Применение рекуррентных нейронных сетей для идентификации параметров ДПТ
Loading...
Date
item.page.orcid
item.page.doi
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
НТУ "ХПИ"
Abstract
В статье рассмотрена модель двигателя постоянного тока, что построенная как рекуррентная нейронная сеть в пространстве состояний. Выведено соотношение между параметрами двигателя и взвешивающими коэффициентами сети. Проведенное моделирование.
The application of neural network is discussed in this article. The neural network model for DC motor in state space was obtained and modeled. Several equations for weight coefficients and motor parameters were obtained too.
The application of neural network is discussed in this article. The neural network model for DC motor in state space was obtained and modeled. Several equations for weight coefficients and motor parameters were obtained too.
Description
Citation
Звягинцева Е. А. Применение рекуррентных нейронных сетей для идентификации параметров ДПТ / Е. А. Звягинцева, А. В. Дудник // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Автоматика и приборостроение. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2011. – № 57. – С. 92-96.