Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item:
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПашкевич, А. П.-
dc.contributor.authorКожевников, М. М.-
dc.contributor.authorФурман, Ф. В.-
dc.identifier.citationПашкевич, 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.ru_RU
dc.description.abstractПредложен 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.ru_RU
dc.subjectдоклады БГУИРru_RU
dc.subjectнейронные сетиru_RU
dc.subjectмониторинг состоянияru_RU
dc.titleНейросетевой подход к мониторингу состояния технических системru_RU
dc.title.alternativeNeural network approach to condition monitoring of technical systemsru_RU
local.description.annotationThe 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.-
Appears in Collections:№2

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

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