Кафедра "Автоматизація технологічних систем та екологічного моніторингу"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/3767

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/acem

Кафедра заснована у 1964 р. для підготовки спеціалістів з автоматизації виробництва.

Кафедра займається підготовкою спеціалістів з розробки і експлуатації комп’ютерно-інтегрованих та автоматизованих систем керування різноманітних об’єктів та процесів і виробництв (побутові, харчові, нафто- та газопереробні, хімічні ттощо).

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп’ютерного моделювання, прикладної фізики та математики.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють 2 доктори технічних наук, 5 професорів, 6 доцентів.

Переглянути

Фільтри

20152

Налаштування

Автор: search.filters.author.Дзевочко, Александр МихайловичКлючові слова: search.filters.subject.контроллер микропроцессорный

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Адаптивный алгоритм дуального управления нестационарными объектами промышленности и городского хозяйства
    (НТУ "ХПИ", 2015) Бобух, Анатолий Алексеевич; Ковалев, Дмитрий Александрович; Дзевочко, Александр Михайлович; Климов, Андрей Александрович; Подустов, Михаил Алексеевич
    В статье разработан адаптивный алгоритм дуального управления, обеспечивающий повышение помехоустойчивости при произвольном законе распределения помех и быстродействие при управлении нестационарными объектами. Разработанный алгоритм целесообразно использовать при разработке компьютерно-интегрированных систем управления технологическими объектами промышленности и городского хозяйства.
  • Ескіз
    Документ
    Двухшаговый адаптивный алгоритм идентификации нестационарных объектов
    (НТУ "ХПИ", 2015) Бобух, Анатолий Алексеевич; Дзевочко, Александр Михайлович; Подустов, Михаил Алексеевич; Кравченко, А. С.
    Проанализированы разработанные для идентификации стационарных объектов рекуррентный метод наименьших квадратов и различные его модификации, которые получаются путем минимизации квадратичного функционала и используют при построении оценки непосредственные измерения входных и выходных параметров. Показано, что для идентификации нестационарных объектов указанные адаптивные алгоритмы идентификации имеют ограниченные функциональные возможности и малую точность, поэтому предложен разработанный двухшаговый адаптивный алгоритм идентификации нестационарных технологических объектов.