A new method of adaptive predictive control in multimass electromechanical systems with variable parameters | Научно-инновационный портал СФУ

A new method of adaptive predictive control in multimass electromechanical systems with variable parameters

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: 2007 European Conference on Power Electronics and Applications; Aalborg, DENMARK; Aalborg, DENMARK

Год издания: 2007

Идентификатор DOI: 10.1109/EPE.2007.4417630

Ключевые слова: neural network, electrical drive, electromechanical system, optimal control, Model predictive control, Adaptive systems, Artificial intelligence, Computer networks, Control systems, Decision theory, Electromechanical devices, Neural networks, Photolithography, Power electronics, Adaptive control systems

Аннотация: A method of synthesis adaptive locally-optimum control with predicting model for electromechanical systems with casual parameters is presented in detail. Thus for decision of a problem to estimate the changing parameters the theory of multilayered artificial neural networks methods are involved. The method is verified on a two-mass electromechanical systems with casual parameters.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: 2007 European conference on power electronics and applications

Выпуск журнала: VOLS 1-10

Номера страниц: 3279-3285

Место издания: PISCATAWAY

Издатель: IEEE service CTR

Авторы

  • Kolesnikov Artem (Siberian Fed Univ, Shetinkina 655017, Russia)
  • Glushkin Evgeny (Siberian Fed Univ, Shetinkina 655017, Russia)
  • Podborsky Pavel (Siberian Fed Univ, Shetinkina 655017, Russia)
  • Winternheimer Stefan
  • Kolesnikov A. (Siberian Federal University)
  • Glushkin E. (Siberian Federal University)
  • Podborsky P. (Siberian Federal University)
  • Winternheimer S. (University of Applied Sciences of Saarland)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.