Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем
Research problem to create a real time quasi-optimal system on the basis of built in microcontrollers is formulated. In the heart of such system lies the identification of a subsystem called ‘the pulse converter – the unknown (including – nonlinear) load’ by the means of an artificial neural network...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Технічна електродинаміка |
|---|---|
| Дата: | 2012 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут електродинаміки НАН України
2012
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/62218 |
| 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: | Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем / В.П. Войтенко // Технічна електродинаміка. — 2012. — № 3. — С. 125-126. — Бібліогр.: 7 назв. — pос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-62218 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Войтенко, В.П. 2014-05-17T11:58:17Z 2014-05-17T11:58:17Z 2012 Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем / В.П. Войтенко // Технічна електродинаміка. — 2012. — № 3. — С. 125-126. — Бібліогр.: 7 назв. — pос. 1607-7970 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/62218 621.365.9:681.5.015:681.518.3 Research problem to create a real time quasi-optimal system on the basis of built in microcontrollers is formulated. In the heart of such system lies the identification of a subsystem called ‘the pulse converter – the unknown (including – nonlinear) load’ by the means of an artificial neural network. This subsystem functions under conditions of changing limitations on the impact levels and in the presence of disturbances. The modified algorithm of optimal regulation is suggested. It allows putting the regulation time in its dependence on the size of the initial mismatch without any numerical solving of the transcendental equation and therefore increasing the speed of the system while fulfilling smaller tasks (for example, a task of parameter tracking). ru Інститут електродинаміки НАН України Технічна електродинаміка Системи вимірювання та регулювання Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем Algorithm stages of quasi-optimal regulation in system with a pulse converter Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем |
| spellingShingle |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем Войтенко, В.П. Системи вимірювання та регулювання |
| title_short |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем |
| title_full |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем |
| title_fullStr |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем |
| title_full_unstemmed |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем |
| title_sort |
этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем |
| author |
Войтенко, В.П. |
| author_facet |
Войтенко, В.П. |
| topic |
Системи вимірювання та регулювання |
| topic_facet |
Системи вимірювання та регулювання |
| publishDate |
2012 |
| language |
Russian |
| container_title |
Технічна електродинаміка |
| publisher |
Інститут електродинаміки НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Algorithm stages of quasi-optimal regulation in system with a pulse converter |
| description |
Research problem to create a real time quasi-optimal system on the basis of built in microcontrollers is formulated. In the heart of such system lies the identification of a subsystem called ‘the pulse converter – the unknown (including – nonlinear) load’ by the means of an artificial neural network. This subsystem functions under conditions of changing limitations on the impact levels and in the presence of disturbances. The modified algorithm of optimal regulation is suggested. It allows putting the regulation time in its dependence on the size of the initial mismatch without any numerical solving of the transcendental equation and therefore increasing the speed of the system while fulfilling smaller tasks (for example, a task of parameter tracking).
|
| issn |
1607-7970 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/62218 |
| fulltext |
ISSN 1607-7970. . 2012. 3 125
621.365.9:681.5.015:681.518.3
,
,
. , 95, , 14027, .
-
, « -
– »,
. ,
, , ( , -
). . 7.
: , , , -
.
, ,
, , -
, [1]. ,
, , ,
. (« » ) -
(« ») . -
, .
. -
, -
. , -
. -
,
( . ) , .
,
–
– . -
, . , , -
[4]. ,
-
. ,
,
, -
, [2].
-
-
, -
,
.
[3].
.
1. . on-line -
, ,
[7]. , , -
, , .
.
2. . Off-line -
, – . : .
3. . Off-line .
-
. : , .
4. . On-line . -
. : .
126 ISSN 1607-7970. . 2012. 3
5. . On-line .
[5, 6]. -
. -
. ,
. ,
,
.
, , -
, -
, , -
( , ).
1. . c //
. . . “ ”. – 2011. – . 2. – . 171–175.
2. . -
// . . . “ ”. – 2004. – . 3. – . 85–90.
3. ., ., . -
// . – 2011. – 1 (47). – . 196–201.
