АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ

АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ

It is considered the one way of increasing the efficiency of electrically controlled industrial systems by means of improving their dynamics in the conditions of restrictions on control actions, as well as increasing of resistance to disturbances and changes in the parameters. For this purpose a qua...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2016
Main Author: Войтенко, В.П.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2016
Subjects:
оптимальное управление
динамика импульсных преобразователей
искусственные нейронные сети
Online Access:https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/811
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Technical Electrodynamics

Institution

Technical Electrodynamics
id oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-811
record_format ojs
spelling oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-8112022-12-23T18:01:58Z ADAPTIVE QUASI-OPTIMAL CONTROL IN PULSE CONVERTORS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL OF POWER PART АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ Войтенко, В.П. optimal control dynamics of power converters artificial neural networks оптимальное управление динамика импульсных преобразователей искусственные нейронные сети It is considered the one way of increasing the efficiency of electrically controlled industrial systems by means of improving their dynamics in the conditions of restrictions on control actions, as well as increasing of resistance to disturbances and changes in the parameters. For this purpose a quasi-optimal control algorithm is used for pulse converter, which together with a plant is simulated by using of artificial neural network (ANN). It is analyzed the system with implementation of the controller in the form of pre-trained ANN. The basic problems associated with implementation of the ANN in embedded systems are discussed too. Simulated results of investigations are given. References 9, figure 1. Рассмотрен один из путей повышения эффективности электрически управляемых промышленных систем за счет улучшения их динамики в условиях ограничений на управляющие воздействия, а также повышения устойчивости к возмущениям и изменениям параметров. С этой целью использован квазиоптимальный алгоритм управления импульсным преобразователем, который совместно с объектом управления моделируется с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Проанализированы системы с реализацией регулятора в виде предварительно обученной ИНС. Отмечены основные проблемы, связанные с имплементацией ИНС во встроенные системы. Приведены результаты моделирования. Бібл. 9, рис. 1. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2016-07-07 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/811 10.15407/techned2016.05.026 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 5 (2016): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 026 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 5 (2016): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 026 2218-1903 1607-7970 10.15407/techned2016.05 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/811/690 Авторське право (c) 2022 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Technical Electrodynamics
baseUrl_str
datestamp_date 2022-12-23T18:01:58Z
collection OJS
language Ukrainian
topic оптимальное управление
динамика импульсных преобразователей
искусственные нейронные сети
spellingShingle оптимальное управление
динамика импульсных преобразователей
искусственные нейронные сети
Войтенко, В.П.
АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ
topic_facet optimal control
dynamics of power converters
artificial neural networks
оптимальное управление
динамика импульсных преобразователей
искусственные нейронные сети
format Article
author Войтенко, В.П.
author_facet Войтенко, В.П.
author_sort Войтенко, В.П.
title АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ
title_short АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ
title_full АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ
title_fullStr АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ
title_full_unstemmed АДАПТИВНОЕ КВАЗИОПТИМАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ В ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛЬЮ СИЛОВОЙ ЧАСТИ
title_sort адаптивное квазиоптимальное регулирование в преобразователях с нейросетевой моделью силовой части
title_alt ADAPTIVE QUASI-OPTIMAL CONTROL IN PULSE CONVERTORS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL OF POWER PART
description It is considered the one way of increasing the efficiency of electrically controlled industrial systems by means of improving their dynamics in the conditions of restrictions on control actions, as well as increasing of resistance to disturbances and changes in the parameters. For this purpose a quasi-optimal control algorithm is used for pulse converter, which together with a plant is simulated by using of artificial neural network (ANN). It is analyzed the system with implementation of the controller in the form of pre-trained ANN. The basic problems associated with implementation of the ANN in embedded systems are discussed too. Simulated results of investigations are given. References 9, figure 1.
publisher Інститут електродинаміки НАН України, Київ
publishDate 2016
url https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/811
work_keys_str_mv AT vojtenkovp adaptivequasioptimalcontrolinpulseconvertorswithartificialneuralnetworkmodelofpowerpart
AT vojtenkovp adaptivnoekvazioptimalʹnoeregulirovanievpreobrazovatelâhsnejrosetevojmodelʹûsilovojčasti
first_indexed 2025-09-24T17:38:49Z
last_indexed 2025-09-24T17:38:49Z
_version_ 1844167866401685504

Similar Items