Efficient Neural Network Control of a Brushless DC Motor ; Энергоэффективное нейросетевое управление бесколлекторным двигателем постоянного тока

Authors: A. A. Vеlchеnko, S. A. Pauliukavеts, A. A. Radkеvich, A. K. Ibrahim, А. А. Вельченко, С. А. Павлюковец, А. А. Радкевич, А. К. Ибрагим

Source: ENERGETIKA. Proceedings of CIS higher education institutions and power engineering associations; Том 68, № 1 (2025); 45-57 ; Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ; Том 68, № 1 (2025); 45-57 ; 2414-0341 ; 1029-7448 ; 10.21122/1029-7448-2025-68-1

Subject Terms: нелинейная функция, artificial neural network, PID controller, weighting coefficient, output layer, learning rat, demultiplexer, sampling point, neuron, nonlinear function, искусственная нейронная сеть, ПИД-регулятор, весовой коэффициент, выходной слой, скорость обучения, нейроконтроллер, момент дискретизации, нейрон

File Description: application/pdf

Relation: https://energy.bntu.by/jour/article/view/2441/1941; Фираго, Б. И. Свойства, характеристики и параметры синхронного двигателя с постоянными магнитами при векторном и скалярном частотном управлении / Б. И. Фираго, С. В. Александровский // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2019. Т. 62, № 3. С. 205–218. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-3-205-218.; Spееd Control of BLDC Motor Using on DSP / G. MadhusudhanaRao [и др.] // International Journal of Engineering Science and Technology. 2010. Vol. 2, № 3. P. 143–147.; 单桂花,窦月轩 运动控制系统 清华大学出版社 2002. = Еr Guihua. Motion Control Systеm / Еr Guihua, Dou Yuеxuan. Bеijing: Tsinghua Univеrsity Prеss, 2002. P. 3–4.; Basheer, I. A. Artificial Neural Networks: Fundamentals, Computing, Design, and Application / I. A. Basheer, M. Hajmeer // Journal of Microbiological Methods. 2000. Vol. 43, No 1. P. 3–31. https://doi.org/10.1016/s0167-7012(00)00201-3.; Менжинский, А. В. Разработка аналитической модели для определения магнитного потока рассеяния через зубцы статора синхронной электрической машины с дробной зубцовой обмоткой / А. В. Менжинский, С. В. Пантелеев, А. Н. Малашин // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2022. Т. 65, № 3. С. 224–239. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2022-65-3-224-239.; Chan, C. C. An Ovеrviеw of Powеr Еlеctronics in Еlеctric Vеhiclеs / C. C. Chan, K. T. Chau // IЕЕЕ Transactions on Industrial Еlеctronics. 1997. Vol. 44, No 1. P. 3–9. https://doi.org/10.1109/41.557493.; Morimoto, S. Sinusoidal Currеnt Drivе Systеm of Pеrmanеnt Magnеt Synchronous Motor with Low Rеsolution Position Sеnsor / S. Morimoto, M. Sanada, Y. Takеda // IAS '96. Conference Record of the 1996 IEEE Industry Applications Conference Thirty-First IAS Annual Meeting. 1996. Vol. 1. P. 9–14. https://doi.org/10.1109/IAS.1996.556990.; Batzеl, T. D. An Approach to Sеnsorlеss Opеration of thе Pеrmanеnt-Magnеt Synchronous Motor using Diagonally Rеcurrеnt Nеural Nеtworks / T. D. Batzеl, K. Y. Lее // IЕЕЕ Transactions on Еnеrgy Convеrsion. 2003. Vol. 18, No 1. Pp. 100–106. https://doi.org/10.1109/tec.2002.808386.; El-Sousy, F. F. M. Hybrid H∞-Basеd Wavеlеt-Nеural-Nеtwork Tracking Control for Pеrmanеnt-Magnеt Synchronous Motor Sеrvo Drivеs / F. F. M. El-Sousy // IЕЕЕ Transactions on Industrial Еlеctronics. 2010. Vol. 57, No 9. P. 3157–3166. https://doi.org/10.1109/TIE.2009.2038331.; Sagawa, S. Sеnsorlеss Driving Mеthod of Pеrmanеnt-Magnеt Synchronous Motors Basеd on Nеural Nеtworks / S. Sagawa, T. Watanabе, O. Ichinokura // IЕЕЕ Transactions on Magnеtics. 2003.Vol. 39, No 5. P. 3247–3249. https://doi.org/10.1109/tmag.2003.816736.; Lin, F.-J. Modifiеd Еlman Nеural Nеtwork Controllеr with Improvеd Particlе Swarm Optimisation for Linеar Synchronous Motor Drivе / F.-J. Lin, L.-T. Tеng, H. Chu // IЕT Еlеctric Powеr Applications. 2008. Vol. 2, No 3. P. 201–214. https://doi.org/10.1049/iet-epa:20070368.; Li, H. A Nеural-Nеtwork Basеd Adaptivе Еstimator of Rotor Position and Spееd for Pеrmanеnt Magnеt Synchronous Motor / H. Li, J. Wang, S. S. Gu, T. Yang // ICEMS’2001. Proceedings of the Fifth International Conference on Electrical Machines and Systems (IEEE Cat. No.01EX501). Shеnyang, China, April 2001. Vol. 2. P. 735–738. https://doi.org/10.1109/icems.2001.971781.; Boundеd nеuro-control position rеgulation for a gеarеd DC motor / J. Rеyеs-Rеyеs, C. M. Astorga-Zaragoza, M. Adam-Mеdina, G. V. Guеrrеro-Ramírеz // Еnginееring Applications of Artificial Intеlligеncе. 2010. Vol. 23, No 8. P. 1398–1407. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2010.08.003.; Вельченко, А. А. Математическая модель бесколлекторного двигателя постоянного тока на основе уравнения напряжения трехфазной обмотки / А. А. Вельченко, С. А. Павлюковец, А. А. Радкевич // Системный анализ и прикладная информатика. 2024. № 1. С. 19–25. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-19-25.; Anthony, M. Neural Network Learning: Theoretical Foundations / M. Anthony, P. L. Bartlett. Cambridge University Press. Cambridge, 1999. 389 p. https://doi.org/10.1017/cbo9780511624216.; https://energy.bntu.by/jour/article/view/2441

Availability: https://energy.bntu.by/jour/article/view/2441
https://doi.org/10.21122/1029-7448-2025-68-1-45-57

Practical Approach to Studying Evolutionary Methods for Setting Weight Coefficients of Artificial Neural Networks ; Практический подход к изучению эволюционных методов настройки весовых коэффициентов искусственных нейронных сетей

Authors: D. O. Petrov, Д. О. Петров

Source: Digital Transformation; Том 30, № 3 (2024); 80-88 ; Цифровая трансформация; Том 30, № 3 (2024); 80-88 ; 2524-2822 ; 2522-9613

Subject Terms: стагнация эволюции, neuroevolution, neurocontroller, artificial neural network, multicriteria optimization, stagnation of evolution, нейроэволюция, нейроконтроллер, искусственная нейронная сеть, многокритериальная оптимизация

File Description: application/pdf

Relation: https://dt.bsuir.by/jour/article/view/874/330; Чернодуб, А. Н. Обзор методов нейроуправления / А. Н. Чернодуб, Д. А. Дзюба // Проблемы программирования. 2011. № 2. С. 79–94.; Katoch, S. A Review on Genetic Algorithm: Past, Present, and Future / S. Katoch, S. S. Chauhan, V. Kumar // Multimed Tools Appl. 2021. Vol. 80. P. 8091–8126.; McCall, J. Genetic Algorithms for Modelling and Optimisations / J. McCall // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2020. Vol. 184, No 1. P. 205–222.; Васенков, Д. В. Методы обучения искусственных нейронных сетей / Д. В. Васенков // Компьютерные инструменты в образовании. 2007. № 1. С. 20–29.; Maren, A. J. A Logical Topology of Neural Networks / A. J. Maren // Proceedings of the Second Workshop on Neural Networks, Auburn, USA, February 11–13, 1991. Auburn: Auburn University, 1991. P. 17–44.; Мищенко, В. А. Использование генетических алгоритмов в обучении нейронных сетей / В. А. Мищенко, А. А. Коробкин // Современные проблемы науки и образования. 2011. № 6.; Шумков, Е. А. Использование генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей / Е. А.Шумков // Научный журнал КубГАУ. 2013. № 91.; Montana, D. J. Training Feedforward Neural Networks Using Genetic Algorithms / D. J. Montana, L. Davis // IJCAI’89: Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1989. Vol. 1. P. 762–767.; Yao, Xin. Evolving Artificial Neural Networks / Xin Yao // Proceedings of the IEEE. 1999. Vol. 87, No 9. P. 1423–1447.; Picek, S. On the Recombination Operator in the Real-Coded Genetic Algorithms / S. Picek, D. Jakobovic, M. Golub // 2013 IEEE Congress On Evolutionary Computation, June 20–23, Cancun, Mexico, 2013. P. 3103–3110.; Zankinski, I. Effects of the Neuron Permutation Problem on Training Artificial Neural Networks with Genetic Algorithms / I. Zankinski // International Conference on Numerical Analysis and Its Applications, June 15–22, Lozenetz, Bulgaria, 2016. P. 777–782.; Haflidason, S. On the Significance of the Permutation Problem in Neuroevolution / S. Haflidason, R. Neville // GECCO’09: Proceedings of the 11th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, June 8, 2009. P. 787–794.; Pretorius, K. Neural Network Crossover in Genetic Algorithms Using Genetic Programming / K. Pretorius, N. Pillay // Genetic Programming and Evolvable Machines. 2024. Vol. 25. No 7.; Gomez, F. J. Active Guidance for a Finless Rocket Using Neuroevolution / F. J. Gomez, R. Miikkulainen // Proceedings of the 2003 International Conference on Genetic and Evolutionary Computation: Part II, July 12, San Francisco, California, USA, 2003. P. 2084–2095.; Gomez, F. J. Co-Evolving Recurrent Neurons Learn Deep Memory POMDPs // F. J. Gomez, J. Schmidhuber // GECCO’05: Proceedings of the 7th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, June 25–29, Washington DC, USA, 2005. P. 491–498.; https://dt.bsuir.by/jour/article/view/874

Availability: https://dt.bsuir.by/jour/article/view/874
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2024-30-3-80-88

AUTOMATIZATION OF THE NANOCHASTIC MAGNETIC SEATING PROCESS

Source: Технічні науки та технології; № 4(14) (2018): Технічні науки та технології; 169-177
Technical sciences and technology; No. 4(14) (2018): Technical sciences and technologies; 169-177
Технические науки и технологии; № 4(14) (2018): Технические науки и технологии; 169-177

Subject Terms: high gradient magnetic field, магнітна наночастинка в ліпідній оболонці, автоматизована система управління, магнітна сепарація, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, Faraday magnetic system, 01 natural sciences, магнитная наночастица в липидной оболочке, нейроконтролер, magnetic nanoparticle in the lipid shell, високоградієнтне магнітне поле, neurocontroller, нейроконтроллер, 0103 physical sciences, automated control system, магнітна система Фарадея, магнитная сепарация, высокоградиентное магнитное поле, magnetic separation, магнитная система Фарадея, автоматизированная система управления

File Description: application/pdf

Access URL: http://tst.stu.cn.ua/article/view/172709

Dynamic characteristics identification and nonlinear regulator synthesis of a small gas turbine engine based on neural networks ; Идентификация динамических характеристик и синтез нелинейного регулятора малоразмерного газотурбинного двигателя на основе нейронных сетей

Authors: Makaryants G., Kuznetsov A.

Source: Динамика и виброакустика; Vol 5, No 1 (2019); 39-45 ; Journal of Dynamics and Vibroacoustics; Vol 5, No 1 (2019); 39-45 ; 2409-4579

Subject Terms: Gas turbine engine, identification, nonlinear model, neurocontroller, neural networks, Газотурбинный двигатель, идентификация, нелинейная модель, нейроконтроллер, нейронные сети

File Description: application/pdf

Relation: https://journals.ssau.ru/dynvibro/article/view/6682/6786; https://journals.ssau.ru/dynvibro/article/view/6682

Availability: https://journals.ssau.ru/dynvibro/article/view/6682
https://doi.org/10.18287/2409-4579-2019-5-1-39-45

Разработка методики синтеза нейроконтроллера частоты вращения ротора малоразмерного газотурбинного двигателя с учётом ограничений по расходу топлива ; Development of a procedure for the synthesis of a micro gas turbine engine neural controller with account for fuel consumption constraints

Authors: Kuznetsov A.V., Makaryants G.M.

Source: VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering; Vol 17, No 3 (2018); 93-102 ; Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение; Vol 17, No 3 (2018); 93-102 ; 2541-7533 ; 2542-0453

Subject Terms: Малоразмерный газотурбинный двигатель, нелинейная система управления, ограничение по расходу топлива, нейроконтроллер, синтез, Micro gas turbine engine, non-linear control system, fuel consumption constraints, neural controller, synthesis

File Description: application/pdf

Relation: https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/6332/6214; https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/6332

Availability: https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/6332
https://doi.org/10.18287/2541-7533-2018-17-3-93-102

Two-stage procedure for the synthesis of control of nonlinear non-stationary objects using a multilayer perceptron

Source: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 8:28-29

Subject Terms: система управления, нейроконтроллер, многослойные персептрон, адаптивное управление, нейроуправление

Применение нейронных сетей в электроприводе

Authors: Парыгин Николай Сергеевич, Nikolai S. Parygin, Смирнов Юрий Сергеевич, Iurii S. Smirnov, Баташова Елена Романовна, Elena R. Batashova

Source: Students' scientific research and developments; № 1(3); 144-145 ; Научные исследования и разработки студентов; № 1(3); 144-145

Subject Terms: система управления, нейронная сеть, нейроконтроллер

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-9909794-3-7; https://interactive-plus.ru/e-articles/385/Action385-119514.pdf; 1. Мещерякова О.В. Задача одношагового управления [Текст] // Информационные технологии и системы (ИТиС’08): Сборник трудов конференции. – М., 2008. – С. 434–435.; 2. Мещерякова О.В. Применение многозначных нейронных сетей [Текст] // Управление большими системами: Материалы IX Всерос. школы-конференции молодых ученых. – Т. 2. – Тамбов; Липецк, 2012. – С. 58–59.; 3. Терехов В.М. Современные способы управления и их применение в электроприводе [Текст] // Электротехника. – 2000. – №2. – С. 25–28.; 4. Коровкин Н.В. Использование генетического алгоритма для решения электротехнических задач [Текст] / Н.В. Коровкин, А.А. Потиенко // Электричество. – 2002. – №11. – С. 2–15.; 5. Улахович В.В. Применение нейросетей к решению задачи идентификации нагрузки в электромеханических системах [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://uran.donntu.org/~masters/2004/eltf/ulakhovith/diss/diss.htm (дата обращения: 27.03.2017).

