ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АДАПТИВНОГО РЕГУЛЯТОРА, БАЗИРУЮЩЕГОСЯ НА ПРИНЦИПАХ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В СИЛОВЫХ АГРЕГАТАХ ЭЛЕКТРОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ : доклад, тезисы доклада

Описание

Перевод названия: THE USE OF AN ADAPTIVE REGULATOR BASED ON THE PRINCIPLES OF THE NEURAL NETWORK IN THE POWER UNITS OF ELECTRIC VEHICLES

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности; Казань; Казань

Год издания: 2021

Ключевые слова: adaptive system, PI controller, neural networks, embedded systems, intelligent control system, адаптивная система, ПИ регулятор, нейронные сети, встроенные системы, интеллектуальная система управления

Аннотация: В данной статье рассматриваются принципы использования адаптивной системы управления электродвигателем с использованием ПИ регулятора, работающего на базе нейронной сети. Рассмотрены примеры применения похожих работ. Выделены отличия от принципов построения интеллектуальных систем, предлагаемых авторами. Описано предлагаемое решениПоказать полностьюе принципа построения адаптивных систем управления электродвигателем. Показаны результаты введения технологии в математической среде MATLAB. This article discusses the principles of using an adaptive motor control system using a PI controller based on a neural network. Examples of application of similar works are considered. The differences from the principles of constructing intelligent systems proposed by the authors are highlighted. The proposed solution to the principle of constructing adaptive electric motor control systems is described. The results of the introduction of the technology in the MATLAB mathematical environment are shown.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности

Выпуск журнала: Часть 1

Номера страниц: 74-76

Место издания: Казань

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "КОНВЕРТ"

Персоны

  • Русак И.А. (ФГАОУ ВО Сибирский федеральный университет)
  • Тарасов А.В. (ФГАОУ ВО Сибирский федеральный университет)
  • Непомнящий О.В. (ФГАОУ ВО Сибирский федеральный университет)
  • Чаругин А.А. (ФГАОУ ВО Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных