Індекс рубрикатора НБУВ: В172.432

Рубрики:

Регресійний аналіз

Шифр НБУВ: Ж16492 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В172.432

Рубрики:

Регресійний аналіз

Шифр НБУВ: Ж26161 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розроблено математичну модель та систему керування гібридного асинхронного тягового привода дизель-потяга з використанням потужної акумуляторної батареї. Виконано дослідження розробленої моделі в системі Мatlab.

Індекс рубрикатора НБУВ: В172.3

Рубрики:

Оцінка параметрів і функціоналів. Критерії згоди

Шифр НБУВ: Ж16492 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: В172.3,0 + В172.432,0

Рубрики:

Оцінка параметрів і функціоналів. Критерії згоди

Регресійний аналіз

Шифр НБУВ: РА348272 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто лінійні моделі регресії із сильно/слабкозалежним випадковим шумом і регресорами, які залежать від часу та спостерігаються з сильнозалежними похибками. Задача оцінювання параметрів таких моделей є важливою задачею статистики випадкових процесів. Як оцінку вибрано широко вживану оцінку найменших квадратів. Метою роботи є дослідження властивостей консистентності та асимптотичної нормальності оцінки найменших квадратів параметрів таких моделей. Для вивчення цих властивостей використовувались теорія стаціонарних гауссових випадкових процесів із сильною та слабкою залежностями, властивості повільно змінних на нескінченності функцій та нерівність Гельдера - Юнга - Браскампа - Ліба. Одержано достатні умови консистентності та асимптотичної нормальності оцінки найменших квадратів параметрів моделей, що розглядаються.

Для вдосконалення навчального процесу у Запорізькому національному технічному університеті розроблено лабораторний стенд комп'ютерного керування кроковим двигуном від SCADA системи TRACE MODE через LPT та USB порти персонального комп'ютера. Розроблено методику проведення лабораторних робіт на стенді. Експериментально одержано часові діаграми струмів крокового двигуна ШД5.

Розроблено програмне забезпечення лабораторного стенда-маніпулятора М10П на базі обладнання фірми VIPA. Сформульовано й розглянуто основні задачі системи керування. Проаналізовано способи позиціонування робочого органа маніпулятора, функції для позиціонування за допомогою аналогових входів, функцій абсолютно-покрокового переміщення. Розроблено алгоритм керування маніпулятором М10П та програму його керування на мовах середовища Step7. Виконано запуск обладнання, його налагодження та перевірку роботи. Доведено доцільність виконаної модернізації для покращання якості навчання студентів та можливість подальшого вдосконалення системи керування маніпулятора.

Для підвищення якості навчального процесу студентів спеціальності "Електромеханічні системи автоматизації та електропривод" у Запорізькому національному технічному університеті розроблено лабораторний стенд комп'ютерного керування маніпулятором М10П від SCADA системи TRACE MODE через ОРС-сервер і USB порт комп'ютера та контролер фірми VIPA. Це дозволило підвищити професійні знання і навички роботи на сучасному обладнанні провідних фірм. Наведено структурну схему стенда, програмне забезпечення, інтерфейс користувача у SCADA системі та методику проведення лабораторних робіт.

Розглянуто лінійну модель регресії зі слабко залежним випадковим шумом регресорами, які залежать від часу та спостерігаються зі слабко залежними похибками. Досліджено властивості консистентності та асимптотичної нормальності оцінки найменших квадратів параметрів такої моделі регресії.

Набула подальшого розвитку теорія елекропривода в частині синтезу інтелектуальних електромеханічних систем керування на основі запропонованих модифікованих рекурентних нейронних мереж (МРНМ). Запропоновано структури таких мереж для ідентифікації лінійних і нелінійних електромеханічних систем з урахуванням їх особливостей. Для нелінійних електромеханічних систем створено метод синтезу математичних моделей вигляду МРНМ з використанням навчання градієнтними алгоритмами за параметрами режиму об'єкта, що дозволило коригувати параметри моделі у реальному часі. Вперше розроблено метод перетворення лінійних і нелінійних математичних моделей електромеханічних систем в моделі вигляду МРНМ, що дозволило визначити структуру нейронних мереж. Запропоновано метод синтезу вагових коефіцієнтів МРНМ аналітичними співвідношеннями за параметрами режиму роботи об'єкта. Розроблено методику ідентифікації параметрів електромеханічних систем за їх моделями вигляду МРНМ, заснований на аналітичному зв'язку між параметрами електромеханічної системи та ваговими коефіцієнтами нейронних мереж, що дозволило одночасно визначати декілька параметрів. Розроблено математичну модель спільної роботи усіх вузлів асинхронного тягового електропривода дизель поїзда з урахуванням вдосконаленого керування дизелем, генератором і тяговими асинхронними двигунами, а також застосування акумуляторних накопичувачів енергії, пружності між вагонами, проковзування коліс і мотор-вагонної тяги, яка є основою синтезу структури моделей вигляду МРНМ.

Наведено математичний опис та використання у електромеханічних системах трьох нейроконтролерів: з прогнозуючим керуванням, на основі моделі нелінійної авторегресії з ковзаючим середнім та нейроконтролера з еталонною моделлю. Описано наявні в системі MATLAB інструменти дослідження цих нейроконтролерів і з їх використанням синтезовані та досліджені системи керування одно та двомасових електромеханічних систем з електроприводом постійного струму. За результатами моделювання порівняні властивості синтезованих систем.

Получены достаточные условия состоятельнсти, асимптотической единственности и асимптотической нормальности M-оценок неизвестных параметров нелинейных моделей регрессии с дискретным временем и ошибками наблюдений, имеющих сингулярный спектр.