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 "adaptive gain" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Fault Tolerant Control Based on Extended Kalman Filter of Squirrel-Cage Induction Machines
    Odporny na błędy system sterowania indukcyjnymi maszynami klatkowymi przy użyciu rozszerzonego filtra Kalmana
    Autorzy:
    Khadar, Saad
    Mekhalfia, Fadhila
    Kouzou, Abdellah
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/952949.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    ENERGA
    Tematy:
    sterowanie odporne na błędy
    wzmocnienie adaptacyjne
    rozszerzony filtr Kalmana
    silnik indukcyjny
    fault-tolerant control
    adaptive gain
    extended Kalman filter
    induction motor
    Opis:
    Fault-tolerant control systems possess the ability of rejecting the effect of faults. They are capable of maintaining overall system stability and acceptable performance in degraded modes. Through many researches, the analysis, modeling, and simulation of various inverter and machine faults have been carried out for the purpose of providing a fault tolerance. However, most of them are based on systems redundancy principle. Among the real-time based approaches for the fault detection and diagnosis, there are several strategies such as the pseudo inverse method, the linear quadratic approach and Extended Kalman Filter based Fault Tolerant Control (EKF-FTC). In recent years the application of Kalman filter approaches has gained an increasing attention in fundamental research and application. In this paper, a FTC method dedicated to Induction Motor (IM) drive is presented. The proposed method based on an additive term to the backstepping control which based on the error of current during the appearance of fault and the adaptive gain of the Kalman filter. This method improves the performance of the backstepping control to maintain the operation despite the appearance of faults. The main objective is to ensure a minimum level of performance of the drive system that is malfunctioning.
    Odporne na błędy układy sterowania mają zdolność eliminacji wpływu zakłóceń. Potrafią one utrzymywać ogólną stabilność i akceptowalne działanie systemu w trybach awaryjnych. Dzięki wielu badaniom przeprowadzono analizę, modelowanie i symulację różnych błędów falownika i maszyny w celu zapewnienia odporności na błędy. Większość z nich wynika jednak z zasady redundancji systemów. Wśród strategii wykrywania i diagnozowania błędów w czasie rzeczywistym można wyróżnić przykładowo metodę pseudoodwrotną, metodę liniowo-kwadratową i sterowanie odporne na błędy przy użyciu rozszerzonego filtra Kalmana (EKF-FTC). W ostatnich latach metodom z użyciem filtra Kalmana poświęca się coraz więcej uwagi w podstawowych badaniach i zastosowaniach. W niniejszym artykule przedstawiono metodę FTC zastosowaną do napędu silnika indukcyjnego (IM). Proponowana metoda polega na dodaniu do sterowania metodą całkowania wstecznego (ang. backstepping) członu addytywnego, która polega na wystąpieniu uchybu prądu w razie błędu i wzmocnienia adaptacyjnego filtra Kalmana. Metoda ta poprawia wydajność sterowania za pomocą wstecznego całkowania w celu podtrzymania pracy pomimo wystąpienia błędów. Głównym celem jest zapewnienie minimalnego poziomu wydajności niesprawnego układu napędowego.
    Źródło:
    Acta Energetica; 2019, 4; 14-20
    2300-3022
    Pojawia się w:
    Acta Energetica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Active Noise-Vibration Control using the Filtered-Reference LMS Algorithm with Compensation of Vibrating Plate Temperature Variation
    Autorzy:
    Mazur, K.
    Pawełczyk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/177469.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    active noise-vibration control
    active structural acoustic control
    adaptive control
    gain scheduling
    temperature influence
    Opis:
    Vibrating plates have been recently used for a number of active noise control applications. They are resistant to difficult environmental conditions including dust, humidity, and even precipitation. However, their properties significantly depend on temperature. The plate temperature changes, caused by ambient temperature changes or plate heating due to internal friction, result in varying response of the plate, and may make it significantly different than response of a fixed model. Such mismatch may deteriorate performance of an active noise control system or even lead to divergence of a model-based adaptation algorithm. In this paper effects of vibrating plate temperature variation on a feedforward adaptive active noise reduction system with the multichannel Filtered-reference LMS algorithm are examined. For that purpose, a thin aluminum plate is excited with multiple Macro-Fiber Composite actuators. The plate temperature is forced by a set of Peltier cells, what allows for both cooling and heating the plate. The noise is generated at one side of the plate, and a major part of it is transmitted through the plate. The goal of the control system is to reduce sound pressure level at a specified area on the other side of the plate. To guarantee successful operation of the control system in face of plate temperature variation, a gain-scheduling scheme is proposed to support the Filteredreference LMS algorithm.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2011, 36, 1; 65-76
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robust adaptive fuzzy filters output feedback control of strict-feedback nonlinear systems
    Autorzy:
    Tong, S.
    Liu, C.
    Li, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908148.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    system nieliniowy
    sterowanie rozmyte
    sprzężenie zwrotne
    nonlinear system
    adaptive fuzzy control
    backstepping
    small-gain approach
    K-filters
    Opis:
    In this paper, an adaptive fuzzy robust output feedback control approach is proposed for a class of single input single output (SISO) strict-feedback nonlinear systems without measurements of states. The nonlinear systems addressed in this paper are assumed to possess unstructured uncertainties, unmodeled dynamics and dynamic disturbances, where the unstructured uncertainties are not linearly parameterized, and no prior knowledge of their bounds is available. In recursive design, fuzzy logic systems are used to approximate unstructured uncertainties, and K-filters are designed to estimate unmeasured states. By combining backstepping design and a small-gain theorem, a stable adaptive fuzzy output feedback control scheme is developed. It is proven that the proposed adaptive fuzzy control approach can guarantee the all the signals in the closed-loop system are uniformly ultimately bounded, and the output of the controlled system converges to a small neighborhood of the origin. The effectiveness of the proposed approach is illustrated by a simulation example and some comparisons.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 4; 637-653
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive neural voltage controller with tunable activation gain
    Adaptacyjny neuronowy regulator napięcia z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności
    Autorzy:
    Tiliouine, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153867.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    turbogenerator
    adaptacyjny neuronowy regulator napięcia
    współczynnik wzmocnienia aktywacji
    adaptive neural voltage controller (ANVC)
    activation gain
    Opis:
    In this paper an adaptive neural voltage controller (ANVC) for turbogenerator, with tunable activation function gain is developed. It combines both traditional neural model and neural model with activation gain depending on the operating conditions of the plant. Simulation results evaluating the performance of the ANVC under different operating conditions and disturbances are presented. These results are compared to that obtained with a fixed activation gain neural controller (the traditional one) and to that obtained with conventional (analog) controller.
    W artykule przedstawiono model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia dla turbogeneratora z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności. Ten model jest kombinacją klasycznego neurono-wego modelu i neuronowego modelu z współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności zależnym od warunków pracy obiektu. Przedsta-wiono, także wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora dla różnych zakłóceń i różnych warunków pracy turbogeneratora. Te wyniki porównano z wynikami uzyskanymi z regula-torem o stałym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności oraz z wynikami uzyskanymi z regulatorem analogowym.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 4, 4; 114-116
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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