Нейросетевой подход к мониторингу состояния технических систем

Пашкевич, А. П.; Кожевников, М. М.; Фурман, Ф. В.

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Пашкевич, А. П.	-
dc.contributor.author	Кожевников, М. М.	-
dc.contributor.author	Фурман, Ф. В.	-
dc.date.accessioned	2018-04-11T07:39:30Z	-
dc.date.available	2018-04-11T07:39:30Z	-
dc.date.issued	2003	-
dc.identifier.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.	ru_RU
dc.identifier.uri	https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30955	-
dc.description.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.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.publisher	БГУИР	ru_RU
dc.subject	доклады БГУИР	ru_RU
dc.subject	нейронные сети	ru_RU
dc.subject	мониторинг состояния	ru_RU
dc.subject	идентификация	ru_RU
dc.title	Нейросетевой подход к мониторингу состояния технических систем	ru_RU
dc.title.alternative	Neural network approach to condition monitoring of technical systems	ru_RU
dc.type	Статья	ru_RU
local.description.annotation	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.	-
Располагается в коллекциях:	№2