Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: LS SVM

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A new approach using Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM) to predict Furan in power transformers

Mahdjoubi A., Zegnini B., Belkheiri M.

Przegląd Elektrotechniczny

2014

R. 90, nr 2

142--145

LS-SVM present recently more efficiency in different industrial applications like medicine, engineering and power systems. This paper describes a methodology that was developed for the prediction of Furan in power transformers. The methodology uses as input variables such as the dissolved gases (CO and CO2). The approach presents the advantage that can reduce the time vs. laboratory tests. The validity of the approach was examined by testing several power transformers. LS-SVM gives a good estimation of results which are validated by experimental tests.

W artykule opisano metodologię prognozowania obecności Furanu w transformatorach energetycznych. Na wejściu podawane są takie parametry jak ilość rozpuszczonych gazów CO i CO2. Metoda opiera się na wykorzystaniu algorytmów LS-SVM.

Odwzorowanie dynamiki pracy regulatora PID zaimplementowanego w sterowniku PLC za pomocą Least Squares- Support Vector Machines

Sałat R., Awtoniuk M.

Przegląd Elektrotechniczny

2012

R. 88, nr 5a

227-230

Artykuł ma na celu przedstawienie metody umożliwiającej odwzorowanie dynamiki pracy algorytmu PID zaimplementowanego w sterowniku PLC przy wykorzystaniu LS-SVM. W artykule opisano rodzaje algorytmów PID zaimplementowanych w sterownikach PLC, jak również omówiono w skrócie różnice między SVM a LS-SVM. Główny nacisk położono na proces doboru cech i ich wpływ na zdolności uczące i generalizacyjne. Przedstawiono wyniki uczenia i testowania sieci LS-SVM odwzorowującej działanie rzeczywistego algorytmu PID w PLC.

The following paper presents a new approach to the dynamics mapping of the PID controller implemented in the PLC using the LS-SVM. The article describes the types of PID algorithms implemented in the PLC. The differences between SVM and LS-SVM are also briefly discussed. The process of features selection and their impact on learning ability and testing is mainly emphasized. The results of learning and testing of the LSSVM mapping of the work of the PID controller are demonstrated.