Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  two-mass drive
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper presents the results of simulation research of an off-line-trained, feedforward neural-network-based state estimator. The investigated system is the mechanical part of an electrical drive characterised by elastic coupling with a working machine, modelled as a dual-mass system. The aim of the research was to find a set of neural network structures giving useful and repeatable results of the estimation. The mechanical resonance frequency of the system has been adopted at the level of 9.3-10.3 Hz. The selected state variables of the mechanical system are load, speed and stiffness torque of the shaft.
2
Content available remote Fuzzy adaptation in a state space controller applied for a two-mass system
EN
Application of a state space controller for two-mass system has been examined. However, the classical version of the controller was modified in order to improve properties of the whole system. For this purpose fuzzy model was implemented as an adaptation element for the parameters. The theoretical description of the control structure, numerical tests and experimental results (using dSPACE1103 card) have been presented.
EN
In the paper issues related to the design of a robust adaptive fuzzy estimator for a drive system with a flexible joint is presented. The proposed estimator ensures variable Kalman gain (based on the Mahalanobis distance) as well as the estimation of the system parameters (based on the fuzzy system). The obtained value of the time constant of the load machine is used to change the values in the system state matrix and to retune the parameters of the state controller. The proposed control structure (fuzzy Kalman filter and adaptive state controller) is investigated in simulation and experimental tests.
PL
W artykule opisano neuronowe estymatory zmiennych stanu napędu elektrycznego z połączeniem sprężystym. Sieci neuronowe zastosowane zostały do odtwarzania momentu skrętnego napędu oraz prędkości silnika obciążającego. Przeprowadzona została analiza wpływu wprowadzania szumu do sygnałów wykorzystywanych w procesie treningu sieci neuronowych (jittering) na jakość odtwarzania zmiennych stanu. Charakterystyczną cechą tej metody jest brak ingerencji w strukturę sieci neuronowej oraz algorytmu treningowego. Zastosowanie tej procedur na etapie projektowania estymatorów neuronowych ma na celu zwiększenie dokładności odtwarzania poszczególnych sygnałów oraz uzyskanie odporności na zakłócenia zewnętrzne Przedstawiono wybrane wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych ilustrujące skuteczność tej metody uczenia estymatorów neuronowych dla napędu dwumasowego.
EN
In the paper neural estimators of state variables of the electrical drive with elastic coupling are presented. Neural network were applied for the estimation of the shaft torque and angular speed of the load machine. An analysis of a jittering method under training process of neural networks on the estimation quality was performed. The characteristic feature of this method is a lack of influence into the neural network structure or training algorithm. Application of this procedure during the design stage of neural networks improves significantly the estimation quality and robustness (to changes of the system parameters, changes of the load torque) of the proposed neural estimators of the two-mass system. Simulation and experimental tests illustrating the effectiveness of the proposed method are demonstrated.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.