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 "neural voltage controller" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    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
    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
    Tytuł:
    Neural network based adaptive state feedback controller for inverter with voltage matching circuit
    Autorzy:
    Niewiara, Ł.
    Tarczewski, T.
    Grzesiak, L. M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/376361.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    adaptive linear-quadratic controller
    voltage matching circuit
    artificial neural network
    current ripple
    Opis:
    This paper describes a discrete adaptive state feedback controller used to load current control in terms of variable DC voltage of inverter. Controller was designed by using linear quadratic optimization method. Adaptive LQR was used because of non-stationarity of the control system caused by Voltage Matching Circuit - VMC. Gain values of the adaptive controller were approximated by using an artificial neural network. The VMC was realized as an additional buck converter integrated with the main inverter. As the load of the 2-level inverter a 3-phase symmetric RL circuit was used. Simulation tests show the behavior of the load current regulation during DC bus voltage level step changes. The dependence between current RMS value and inverter DC bus voltage level was also shown. Simulation test was made by using Matlab Simulink and PLECS software.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2014, 80; 231-238
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
      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