4. . -
/ 99 – 1. , 1999. – 11 .
5. Hagan M.T., De Jesus O., Schultz R. Training recurrent networks for filtering and control / in: Recurrent Neural Net-
works: Design and Applications, L. Medsker and L.C. Jain. – Eds., CRC Press. – Pp. 311–340.
6. Hagan M.T., Demuth H.B. Neural networks for control // Proc. American Control Conference, San Diego, CA, 1999. –
. 1642–1656.
7. Ljung L. Some aspects on nonlinear system identification // 14th IFAC Symposium on System Identification, 2006. – Vol.
14, part 1.
621.365.9:681.5.015:681.518.3
,
,
. , 95, , 14027, .
, -
" -
", , , . -
, -
, , -
. . 7.
: , , , .
ALGORITHM STAGES OF QUASI-OPTIMAL REGULATION IN SYSTEM WITH A PULSE CONVERTER
V.P.Voitenko,
Chern hiv State Technological University, Shevchenka, 95, Chern hiv, 14027, Ukraine.
Research problem to create a real time quasi-optimal system on the basis of built in microcontrollers is formulated. In the heart of
such system lies the identification of a subsystem called ‘the pulse converter – the unknown (including – nonlinear) load’ by the
means of an artificial neural network. This subsystem functions under conditions of changing limitations on the impact levels and in
the presence of disturbances. The modified algorithm of optimal regulation is suggested. It allows putting the regulation time in its
dependence on the size of the initial mismatch without any numerical solving of the transcendental equation and therefore increasing
the speed of the system while fulfilling smaller tasks (for example, a task of parameter tracking). References 7.
Key words: quasi-optimal regulation, pulse converter, identification, artificial neural networks.
1. Voitenko V.P. Quasi-optimal regulation in the industrial system with the pulse key // Tekhnichna elektrodynamika. Tematychnyi
vypusk "Sylova elektronika ta enerhoefektyvnist". – 2011. – Vol. 2. – Pp. 171–175. (Rus)
2. Voitenko V.P. Quasi-optimal industrial regulators with automatic parametric identification // Tekhnichna elektrodynamika. Te-
matychnyi vypusk "Sylova elektronika ta enerhoefektyvnist". – 2004. – Vol. 3. – Pp. 85 – 90. (Rus)
3. Voitenko V.P., Khomenko M.A., Rudich P.V. Application of artificial neural networks for the identification of industrial control
objects // Visnyk ChDTU. – 2011. – 1 (47). – Pp. 196 – 201 (Ukr)
4. Leonov A.P. To a problem of synthesis of the quasi-optimal on speed digital control for the object positioning // the Preprint IPHE
99–1. Protvino, 1999. – 11 p. (Rus)
5. Hagan M.T., De Jesus O., Schultz R. Training recurrent networks for filtering and control // in: Recurrent Neural Networks: De-
sign and Applications, L. Medsker and L.C. Jain. – Eds., CRC Press, Pp. 311–340.
6. Hagan M.T., Demuth H.B. Neural networks for control // Proc. American Control Conference, San Diego, CA. – 1999. –
Pp. 1642–1656.
7. Ljung L. Some aspects on nonlinear system identification // 14th IFAC Symposium on System Identification, 2006. Vol. 14,
Part 1.
20.01.2012
Received 20.01.2012
|
| citation_txt |
Этапы алгоритма квазиоптимального регулирования в системе с импульсным преобразователем / В.П. Войтенко // Технічна електродинаміка. — 2012. — № 3. — С. 125-126. — Бібліогр.: 7 назв. — pос. |
| work_keys_str_mv |
AT voitenkovp étapyalgoritmakvazioptimalʹnogoregulirovaniâvsistemesimpulʹsnympreobrazovatelem AT voitenkovp algorithmstagesofquasioptimalregulationinsystemwithapulseconverter |
| first_indexed |
2025-11-25T20:42:31Z |
| last_indexed |
2025-11-25T20:42:31Z |
| _version_ |
1850527927238656000 |