two-stage procedure of minimization of performance index, based on genetic algorithm (GA) with steady state (first stage of identification process) and classical Box's method (second stage of identification process). The results of genetic search are the start conditions for classical method. Such approach allows to use global capabilities of GA and good convergence of the classical method in surroundings of the global extremum point. This procedure with regard to convergence and accuracy for the parametric identification problem and the time of numerical calculations was analysed.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 7, 7; 436-439
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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