Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Teaching-learning based optimization approach for solar cell model parameter identification

Tidjani Naoual, Ounnas Djamel, Guessoum Abderrezak

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 1

33--37

EN

Constructing a high-performance photovoltaic (PV) system refers to extracting the characteristics of solar cell models. A population-based algorithm with a parameter-free design called Teaching and Learning Based Optimization (TLBO), inspired by the way teachers teach in the classroom, is proposed in this paper to identify the unknown electrical parameters of different solar cell models i.e., a single diode and a dual diode. The main objective is to extract the optimal parameters of PV system. To evaluate the proposed TLBO, we compared it to the fundamental genetic algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and other approaches in the literature. The results revealed a strong performance of the developed method. The results revealed the strong performance of the developed TLBO method and outperformed other optimization techniques with a high degree of accuracy in the objective function. In addition, the efficiency of the results is supported by the excellent agreement between the data of a commercial silicon R.T.C France solar cell and the simulated results under all circumstances.

PL

Konstrukcja wysokowydajnego systemu fotowoltaicznego (PV) odnosi się do wydobycia cech modeli ogniw słonecznych. W niniejszej pracy zaproponowano algorytm oparty na populacji z konstrukcją bez parametrów zwany Teaching and Learning Based Optimization (TLBO), zainspirowany sposobem nauczania przez nauczycieli w klasie, w celu identyfikacji nieznanych parametrów elektrycznych ró˙znych modeli ogniw słonecznych tj. pojedynczej diody i podwójnej diody. Głównym celem jest wydobycie optymalnych parametrów systemu PV. Aby ocenić proponowany TLBO, porównaliśmy go z podstawowym algorytmem genetycznym (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) i innymi podejściami w literaturze. Wyniki ujawniły silną wydajność opracowanej metody. Wyniki ujawniły silną wydajność opracowanej metody TLBO i przewyższają inne techniki optymalizacji z dużą dokładnością funkcji celu. Dodatkowo, skuteczność wyników jest poparta doskonałą zgodnością pomiędzy danymi komercyjnego krzemowego ogniwa słonecznego R.T.C France a wynikami symulacji we wszystkich okolicznościach.

2

Analiza parametrów sygnału mowy w kontekście ich przydatności w automatycznej ocenie jakości ekspresji śpiewu

Zaporowski Szymon, Kostek Bożena

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2019

|

Nr 68

61--64

PL

Praca dotyczy podejścia do parametryzacji w przypadku klasyfikacji emocji w śpiewie oraz porównania z klasyfikacją emocji w mowie. Do tego celu wykorzystano bazę mowy i śpiewu nacechowanego emocjonalnie RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song), zawierającą nagrania profesjonalnych aktorów prezentujących sześć różnych emocji. Następnie obliczono współczynniki mel-cepstralne (MFCC) oraz wybrane deskryptory niskopoziomowe MPEG 7. W celu selekcji cech, posiadających najlepsze wyniki rankingowe, wykorzystano las drzew. Następnie dokonano klasyfikacji emocji z za pomocą maszyny wektorów nośnych (SVM, Support Vector Machine). Stwierdzono, że parametryzacja skuteczna dla mowy nie jest skuteczna dla śpiewu. Wyznaczono podstawowe parametry, które zgodnie z otrzymanymi wynikami pozwalają na znaczną redukcję wymiarowości wektorów cech, jednocześnie podnosząc skuteczność klasyfikacji.

EN

This paper concerns the approach to parameterization for the classification of emotions in singing and comparison with the classification of emotions in speech. For this purpose, the RAVDESS database containing emotional speech and song was used. This database contains recordings of professional actors presenting six different emotions. Next, Mel Frequency Cepstral Coefficients and selected Low-Level MPEG 7 descriptors were calculated. Using the algorithm of Feature Selection based on a Forest of Trees, coefficients, and descriptors with the best ranking results were determined. Then, the emotions were classified using the Support Vector Machine. The classification was repeated several times, and the results were averaged. It was found that descriptors used for emotion detection in speech are not as useful for singing. Basic parameters for singing were determined which, according to the obtained results, allow for a significant reduction in the dimensionality of feature vectors while increasing the classification efficiency of emotion detection.

3

Automated parameter extraction procedure for wide-band on-chip spiral inductor model

Gadjeva E. D., Durev V. P., Hristov M. H.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2009

|

Vol. 50, nr 12

23-26

EN

An automated procedure for parameter extraction of on-chip wide-band spiral inductor model is proposed in the paper. A MATLAB program is developed to accept the measured two-port S-parameters as input data and to calculate the parameter values of the spiral inductor model. The proposed algorithm shows excellent agreement with the measured data over the whole frequency range.

PL

Artykuł przedstawia automatyczną procedurę ekstrakcji parametrów szerokopasmowego modelu spiralnych cewek wykonywanych w układach scalonych. Program napisany w środowisku MATLAB przetwarza dane pomiarowe czwórnika i wylicza odpowiednie parametry modelu cewki. Zaproponowany algorytm daje dużą zgodność modelu z danymi pomiarowymi w szerokim zakresie częstotliwości.

4

Analiza możliwości wykorzystania metod optymalizacji lokalnej i globalnej w zadaniu charakteryzacji struktur MOS

Arabas J., Szostak S., Łukasiak L., Jakubowski A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2008

|

Vol. 49, nr 1

43-45

PL

Przedstawiono wstępne wyniki wykorzystania algorytmu ewolucyjnego i sympleksu Neldera-Meada w zadaniu charakteryzacji struktur MOS. Zadanie to jest sformułowane jako problem minimalizacji błędu przybliżenia krzywych pomiarowych I-V krzywymi I-V uzyskanymi za pomocą modelu Pierreta-Shieldsa. Celem jest analiza możliwości uzyskania przybliżenia dobrej jakości, dlatego też zamiast krzywych eksperymentalnych użyto krzywych wygenerowanych za pomocą modelu, a samo zadanie sprowadzono do zadania odtworzenia założonych (lecz nie znanych metodzie optymalizacji) wartości parametrów. Artykuł prezentuje wyniki takiego odtworzenia wraz z krytycznym komentarzem.

EN

In this paper we present first experimental results of applying the Evolutionary Algorithm and Nelder-Mead method to the MOSFET characterization task. The task is formulated as a problem of minimizing the error between the I-V curves obtained from the Pierret-Shields model and the actual measurements. This work is a preliminary report from the ongoing research, therefore we use the model-generated points instead of real measurements, and we attempt to reproduce the original parameter values by the aforementioned minimization. The paper presents results of such reproduction.