Parametric Identification of Control Systems Using Artificial Neural Networks

Bibliographic Details
Parent link:MATEC Web of Conferences
Vol. 37 : Smart Grids 2015.— 2015.— [01064, 4 p.]
Main Author: Zakamaldin A. A. Andrey
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Энергетический институт (ЭНИН) Кафедра автоматизации теплоэнергетических процессов (АТП)
Other Authors: Andyk V. S. Vladimir Sergeevich
Summary:Title screen
For the problem of parametric identification of control objects proposed a method based on the use of artificial neural network feedforward type a perceptron. This method allows us to estimate the parameters of the mathematical model of the system with a maximum error of 2.8% and significantly reduce the time of the identification procedure.
Language:English
Published: 2015
Subjects:
Online Access:http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/20153701064
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/32674
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=645694

MARC

LEADER 00000nla2a2200000 4500
001 645694
005 20231101134358.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\10785 
035 |a RU\TPU\network\10782 
090 |a 645694 
100 |a 20160118a2015 k y0engy50 ba 
101 0 |a eng 
105 |a y z 100zy 
135 |a drgn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Parametric Identification of Control Systems Using Artificial Neural Networks  |f A. A. Zakamaldin, V. S. Andyk 
203 |a Text  |c electronic 
300 |a Title screen 
320 |a [References: 6 tit.] 
330 |a For the problem of parametric identification of control objects proposed a method based on the use of artificial neural network feedforward type a perceptron. This method allows us to estimate the parameters of the mathematical model of the system with a maximum error of 2.8% and significantly reduce the time of the identification procedure. 
461 0 |0 (RuTPU)RU\TPU\network\4526  |t MATEC Web of Conferences 
463 0 |0 (RuTPU)RU\TPU\network\10636  |t Vol. 37 : Smart Grids 2015  |o September 28 - October 2, 2015, Tomsk, Russia  |o [proceedings]  |f National Research Tomsk Polytechnic University (TPU) ; eds. P. A. Strizhak [et al.]  |v [01064, 4 p.]  |d 2015 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a параметрическая идентификация 
610 1 |a системы управления 
610 1 |a искусственные нейронные сети 
610 1 |a нейронные сети 
700 1 |a Zakamaldin  |b A. A.  |g Andrey 
701 1 |a Andyk  |b V. S.  |c specialist in the field of power engineering  |c Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of technical sciences  |f 1947-  |g Vladimir Sergeevich  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\34186 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)  |b Энергетический институт (ЭНИН)  |b Кафедра автоматизации теплоэнергетических процессов (АТП)  |h 121  |2 stltpush  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18678 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20161122  |g RCR 
856 4 |u http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/20153701064 
856 4 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/32674 
942 |c CF