Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі

Розглянуто енергоощадний векторно-керований асинхронний електропривод з оптимізатором втрат потужності на основі нейронної мережі (НМ). Запропоновано методику та проведено дослідження точності нейромережного оптимізатора при врахуванні ефекту перенавчання НМ. Цей ефект пов’язаний із наявністю помило...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2011
Автори: Приймак, Б.І., Гаркович, Н.В.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут електродинаміки НАН України 2011
Назва видання:Праці Інституту електродинаміки НАН України
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/64069
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі / Б.І. Приймак, Н.В. Гаркович // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України: Зб. наук. пр. — К.: ІЕД НАНУ, 2011. — Вип 30. — С. 58-61. — Бібліогр.: назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-64069
record_format dspace
spelling irk-123456789-640692014-06-12T03:01:28Z Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі Приймак, Б.І. Гаркович, Н.В. Електричні машини та апарати Розглянуто енергоощадний векторно-керований асинхронний електропривод з оптимізатором втрат потужності на основі нейронної мережі (НМ). Запропоновано методику та проведено дослідження точності нейромережного оптимізатора при врахуванні ефекту перенавчання НМ. Цей ефект пов’язаний із наявністю помилок при емпіричному визначенні оптимального потокозчеплення ротора двигуна. За результатами дослідження виявлено раціональну кількість нейронів у захованому шарі НМ. У цьому разі можна отримати високу точність оптимізації при використанні досить простої мережі. Рассмотрен энергосберегающий векторно-управляемый асинхронный электропривод с оптимизатором потерь мощности на базе нейронной сети (НС). Предложена методика и проведено исследование точности нейросетевого оптимизатора с учетом эффекта переобучения НС. Этот эффект связан с наличием ошибок при эмпирическом определении оптимального потокосцепления ротора двигателя. По результатам исследования установлено рациональное количество нейронов в спрятанном слое НС. В этом случае можно получить высокую точность оптимизации при использовании достаточно простой сети. The energy-saving vector controlled induction motor drive with a neural network (NN) based power loss optimizer is studied. The method is proposed and is studied the accuracy of NN optimizer taking into account the effect of over-learning of NN. This effect is associated with errors of empirical determine of the optimum rotor flux linkage of motor. The results of studies found a rational number of neurons in hidden layer of NN. For this case, may be received high accuracy of optimization using a simple network. 2011 Article Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі / Б.І. Приймак, Н.В. Гаркович // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України: Зб. наук. пр. — К.: ІЕД НАНУ, 2011. — Вип 30. — С. 58-61. — Бібліогр.: назв. — укр. 1727-9895 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/64069 62-83:621.313.333:681.51 uk Праці Інституту електродинаміки НАН України Інститут електродинаміки НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Електричні машини та апарати
Електричні машини та апарати
spellingShingle Електричні машини та апарати
Електричні машини та апарати
Приймак, Б.І.
Гаркович, Н.В.
Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
Праці Інституту електродинаміки НАН України
description Розглянуто енергоощадний векторно-керований асинхронний електропривод з оптимізатором втрат потужності на основі нейронної мережі (НМ). Запропоновано методику та проведено дослідження точності нейромережного оптимізатора при врахуванні ефекту перенавчання НМ. Цей ефект пов’язаний із наявністю помилок при емпіричному визначенні оптимального потокозчеплення ротора двигуна. За результатами дослідження виявлено раціональну кількість нейронів у захованому шарі НМ. У цьому разі можна отримати високу точність оптимізації при використанні досить простої мережі.
format Article
author Приймак, Б.І.
Гаркович, Н.В.
author_facet Приймак, Б.І.
Гаркович, Н.В.
author_sort Приймак, Б.І.
title Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
title_short Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
title_full Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
title_fullStr Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
title_full_unstemmed Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
title_sort дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі
publisher Інститут електродинаміки НАН України
publishDate 2011
topic_facet Електричні машини та апарати
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/64069
citation_txt Дослідження точності нейромережного оптимізатора втрат потужності в асинхронному електроприводі / Б.І. Приймак, Н.В. Гаркович // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України: Зб. наук. пр. — К.: ІЕД НАНУ, 2011. — Вип 30. — С. 58-61. — Бібліогр.: назв. — укр.
series Праці Інституту електродинаміки НАН України
work_keys_str_mv AT prijmakbí doslídžennâtočnostínejromerežnogooptimízatoravtratpotužnostívasinhronnomuelektroprivodí
AT garkovičnv doslídžennâtočnostínejromerežnogooptimízatoravtratpotužnostívasinhronnomuelektroprivodí
first_indexed 2023-10-18T18:44:52Z
last_indexed 2023-10-18T18:44:52Z
_version_ 1796145049464995840