Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30955
Title: Нейросетевой подход к мониторингу состояния технических систем
Other Titles: Neural network approach to condition monitoring of technical systems
Authors: Пашкевич, А. П.
Кожевников, М. М.
Фурман, Ф. В.
Keywords: доклады БГУИР;нейронные сети;мониторинг состояния;идентификация
Issue Date: 2003
Publisher: БГУИР
Citation: Пашкевич, А. П. Нейросетевой подход к мониторингу состояния технических систем / А. П. Пашкевич, М. М. Кожевников, Ф. В. Фурман // Доклады БГУИР. - 2003. - № 2. - С. 129 - 135.
Abstract: Предложен новый метод мониторинга состояния электромеханических манипуляторов, основанный на анализе результатов идентификации параметров динамической модели при помощи нейронных сетей. Получены аналитические выражения, позволяющие минимизировать влияние погрешностей квантования на точность идентификации. Эффективность предложенного метода подтверждается примерами практического применения в промышленной системе мониторинга.
Alternative abstract: The paper presents a novel technique for condition monitoring of electromechanical robotic manipulators, which is based on neural network analyses of the dynamic model parameters obtained by means of on-line identification. There were derived analytical expressions that allow minimising impact of the measurement errors on the identification accuracy. Efficiency of the proposed technique has been verified by real-life case studies from industrial monitoring systems.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30955
Appears in Collections:№2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Pashkevich_Neyrosetevoy.pdf521.82 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.