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 "zegar atomowy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Monitorowanie warunków pracy zegarów atomowych
    Monitoring of working conditions of atomic clocks
    Autorzy:
    Furmankiewicz, L.
    Kaczmarek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152959.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    zegar atomowy
    system pomiarowy
    atomic clocks
    measurement system
    Opis:
    W artykule przedstawiono charakterystykę rozwiązań sprzętowych i oprogramowania podsystemów pomiarowych przeznaczonych do monitorowania podstawowych parametrów głównego (230V AC) i rezerwowego (akumulatorowego) systemu zasilania atomowych wzorców czasu i częstotliwości oraz ich warunków środowiskowych takich jak temperatura, wilgotność i ciśnienie atmosferyczne. Podsystemy tworzą kompleksowy system monitorowania warunków pracy wzorców czasu i częstotliwości.
    The paper presents the characteristics of measurement subsystems for monitoring environmental conditions and basic parameters of the main and backup power system of time and frequency atomic standards (atomic clocks). Both subsystems for monitoring power supply were implemented based on the universal USB DAQ cards with ADC converters and appropriates analog signal conditioners. Measuring current transformers (Fig.1) were used for conditioning signals (230 VAC) in the subsystem for monitoring main power supply. Resistance dividers and Hall effect sensors were applied in the subsystem (Fig.2) for monitoring DC voltage and current (in range up to 15 A) signals of backup power supply. The environmental monitoring subsystem (Fig.3) consists of instruments manufactured by LAB-EL company and allows for continuous multipoint monitoring of temperature, pressure and humidity. The software for the three subsystems (Figs. 4 and 5) was developed in an environment LabWindows/CVI, in the form of three separate modules with the possibility of communicating via network variables. Each software module carries out five basic tasks: subsystem configuration, control of measurement process, presentation of current data, presentation of historical data, detection and indication of alarm status. The subsystems or their components can be applied to other laboratories or institutions, in which there is a need for continuous monitoring of working conditions of electronic equipment.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 11, 11; 1327-1329
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ typu sieci neuronowej i sposobu przygotowania danych na wynik prognozowania poprawek UTC - UTC(PL)
    Influence of type of neural network and selection of data preprocessing method on UTC-UTC(PL) prediction result
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Cepowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152987.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    prognozowanie
    zegar atomowy
    neural networks
    prediction
    atomic clock
    Opis:
    W pracy omówiono wyniki badań wpływu typu sieci (MLP, RBF), sposobu przygotowania i rozmiaru wektora danych wejściowych na wynik prognozowania poprawek UTC-UTC(PL) dla atomowego wzorca czasu i częstotliwości. Najkorzystniejsze wyniki prognozowania poprawek osiągnięto dla sieci neuronowych typu RBF, w których dane wejściowe stanowiły wektory zawierające wartości odchyleń od trendu. Otrzymane błędy prognoz nie przekraczają wartości š4ns, co pozwoliło osiągnąć w porównaniu z dotychczasowym sposobem prognozowania opartym na metodzie regresji (prowadzonym w GUM) ponad dwukrotnie lepsze wyniki prognoz.
    In the paper there are presented the results of investigations on the influence of type of a neural network (MLP, RBF), the way of preparation and size of the input vector on prediction of the UTC-UTC(PL) corrections for the atomic clock realising the national atomic time scale UTC(PL) at the Central Office of Measures (COM). UTC(PL) is the basis for reproducing the time and frequency units and determining the official time in Poland. At the first stage of research, the time series characterising the time instability of the atomic clock in relation to UTC was a basis for proper preparation of the groups of input data for the assumed types of neural networks (Fig. 1). For the process of learning the neural networks as well as further prediction, the input data was assumed to be formed into 30 or 60 element vectors (Fig. 2). At the second stage, the input data were formed into the vectors containing 30 consecutive values of the deviation of the time series from the trend and, additionally, the linear regression coefficients (Fig. 1). The best results of predicting the corrections were achieved for the RBF neural networks in which the input data were vectors of 30 consecutive values of the deviation from the trend and the directional coefficient of linear regression. The obtained errors of the prediction did not exceed the values of š4ns (Tab. 2), which enabled achieving more than two times better results of the prediction compared with the present way of prediction based on the regression method (used in COM).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 11, 11; 1330-1332
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ dodatkowych danych wejściowych w sieci neuronowej na wynik prognozowania poprawki dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    : Influence of additional input data for a neural network on the result of correction prediction for the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152809.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań, których celem było sprawdzenie, czy wprowadzenie na wejście sieci neuronowej (SN) typu MLP i GMDH dodatkowych danych wejściowych, charakteryzujących pracę zegarów atomowych, wpłynie korzystnie na wynik prognozowania poprawki dla UTC(PL). Otrzymane wyniki wskazują, że kluczowym aspektem jest dobór SN. Dla SN typu GMDH wpływ dodatkowych danych jest niewielki. SN tego typu osiąga lepsze wyniki w prognozowaniu poprawki dla UTC(PL), niż sieć typu MLP.
    The paper presents the results of investigations whose aim was to examine whether the insertion of additional input data for MLP and GMDH neural networks would increase compliance of the UTC(PL) with UTC. The primary input vector in the training process of the network included historical data of measurements of the phase time between the UTC and atomic clock (Cs2). Additional input vectors were made in two ways. The first way results from the rules of determining the UTC time scale, which is computed as a weighted average based on continuous comparisons of more than 300 atomic clocks located in laboratories of many countries around the world. Hence, the input data containing the historical data, characterizing the behavior of two additional atomic clocks whose results are available in the Central Office of Measures (GUM), was added to the study. These clocks are to "imitate" the gait of atomic clocks used to calculate the UTC time scale. The second way is related to the results of previous studies, which indicate that the quality of predicting the corrections for the UTC(PL) depends on the atomic clock gait instability. The measure of this instability is the Allan deviation. That is why, an additional input data containing the Allan deviation gait characterizing the atomic clock Cs2 gait instability was added to the study. Selection of a neural network has very large impact on the results. In the case of the MLP neural network the insertion of additional input data resulted in a smaller value of the prediction error, and in the case of the GMDH networks insertion of an additional input data affected the final prediction result to a small extent.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 312-315
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predicting the Lithuanian Tomescale UTC(LT) by means of GMDH neural network
    Autorzy:
    Sobolewski, Łukasz (1986- ).
    Powiązania:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej 2017, nr 4, s. 31-41
    Data publikacji:
    2017
    Tematy:
    Sztuczna sieć neuronowa
    Uniwersalny czas koordynowany
    Zegar atomowy
    Artykuł problemowy
    Artykuł z czasopisma naukowego
    Artykuł z czasopisma technicznego
    Opis:
    Rysunki, tabele.
    Bibliografia na stronach 40-41.
    Dostawca treści:
    Bibliografia CBW
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ doboru parametrów sieci neuronowej GMDH na wyniki prognozy poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    Influence of selection of GMDH neural network parameters on predicted corrections of the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154427.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe GMDH
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    GMDH neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W pracy omówiono wyniki badań dotyczących prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL), z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych GMDH. Przedstawiono wyniki badań, których celem było sprawdzenie, jak dobór funkcji przejścia neuronu sieci GMDH oraz stosunku danych uczących do danych testujących wpływają na wynik prognozy. Opisano wyniki prognozowania poprawek otrzymane na podstawie przeprowadzonych badań, uzyskane na 15 dzień dla 28 kolejnych miesięcy, począwszy od stycznia 2008 roku (MJD 54479) do kwietnia 2010 roku (MJD 55299).
    The paper discusses the results of predicting the corrections for the national time scale UTC(PL), using GMDH neural networks. The aim of the research was to examine the influence of the GMDH neural network parameters, ie. the transfer function of the neuron and the ratio of training to test data on the prediction result. The first section describes the national time scale UTC(PL), and presents the problem of maintaining the best compatibility of the UTC(PL) with UTC. It also presents the method for predicting the corrections used in the GUM as well as a new method for predicting the corrections for the UTC(PL) based on GMDH neural network. The second section shows how the input data for the GMDH neural network was prepared. Based on historical measurement data from the cesium atomic clock Cs2 and corrections of the UTC(PL) relative to UTC, two time series (sc1 and sc2) were prepared. They were the basis for determining the input to the GMDH neural network. The third section describes the basic idea and principle of operation of GMDH neural networks, which belong to the group of self-organizing networks. In the fourth section there is presented the method for predicting the corrections using GMDH neural networks and there are given the research results. There were carried out investigations whose aim was to examine the influence of the transfer function of the neuron and the ratio of training to test data on the prediction result. Based on those investigations the prediction of the corrections on the 15th day of 28 consecutive months was performed. The research show that the GMDH neural networks can be used for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL). The obtained prediction errors are significantly smaller than those obtained from the analytical linear regression method used in the GUM. It is shown that a significant influence on obtaining small prediction errors has a proper selection of the GMDH neural network parameters.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 10, 10; 869-871
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie metod prognozowania zastosowanych w sieci neuronowej GMDH przeznaczonej do wyznaczania prognozy poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    Comparison of predicting methods used in GMDH neural network for determining the correction prediction for the national timescale UTC(PL)
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158497.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe GMDH
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    GMDH neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W pracy zostały porównane metody prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL). Badania dotyczące prognozowania poprawek prowadzono w oparciu o sieci neuronowe GMDH dwoma metodami, metodą analizy szeregów czasowych i metodą regresji. Prognozowanie poprawek zostało wykonane na 15 dzień miesiąca dla 20 kolejnych miesięcy. Otrzymane wyniki prognoz przy użyciu sieci neuronowej GMDH zestawione z wynikami prognoz otrzymanymi przez Główny Urząd Miar z zastosowaniem metody regresji liniowej pokazują, że lepszą metodą prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu okazała się metoda analizy szeregów czasowych.
    The paper discusses the results of predicting the corrections for the national time scale UTC(PL), using GMDH neural networks. The aim of the research was to examine the influence of the GMDH neural network prediction methods on the prediction result. The first section describes the national time scale UTC(PL) and presents the problem of maintaining the best compatibility of the UTC(PL) with UTC. It also presents the method of predicting the corrections used in the Central Office of Measures (GUM), and a new method for predicting the corrections for the UTC(PL) based on GMDH neural network. The second section shows how the input data for the GMDH neural network was prepared. Based on historical measurement data from the cesium atomic clock Cs2 and corrections of the UTC(PL) relative to UTC, two time series (sc1 and sc2) which were the basis for determining the input to GMDH neural network were prepared. The third section describes the predicting methods used in the GMDH neural network and a training data for both methods. The fourth section focuses on the method of predicting the corrections using GMDH neural networks, and contains the research results. The research on predicting the corrections were carried out using two methods, the time series analysis and the regression method. Prediction of the corrections was made on the 15th day of month for 20 consecutive months. The prediction results using the GMDH neural network were compared with the results received by the GUM with use of the linear regression method. The research show that the GMDH neural networks can be used to predict the corrections for the national time scale UTC(PL). A better method of predicting the corrections for the national time scale proved to be the method of time series analysis. The results were better than the prediction results obtained in the GUM for both time series sc1 and sc2. In the case of using the regression method only for times series sc1, the obtained results were better than those obtained in the GUM.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 1, 1; 23-25
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie przydatności sieci neuronowych typu GRNN i RBF do prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    Comparison of the usefulness of GRNN and RBF neural networks for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154158.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe GRNN
    sieci neuronowe RBF
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    GRNN neural network
    RBF neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań sieci neuronowych typu GRNN zastosowanych do prognozowania poprawek dla krajowej skali czasu UTC(PL). Wyniki te porównano z wynikami otrzymanymi przy użyciu sieci neuronowej typu RBF, a także z wynikami otrzymanymi w GUM z zastosowaniem metody regresji liniowej. Prognozowanie poprawek prowadzono w oparciu o metodę regresji dla danych wejściowych powstałych na bazie dwóch szeregów czasowych sc1 (bez eliminacji trendu opisanego równaniem regresji liniowej) oraz sc2 (z eliminacją tego trendu). Prognozy zostały wykonane na 15 dzień dla 5 kolejnych miesięcy 2008 począwszy od stycznia (MJD 54479) do maja (MJD 54599) Z przeprowadzonych badań wynika, że otrzymane wartości błędu prognozy dla sieci neuronowej typu GRNN są zdecydowanie gorsze od błędów prognozy otrzymanych przy użyciu sieci neuronowej typu RBF.
    The paper discusses the results of comparison of the usefulness of GRNN and RBF neural networks for predicting the corrections for the national time scale UTC(PL). The first chapter describes the national time scale UTC(PL), and also presents the problem of maintaining the best compatibility of the UTC(PL) with UTC. The second chapter describes the basic idea and principle of operation of the GRNN neural networks. The third chapter shows how the input data for the neural networks was prepared. Based on historical measurement data from the cesium atomic clock Cs2 and corrections of the UTC(PL) relative to UTC two time series (ts1 and ts2) were prepared, which were the basis for determining the input data for the neural networks. The fourth chapter describes the research results. The obtained research results shown that in the case of predicting the corrections for the polish time scale UTC(PL) using GRNN and RBF neural networks and the input data based on time series ts1 prediction errors have reached very large values. Predicting the corrections for the UTC(PL) based on time series ts2 was carried out in two ways. The first method assumed using the input data prepared on the basis of time series ts2 with values of two coefficients a0 and a1, which are the coefficients of linear regression equation. In the second case only coefficient a1 was used with the input data prepared on the basis of time series ts2. The best results was obtained using RBF neural network for the input data prepared on the basis of time series ts2 with a1 coefficient. For the GRNN neural network the obtained value of maximum prediction error for both method of data preparation was larger than in the case of using RBF neural network. Obtained values of prediction errors using GRNN neural network are on the same level with prediction errors obtained in the GUM using linear analytical regression method.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 11, 11; 972-974
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predicting the Lithuanian Timescale UTC(LT) by means of GMDH neural network
    Prognozowanie Litewskiej Skali Czasu UTC(LT) z zastosowaniem sieci neuronowej typu GMDH
    Autorzy:
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/211148.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    electrical engineering
    UTC(k) timescale
    atomic clock
    predicting [UTC-UTC(k)]
    GMDH neural network
    elektrotechnika
    skala czasu UTC(k)
    zegar atomowy
    prognozowanie [UTC-UTC(k)]
    sieci neuronowe GMDH
    Opis:
    The aim of the study is to examine the effectiveness of applying GMDH-type neural network and the developed procedure for predicting UTC(k) timescales, which are characterized with high dynamics of changes of the input data. The research is carried out on the example of the Lithuanian Timescale UTC(LT). The obtained research results have shown that GMDH-type neural network with a developed predicting procedure enables us to receive good prediction results for the UTC(LT). Better prediction quality was obtained using time series which are built only on the basis of deviations determined by the BIPM according to the UTC and UTC Rapid scales.
    Celem przeprowadzonych badań było sprawdzenie skuteczności zastosowania sieci neuronowej typu GMDH i opracowanej procedury do prognozowania skal czasu UTC(k), charakteryzujących się dużą dynamiką zmian danych wejściowych. Badania przeprowadzono na przykładzie Litewskiej Skali Czasu UTC(LT). Otrzymane wyniki badań pokazały, że sieci neuronowe typu GMDH z opracowaną procedurą prognozowania umożliwiają osiągnięcie dobrych wyników prognoz dla UTC(LT). Lepszą jakość prognozowania odchyleń [UTC – UTC(LT)] uzyskano przy zastosowaniu szeregu czasowego, który zbudowany jest wyłącznie na podstawie odchyleń wyznaczonych przez BIPM w oparciu o skalę UTC i UTC Rapid.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2017, 66, 4; 31-41
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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