Применение рекуррентных нейронных сетей для идентификации параметров ДПТ
Дата
2011
ORCID
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
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
двигатель постоянного тока, пространство состояний, коэффициенты сети, моделирование, приводы, потери энергии
Бібліографічний опис
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.