http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/12 2026-04-08T00:37:05Z 2026-04-08T00:37:05Z Загребельна, Л.И. Дыкун, Д.М. http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5243 2016-10-10T07:04:34Z 2016-10-01T00:00:00Z

Название: ПОВЫШЕНИЕ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ, НАДЕЖОСТИ И ЭКОНОМИЧНОСТИ ДЕЙСТВУЮЩИХ ТЭС Авторы: Загребельна, Л.И.; Дыкун, Д.М. Краткий осмотр (реферат): Изменение параметров работы топочных камер для сжигания мазута и природного газа позволяет повышать показатели работы электрических станций. Паромеханические форсунки в топочных камерах без ухудшения распыливания позволяют достигать глубины регулирования, доходящей до 10% номинальной производительности. Они должны быть сконструированы так, чтобы при нагрузке выше 80% работать как механические, иначе – как паровые. Производительность форсунок 0,4-5,5 т/ч.

2016-10-01T00:00:00Z Васюченко, П.В. http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5242 2016-10-10T06:52:23Z 2016-10-01T00:00:00Z

Название: АНАЛОГОВА ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ Авторы: Васюченко, П.В. Краткий осмотр (реферат): В даний час виробництво холоднокатаних листів, смуг і стрічок продовжує інтенсивно розвиватися. Основну масу (приблизно 80%) холоднокатаних листів становить низько вуглецевий конструкційна сталь товщиною 0,5÷2,5 мм, довжиною до 2300мм. Таку тонколистову сталь широко використовують в автомобілебудуванні, тому часто її називають автолистом. Ефективна працююча сучасна автоматизована система управління технологічним процесом, яка дозволяє одночасно з підвищенням якості прокату знизити число пропусків смуги, скоротити кількість клітей ще на стадії проектування прокатних станів і от же, знизити собівартість обладнання.

2016-10-01T00:00:00Z Василец, Т.Е. Иващенко, Д.В. http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5241 2016-10-10T06:22:12Z 2016-10-01T00:00:00Z

Название: МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER Авторы: Василец, Т.Е.; Иващенко, Д.В. Краткий осмотр (реферат): Для определения показателей качества функционирования нейросетевой системы наведения и стабилизации с нейрорегулятором Model Reference Controller проведено моделирование системы при разных тестовых входных сигналах. На рис.1 показана структурная схема системы, разработанная в Simulink системы MATLAB. Схема включает блок нейрорегулятора Model Reference Controller, блоки генерации входного воздействия, блок построения графиков и блоки, которые относятся к объекту управления (Subsystem и интегрирующее звено).

2016-10-01T00:00:00Z Василец, Т.Е. Ищенко, В.С. http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5240 2016-10-07T13:11:25Z 2016-10-01T00:00:00Z

Название: ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER Авторы: Василец, Т.Е.; Ищенко, В.С. Краткий осмотр (реферат): При синтезе нейрорегулятора Model Reference Controller с помощью пакета прикладных программ Neural Network Toolbox системы MATLAB вначале формируется статическая сеть, а затем выполняет построение динамической сети с заданным числом задержек по входу и выходу модели и регулятора [1]. Элементам матриц весов и смещений первого и второго слоя динамической сети присваиваются соответствующие значения матриц весов и смещений первого и второго слоёв первоначально созданной статической сети, а элементам матриц весов и смещений третьего и четвёртого слоя динамической сети присваиваются соответствующие значения матриц весов и смещений первого и второго слоя сети, соответствующей нейросетевой модели объекта управления, полученной при выполнении идентификации.

2016-10-01T00:00:00Z