title: Neural network setting of gains of the control system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Холодова Светлана Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Holodova Svetlana Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кондратюк Алена Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kondratuk Alena Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Степенко Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stepenko Nikolaj Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:12:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:12:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 022728
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26265
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается структура системы управления на основе использования асимптотического ПИД-регулятора. Для ряда практических задач подобраны параметрические зависимости для коэффициентов усиления. Предлагается метод программной настройки коэффициентов усиления для выбранной структуры управления. Для нейросетевого расчёта коэффициентов ПИД-регулятора использована нейронная сеть с учителем на базе выбранной структуры программной настройки коэффициентов усиления.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers the structure of the control system based on the use of an asymptotic PID controller. For a number of practical problems, parametric dependences for the gain are selected. A method for programmatically adjusting the gain for the selected control structure is proposed. For the neural network calculation of the PID controller coefficients, a neural network with a teacher was used based on the selected structure of the software settings for gain factors.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: системы управления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: коэффициенты усиления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейроуправление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: control systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gain
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neurocontrol
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network setting of gains of the control system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевая настройка коэффициентов усиления системы управления
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kondratyuk_AS_VKR20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26265/1/Kondratyuk_AS_VKR20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 655,61 kB
resources.filename: reviewSV_OtzyvKondratuk20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26265/2/reviewSV_OtzyvKondratuk20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 88,84 kB