2017
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/28160
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Применение нечеткой логики в системе управления троганием механизма в тяжелых условиях(НТУ "ХПИ", 2017) Хребтова, Оксана Анатольевна; Сергиенко, Сергей АнатольевичРассмотрена возможность создания системы автоматического управления частотно-регулируемого электропривода механизма подъема затвора сливной плотины, с возможностью выполнения предстартовой подготовки и трогания путем создания достаточно большого пускового момента при минимальном значении тока статора. Модернизированная экспертная система управления обеспечивает трогание, пуск и работу механизма подъема при изменении момента сопротивления в процессе выполнения предстартовой подготовки в пошаговом режиме. Разрушение адгезивных слоев рабочего органа при этом характеризуется меньшими затратами электроэнергии. При этом время выполнения сдвиги увеличивается на 20%, что для данного технологического механизма не имеет значения. Так же модернизированная система выполняет контроль температурных режимов и формирует ток в зависимости от параметров нагрева обмоток статора асинхронной машины. Модернизации ЕС происходит за счет применения специально разработанного алгоритма и не требует значительных материальных и технических средств.Документ Методы распознавания микроструктуры материала(Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", 2017) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичВ статье рассмотрены некоторые существующие методы распознавания образов, в том числе и распознавание микроструктуры материала. Отмечены положительные моменты и указаны недостатки предложенных методов. Определены пути решения задачи распознавания сложной зернистой структуры металла. При выявлении качественных и количественных характеристик материала по его изображению, основная задача заключается в определении границы зерна, так как вся интересующая нас информация скрыта не в яркости различных областей, а в их контуре. Для этого необходимо применить к снимку соответствующие фильтры, и при необходимости бороться с зашумленностью фотографии. Современные технологии и развитие искусственного интеллекта, позволяет создавать автоматизированную компьютерную систему принятия решения, работающую с применением математических методов обработки данных. Предпочтение отдается нейросетевым технологиям, созданию нейронной сети прямого распространения, качественно обученную с использованием метода обратного распространения ошибки. В реальных условиях, при плохо формализуемых входных данных, приветствуется использование теории нечетких множеств. Создание алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений - позволяет снизить влияние человеческого фактора в ходе анализа, сокращает время, затраченное на исследование, повышает точность и достоверность процесса контроля, дает возможность связывать свойства материала с его микроструктурой.