Show simple item record

dc.contributor.authorJackowska-Strumiłło, Lidia
dc.contributor.authorKucharski, Jacek
dc.date.accessioned2015-06-03T11:14:49Z
dc.date.available2015-06-03T11:14:49Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.citationZeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej. Elektryka., 2010 z.121 s.255-266
dc.identifier.issn0374-4817
dc.identifier.other0000027210
dc.identifier.otherW serii gł. nr 1078. Zeszyt jubileuszowy. 15 lat Katedry Informatyki Stosowanej.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11652/394
dc.description.abstractW pracy przedstawiono zastosowanie metod sztucznej inteligencji do modelowania i identyfikacji wybranych obiektów elektrotermicznych. Zastosowano sztuczne sieci neuronowe do modelowania i identyfikacji nieliniowych własności dynamicznych dwóch typów rezystancyjnych czujników Pt 100 w osłonie umieszczonych w oleju silikonowym. Stosowano dwuwarstwowe sieci perceptronowe oraz sieci rekurencyjne. Zaproponowano także rozmyte podejście do modelowania wybranej klasy obiektów cieplnych - rezystancyjnych pieców komorowych. W szczególności uwzględniono rozłożony charakter parametrów tego typu obiektów i zaproponowano rozwiązanie, które umożliwia uwzględnienie w modelu zmian parametrów dynamicznych obiektu wynikających ze zmian stopnia nasycenia cieplnego warstw izolacyjnych. Rozważania teoretyczne zweryfikowano na drodze symulacyjnej i eksperymentalnej, dowodząc skuteczności proponowanych metod dla rozważanych klas obiektów, a ogólność przeprowadzonej analizy wskazuje na możliwość rozszerzenia zakresu zastosowań.pl_PL
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isopl
dc.publisherPolitechnika Łódzka
dc.titleMetody sztucznej inteligencji w modelowaniu i identyfikacji obiektów elektrotermicznych
dc.typeArtykuł


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record