Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: time domain modeling

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Assessment of propagation of modelling un-certainty by the procedures for determining maximum dynamic errors

Tomczyk K., Sieja M.

Technical Transactions

2017

Vol. 12(114)

157--169

The paper discusses the method for modelling linear analogue systems of the second order in the time domain. As a result of such modelling, the parameters of the model and the associated uncertainties are obtained. Procedures for determining the absolute error and the integral-square error are presented. These procedures make it possible to determine precisely such an input signal with one constraint that maximizes an error at the output of the system. Values of the parameters of an example model are determined and the propagation of the uncertainties of modelling results is assessed by the procedures for determining the maximum dynamic errors. The results of calculations presented in the paper were carried out in MathCad15.

W artykule omówiono metodę modelowania w dziedzinie czasu liniowych systemów analogowych drugiego rzędu. Jako wynik takiego modelowania uzyskano parametry modelu oraz związane z nimi niepewności. Przedstawiono procedury wyznaczania maksymalnych błędów dynamicznych dla przypadku kryteriów błędu: bezwzględnego i całkowokwadratowego. Procedury te pozwalają w sposób precyzyjny określić taki sygnał wejściowego z jednym ograniczeniem, który maksymalizuje błąd na wyjściu systemu. Wyznaczono wartości parametrów przykładowego modelu oraz oceniono propagację niepewności wyników modelowania przez procedury wyznaczania maksymalnych błędów dynamicznych. Wyniki obliczeń przedstawionych w artykule przeprowadzono w programie MathCad15.

A neuro-modeling approach to implementing Intelligent harmonic monitoring system for electrical girds

Varetsky Y.

Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka

2011

vol. 1

25--30

Przedstawiono nową koncepcję inteligentnego systemu monitorowania harmonicznych. Do oceny wskaźników harmonicznych napięcia na szynach rozdzielni sieci dystrybucyjnej, zasilającej obciążenia nieliniowe, wykorzystano sztuczną sieć neuronową. Zaproponowano uczenie sieci neuronowej na podstawie zbioru danych, które otrzymano w wyniku symulacji w przestrzeni czasowej warunków pracy elektrycznej sieci dystrybucyjnej. Omówiono przykład opracowanego inteligentnego systemu monitorowania.

A new concept of intelligent harmonic monitoring system for electrical distribution grid is presented. For estimation of voltage harmonic indices at the distribution grid substation buses supplying nonlinear loads an artificial neural network has been used. It was proposed to train the neural network on the data set obtained from simulation of the electrical distribution grid operating conditions in the time domain. An example of the carried out intelligent monitoring system is discussed.