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:  Euler-Lagrange system
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Every closed-loop system holds a level of fault tolerance, which could be increased by using a fault tolerant control (FTC) scheme. In this paper, an efficient FTC scheme for a class of nonlinear systems (Euler-Lagrange ones) is proposed, which guarantees high performance and stability in a faulty system. This scheme was designed on the basis of a cascade control structure in which the inner loop is the closed-loop system and the external loop is the FTC, a generalized proportional integral (GPI) observer-based controller, which manages the fault tolerance level increment. An important issue of the proposed scheme is that the GPI observer-based controller jointly estimates disturbances and faults, providing information about the state of health of the system, and then compensates their effect. The scheme is efficient because only the inertia matrix is required for the controller design, it is able to preserve the nominal control law unchanged and can operate properly without explicit information about system faults (fault diagnostic module). Simulation results, on a pendulum model, show the effectiveness of the proposed scheme for tracking control.
PL
W pracy wykorzystując sztuczną sieć neuronową wyznaczono prąd twornika generatora prądu stałego, który napędzany jest przez silnik PMSM za pomocą długiego elementu sprężystego. Uczenie sieci neuronowej prowadzono wykorzystując matematyczny model układu elektromechanicznego. Model ten został sformułowany poprzez zastosowanie interdyscyplinarnej metody wariacyjnej. Wyniki symulacji komputerowej przedstawiono w postaci tabel oraz graficznej.
EN
In the paper the rotor current of a DC generator driven by PMSM motor through a long elastic component has been determined. For this purpose an artificial neural network has been determined. Teaching of the ANN has been carried out using a mathematical model of the electromagnetic system. The model has been formulated using an interdisciplinary variation method. The results of computer simulations have been depicted in the form of tables and charts.
PL
W pracy poddano analizie procesy elektromechaniczne w układzie wielomaszynowym o złożonej transmisji ruchu. Badany układ składa się z dwóch głębokożłobkowych silników indukcyjnych, które poprzez długie sprężyste elementy łączące z obu stron napędzają mechanizm obciążenia. System rozpatruje się jako układ o elektrycznych i mechanicznych parametrach rozłożonych. Dla formułowania różniczkowych równań stanu wykorzystano interdyscyplinarną metodę, która wykorzystuje modyfikację zasady Hamiltona-Ostrogradskiego. Wyniki symulacji komputerowych przypadków obliczeniowych przedstawiono w postaci graficznej.
EN
In the paper electromechanical processes in a multi-machine system with a complex motion transmission have been analyzed. The examined system consists of two deep-slot induction motors, which are connected from both sides to the load through long elastic components. The system is considered as containing distributed electrical and mechanical parameters. For formulation of differential state equations an interdisciplinary method based on modified Hamilton-Ostrogradsky principle was used. The results of computer simulations have been depicted in charts.
EN
Abstract.Physical laws for electromechanical transformation of energy in multiple machine systems with asynchronous electric drives as their elements have been analysed using the integral variation Hamilton-Ostrogradsk’s principle for non conservative dissipative systems. The artificial neuronal network apparatus was used to confirm the developed theory. The results of the computer simulation have been presented.
PL
Analizowano prawa przetwarzania energii elektromechanicznej w systemie napędu asynchronicznego wykorzystując całkową zasadę Hamiltona-Ostrogradskiego dla systemów rozproszonych. Do potwierdzenia teorii użyto narzędzie w postaci sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano rezultaty symulacji.
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.