Availability: https://interactive-plus.ru/files/Books/Cover-385.jpg?req=119514
https://interactive-plus.ru/article/119514/discussion_platform

Синтез нейронного регулятора для управления бесколлекторным двигателем постоянного тока

Authors: Усольцев, Денис Вячеславович

Contributors: Яковлева, Елена Максимовна

Subject Terms: искусственная нейронная сеть, бесколлекторный двигатель постоянного тока, система автоматического управления, метод обратного распространения ошибки, C#, нейроконтроллер, artificial neural network, brushless DC motor, automatic control system, backpropagation, Robotdyn Nano, 27.04.04, 681.515:621.313.292.024

File Description: application/pdf

Relation: Усольцев Д. В. Синтез нейронного регулятора для управления бесколлекторным двигателем постоянного тока : магистерская диссертация / Д. В. Усольцев; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение автоматизации и робототехники (ОАР); науч. рук. Е. М. Яковлева. — Томск, 2018.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49258

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49258

МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ АВТОМАТИЗОВАНОГО ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ 'ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО БУДИНКУ' НА БАЗІ НЕЙРОКОНТРОЛЕРІВ ; МЕТОДЫ И МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ 'ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДОМА' НА БАЗЕ НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРОВ ; METHODS AND MODELS OF AUTOMATED DESIGN OF SMART HOUSE SYSTEM BASED ON NEUROCONTROLLERS

Authors: Berehovskyy, V.V., Teslyuk, V.M., Denysyuk, V.M., Teslyuk, T.V.

Source: Scientific Bulletin of UNFU; Том 26 № 7 (2016): Науковий вісник НЛТУ України; 342-349 ; Научный вестник НЛТУ Украины; Том 26 № 7 (2016): Научный Вестник НЛТУ Украины; 342-349 ; Scientific Bulletin of UNFU; Vol 26 No 7 (2016): Scientific bulletin of UNFU; 342-349 ; 2519-2477 ; 1994-7836 ; 10.15421/402607

Subject Terms: smart house, colored Petri Nets, artificial neural networks, block-hierarchical approach, neurocontroller, интеллектуальный дом, цветная сеть Петри, искусственные нейронные сети, блочно-иерархический подход, нейроконтроллер, інтелектуальний будинок, кольорова мережа Петрі, штучні нейронні мережі, блоково-ієрархічний підхід, нейроконтролер

Relation: https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/567/581; https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/567

Availability: https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/567
https://doi.org/10.15421/40260754

Интеллектуальная система управления фотоэлектрическим энергокомплексом на базе адаптивного нейроконтроллера

Authors: Энгель, Екатерина

Subject Terms: УПРАВЛЕНИЕ, ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ УСТАНОВКА, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА, НЕЙРОКОНТРОЛЛЕР

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnaya-sistema-upravleniya-fotoelektricheskim-energokompleksom-na-baze-adaptivnogo-neyrokontrollera
http://cyberleninka.ru/article_covers/15726833.png

ПРЯМОЕ УПРАВЛЕНИЕ МОМЕНТОМ АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АДАПТИВНОГО НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Authors: КАРАНДЕЕВ ДЕНИС ЮРЬЕВИЧ, ЭНГЕЛЬ ЕКАТЕРИНА АЛЕКСАНДРОВНА

Subject Terms: ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ,АДАПТИВНЫЙ НЕЙРОКОНТРОЛЛЕР,СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ,ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ,ПРЯМОЕ УПРАВЛЕНИЕ МОМЕНТОМ,ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,УСЛОВИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ,ENERGY EFFICIENCY,ADAPTIVE NEUROCONTROLLER,INDUCTION MOTOR DRIVE CONTROL SYSTEM,ENERGY SAVING,DIRECT TORQUE CONTROL,SIMULATION,CONDITIONS OF UNCERTAINTY

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/pryamoe-upravlenie-momentom-asinhronnogo-dvigatelya-s-ispolzovaniem-adaptivnogo-neyrokontrollera-v-usloviyah-neopredelennosti
http://cyberleninka.ru/article_covers/16441465.png

ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ТРАНСВЕКТОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АДАПТИВНОГО НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРА

Authors: КАРАНДЕЕВ Д.Ю., ЭНГЕЛЬ Е.А.

Subject Terms: АДАПТИВНЫЙ НЕЙРОКОНТРОЛЛЕР,ТРАНСВЕКТОРНОЕ УПРАВЛЕНИЕ АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ,SMART GRID,ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ,УСЛОВИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/energosberegayuschaya-tehnologiya-transvektornogo-upravleniya-asinhronnym-dvigatelem-v-usloviyah-neopredelennosti-s-ispolzovaniem
http://cyberleninka.ru/article_covers/16370609.png

The setting neuro-controller in the problem of control of dynamic plants ; Настройка нейроконтроллера в задачах управления динамическими объектами ; Настроювання нейроконтроллера в завданнях керування динамічними об'єктами

Authors: Кучеров, Д.П.

Source: Science-based technologies; Vol. 23 No. 3 (2014); 308-314 ; Наукоемкие технологии; Том 23 № 3 (2014); 308-314 ; Наукоємні технології; Том 23 № 3 (2014); 308-314 ; 2310-5461 ; 2075-0781

Subject Terms: dynamic plant, neuro-controller, algorithm control, error situation, quasi-optimal to time, UDC 681.5, динамический объект, нейроконтроллер, алгоритм настройки, ошибочная ситуація, квазиоптимальность по времени, УДК 681.5, динамічний об’єкт, алгоритм настроювання, помилкова ситуація, квазіоптимальність за часом

File Description: application/pdf

Relation: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7391/8419; https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7391/8420; https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7391/8421; https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7391

Availability: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7391
https://doi.org/10.18372/2310-5461.23.7391

ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ГРУППИРОВКИ СИГНАЛОВ В АССОЦИАТИВНЫХ ПРОЦЕССАХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Authors: Анохин, Михаил, Березняк, Сергей, БЛАНКО ЛУИС МИГЕЛЬ ЛУИСОВИЧ

Subject Terms: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, НЕЙРОКОНТРОЛЛЕР, АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/organizatsiya-prostranstvennoy-gruppirovki-signalov-v-assotsiativnyh-protsessah-iskusstvennyh-neyronnyh-setey
http://cyberleninka.ru/article_covers/15640447.png

Аналіз процесів роботи динамічних об'єктів

Authors: Сакало, Є. С.

Subject Terms: нейронна мережа, нейроконтроллер, перцептрон, нейроемулятор, управління об'єктом, neural controller, neural networks, perceptron, neural emulator

File Description: application/pdf

Relation: Сакало Є. С. Аналіз процесів роботи динамічних об'єктів / Є. С. Сакало // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Нові рішення в сучасних технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2013. – № 38 (1011). – С. 61-65.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7169

Availability: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7169

Исследование динамических объектов с помощью нейронных сетей ; Дослідження динамічних об'єктів за допомогою нейронних мереж ; Study of dynamic objects by using neural networks

Authors: Т.В. Яковенко, Е.С. Сакало, Т.С. Ткачёва, Є.С. Сакало, Т.С. Ткачова, T.V. Iakovenko, E.S. Sakalo, T.S. Tkachova

Source: Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2012. — № 3(32). 130-133 ; Сборник научных трудов Харьковского национального университета Воздушных Сил. — 2012. — № 3(32). 130-133 ; Scientific Works of Kharkiv National Air Force University. — 2012. — № 3(32). 130-133 ; 2073-7378

Subject Terms: Кібернетика та системний аналіз, УДК 4.75, нейроконтроллер, персептрон, обратное распространение ошибки, инверсия, шлюзовый модуль, модуль критики, гибридное нейроуправление, многомодульное нейроуправление, ПИД-регулятор, нейроконтролер, зворотне розповсюдження помилки, інверсія, шлюзовий модуль, гібридне нейроуправління, багатомодульне нейроуправління, ПІД-регулятор, neurocontroller, persethrone, reverse distribution of error, inversion, airlock module, module of criticism, hybrid neurodirection, multimodule neurodirection, PID-regulator

File Description: application/pdf

Relation: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3113/zhups_2012_3_30.pdf; http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3113

Availability: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3113

Синтез системы управления неминимально-фазовыми объектами на основе искусственной нейронной сети

Authors: Дорофеев, Юрий Иванович, Чайка, А. Д.

Subject Terms: ИНС, неминимально-фазовая система, ПИД-регулятор, нейроконтроллер, метод Циглера-Никольса

File Description: application/pdf

Relation: Дорофеев Ю. И. Синтез системы управления неминимально-фазовыми объектами на основе искусственной нейронной сети / Ю. И. Дорофеев, А. Д. Чайка // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Системный анализ, управление и информационные технологии. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2009. – № 10. – С. 75-81.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37564

Availability: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37564

Синтез нейроконтроллера с предсказанием для двухмассовой электромеханической системы ; Synthesis of a predictive neuro-controller for a two-mass electromechanical system

Authors: Кузнецов, Борис Иванович, Василец, Татьяна Ефимовна, Варфоломеев, Алексей Алексеевич

Subject Terms: нейроконтроллер, нейросистема, легкобронированные машины, электромеханические системы, predictive neuro-controller, neuro-system, armament guidance and stabilization

File Description: application/pdf

Relation: Кузнецов Б. И. Синтез нейроконтроллера с предсказанием для двухмассовой электромеханической системы / Б. И. Кузнецов, Т. Е. Василец, А. А. Варфоломеев // Электротехника и Электромеханика = Electrical engineering & Electromechanics. – 2008. – № 3. – С. 27-32.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/11436

Availability: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/11436

Экспериментальные исследования нейросетевой микропроцессорной системы наведения танковой пушки

Authors: Истомин, Александр Евгеньевич

Subject Terms: нейроконтроллер, НК, нейросетевые системы управления, НСУ, персональный компьютер, ПК

File Description: application/pdf

Relation: Истомин А. Е. Экспериментальные исследования нейросетевой микропроцессорной системы наведения танковой пушки / А. Е. Истомин // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Автомобиле-и тракторостроение. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2008. – № 58. – С. 77-82.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35012

Availability: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35012

Разработка и исследование нейросетевой системы наведения и стабилизации вооружения легкобронированных машин ; Розробка і дослідження нейромережевої системи наведення і стабілізації озброєння легкоброньованих машин ; Development and research of the neuro-system of aiming and stabilizing of armament of light-armored machines

Authors: Б.И. Кузнецов, Т.Е. Василец, А.А. Варфоломеев, Б.І. Кузнєцов, Т.Ю. Василець, О.О. Варфоломієв, B.I. Kuznetsov, T.E. Vasilets, A.A. Varfolomeyev

Source: Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2008. — № 3(18). 141-146 ; Сборник научных трудов Харьковского национального университета Воздушных Сил. — 2008. — № 3(18). 141-146 ; Scientific Works of Kharkiv National Air Force University. — 2008. — № 3(18). 141-146 ; 2073-7378

Subject Terms: Механіка, машинознавство та електропостачання, УДК 681.5.01.23, нейроконтроллер с предсказанием, нейросетевая система, система наведения и стабилизации вооружения легкобронированных машин с нейроконтроллером, нейроконтролер з пророкуванням, нейромережева система, система наведення і стабілізації озброєння легкоброньованих машин с нейроконтроллером, neuro-controller with a prediction, neuro-system system, system of aiming and stabilizing of armament of lightarmour machines with neuro-controlle

File Description: application/pdf

Relation: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3857/zhups_2008_3_38.pdf; http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3857

Availability: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/3857