![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Книжкові видання та компакт-диски ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Журнали та продовжувані видання ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Автореферати дисертацій ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Реферативна база даних ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Наукова періодика України ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Тематичний навігатор ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Авторитетний файл імен осіб
![Mozilla Firefox](../../ico/mf.png) |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
Пошуковий запит: (<.>A=Мейта А$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 5
Представлено документи з 1 до 5
|
1. |
Калинчик В. П. Нейросетевое управление дробильно-помольным комплексом [Електронний ресурс] / В. П. Калинчик, А. В. Мейта, В. П. Розен // Енергетика. - 2014. - № 1. - С. 47-51. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eete_2014_1_8 Рассмотрены вопросы применения аппарата искусственных нейронных сетей для построения систем мониторинга и управления дробильно-помольным комплексом с целью определения и поддержания оптимального по электропотреблению режима работы агрегатов измельчения и помола. Решены вопросы выбора структуры регулятора и его обучение. Для практического решения задачи слежения предложена приближенная NARMA - модель с выделенной составляющей управления. Показано, что применение настроенного нейроконтроллера позволяет достичь более стабильной работы участка по выходному продукту и при случайных изменений входного грузопотока, за счет чего снижается электропотребление комплекса.
| 2. |
Розен В. П. Оптимизация электропотребления дробильно-помольного комплекса [Електронний ресурс] / В. П. Розен, В. П. Калинчик, А. В. Мейта, В. Г. Скосырев // Енергетика. - 2015. - № 1. - С. 43-47. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eete_2015_1_7 Рассмотрена оптимизация режимов работы дробильно-помольного комплекса с применением численного моделирования объектов, входящих в состав комплекса. Моделирование позволяет установить время, необходимое для измельчения на каждой стадии помола и определить момент перехода от одной стадии к другой, что позволяет избежать излишних энергозатрат.
| 3. |
Калинчик В. П. Определение интервала дискретизации при исследовании режимов электропотребления объектов дробильно-помольного комплекса [Електронний ресурс] / В. П. Калинчик, А. В. Мейта // Енергетика. - 2015. - № 2. - С. 38-42. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eete_2015_2_7 Рассмотрена процедура определения шага дискретизации измерений, который удовлетворял бы как требованиям к качеству контроля процесса, так и возможностям аппаратных средств. На основе исследований и априорной информации проведены расчеты длительности интервалов дискретизации и минимальных объемов выборок случайных процессов электрических нагрузок дробильно-помольных комплексов. При заданной точности измерений, равной 10 %, расчетный период дискретизации для анализа электропотребления объектов дробильно-помольного комплекса составляет 10 мин.
| 4. |
Мейта А. В. Исследование факторного поля паровой машины [Електронний ресурс] / А. В. Мейта // Енергетика: економіка, технології, екологія. - 2016. - № 1. - С. 96-101. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eete_2016_1_17
| 5. |
Калинчик В. П. Энергоэффективное управление мехатронным комплексом "дробилка-мельница" с использованием искусственных нейронных сетей [Електронний ресурс] / В. П. Калинчик, В. П. Розен, С. П. Шевчук, А. В. Мейта // Енергетика: економіка, технології, екологія. - 2016. - № 3. - С. 45-50. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eete_2016_3_7 Рассмотрено моделирование работы дробильно-помольного комплекса с применением искусственных нейронных сетей. Моделирование механического процесса измельчение проводится при комплексном учете факторов определяющих его протекание. Построенная модель используется при оптимизации электропотребления мехатронного комплекса. Показано, что при разработке модели дробильно-помольного комплекса учет наибольшего числа факторов и их взаимного влияния возможен при использовании в качестве базовой модели многослойного перцептрона.
|
|
|