Academic Journal

Imitation modeling of resonance converter with the LLC-circuit and adaptive neuronet regulator

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Imitation modeling of resonance converter with the LLC-circuit and adaptive neuronet regulator
Συγγραφείς: Pavlov, Hennadii V., Shcherbinin, Tymofii V.
Πηγή: Збірник наукових праць НУК; № 6 (2010)
Сборник научных трудов НУК; № 6 (2010)
Collection of Scientific Publications NUS; № 6 (2010)
Στοιχεία εκδότη: Admiral Makarov National University of Shipbuilding, 2014.
Έτος έκδοσης: 2014
Θεματικοί όροι: resonance converter, LLC-circuit, adaptive neuronet regulator, converter imitation model, резонансний перетворювач, LLC-контур, адаптивний нейромережний регулятор, імітаційна модель перетворювача, резонансный преобразователь, адаптивный нейросетевой регулятор, имитационная модель преобразователя
Περιγραφή: Обоснована целесообразность применения адаптивных нейросетевых регуляторов для управления резонансным преобразователем постоянного напряжения с LLC-контуром. Приведены структура и алгоритм работы имитационной модели резонансного преобразователя с LLC-контуром. Выполнено моделирование резонансного преобразователя с ПИД-регулятором и адаптивным нейросетевым регулятором, результаты которого подтверждают преимущества нейросетевого регулятора.
Обґрунтовано доцільність використання адаптивних нейромережних регуляторів для управління резонансним перетворювачем постійної напруги з LLC-контуром. Наведено структуру та алгоритм роботи імітаційної моделі резонансного перетворювача LLC-контуром. Виконано моделювання резонансного перетворювача з ПІД-регулятором та адаптивним нейромережним регулятором, результати якого підтверджують переваги нейромережного регулятора.
The reasonability of application of adaptive neuronetwork regulators for managing resonance dc voltage converter with LLC-kontur was grounded. The structure and operation algorithm of LLC resonant simulating regulator is proposed. The modeling of the LLC resonant regulator with PID-regulator and adaptive neuronetwork regulator is performed. The advantages of adaptive neuronetwork regulator are proved by the modeling results.
Τύπος εγγράφου: Article
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Ukrainian
ISSN: 2311-3405
2313-0415
Σύνδεσμος πρόσβασης: http://jnn.nuos.edu.ua/article/view/35495
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.scientific.p..48a1f69e14f1eb92744d4d58e69b2307
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE