Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов

Диссертация: Комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Известны работы отечественных и зарубежных авторов, таких как Ю. А. Борцов, А. А. Юрганов, И. А. Приходысо, S. Arnalte, Ching-Tzong Su, Chein-Tung Lin, Y.Y.Hsu, C.R.Chen и др., посвященные применению теории и разработке систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Использование систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями для БСГ позволяет… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ БЕСКОНТАКТНЫХ ГЕНЕРАТОРОВ ПЕРЕМЕННОГО ТОКА, СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ
    • 1. 1. Классификация систем регулирования напряжения генераторов переменного тока
    • 1. 2. Системы регулирования с элементами искусственного интеллекта
      • 1. 2. 1. Системы регулирования с использованием нечеткой логики
      • 1. 2. 2. Нейросетевые системы регулирования
  • Выводы по первой главе и постановка задачи исследований
  • ГЛАВА 2. Математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для бесконтактных синхронных генераторов
    • 2. 1. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и 43 нейронной сети для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями
      • 2. 1. 1. Математическая модель бесконтактного генератора при отсутствии регулирования
      • 2. 1. 2. Влияние комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети
    • 2. 2. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для магнитоэлектрического генератора 59 Результаты по второй главе
  • ГЛАВА 3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронной сети
    • 3. 1. Моделирование процессов регулирования напряжения 66 бесконтактцого генератора с вращающимися выпрямителями
      • 3. 1. 1. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в статических режимах работы
      • 3. 1. 2. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в динамических режимах работы
    • 3. 2. Моделирование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора в статических режимах работы 76 Результаты по третьей главе
  • ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КОМБИНИРОВАННЫХ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ БЕСКОНТАКТНОГО СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА
    • 4. 1. Описание макетного образца источника электропитания
    • 4. 2. Пути аппаратной реализации элементов искусственного интеллекта
    • 4. 3. Регулятор напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети
    • 4. 4. Результаты экспериментальных исследований систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора
      • 4. 4. 1. Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в статическом режиме работы

      4.4.2 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в динамическом режиме работы 96 4.5. Новые технические решения регуляторов напряжения с элементами искусственного интеллекта

      Выводы и результаты по четвертой главе

Комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность. Развитие электротехнических комплексов приводит к увеличению количества потребителей электрической энергии. В настоящее время практически все бортовое оборудование летательного аппарата (ЛА) является потребителем электрической энергии. Одновременно повышается мощность оборудования и, следовательно, увеличивается общее энергопотребление J1A. При этом растут и требования к качеству электрической энергии. Система энергоснабжения (СЭС) относится к электротехническим комплексам и системам, должна обеспечивать эффективное и безопасное их функционирование в широком диапазоне внешних воздействий при качестве электроэнергии, соответствующем требованиям ГОСТ 19 705–89 — «Системы электроснабжения самолетов и вертолетов» и надежная работа которой необходима для функционирования летательного аппарата [1−6].

На современных летательных аппаратах широко применяется цифровое бортовое оборудование (микропроцессорная вычислительная техника, цифровые системы передачи, обработки и отображения информации), мощное радиоэлектронное и электрическое оборудование, работающее в импульсных режимах. Импульсные режимы работы мощного бортового оборудования негативно сказываются на качестве электрической энергии: увеличивают время переходных процессов, увеличивают провалы и выбросы при подключении и отключении, что повышает требования к системам регулирования, среди которых такие как: точность стабилизации напряжения, выбросы и провалы в переходных режимах работы, время переходных процессов. [5,6].

В СЭС переменного тока JIA наиболее широкое применение получили бесконтактные синхронные генераторы (БСГ): бесконтактные синхронные генераторы с вращающимися выпрямителями, магнитоэлектрические генераторы и др. [1−4].

В настоящее время на борту летательных аппаратов применяются системы регулирования напряжения БСГ по отклонению. Следующим шагом в развитии систем регулирования напряжения являются комбинированные системы регулирования напряжения, совмещающие в себе регулирование как по отклонению, так и по возмущению [7]. Примером комбинированной системы регулирования напряжения является система гармонического компаундирования с корректором напряжения, в которой изменение величины тока и коэффициента мощности нагрузки одновременно изменяет напряжение гармонической обмотки и соответственно напряжение возбуждения возбудителя и генератора [8−16].

Дальнейшее развитие и совершенствование регуляторов напряжения, а также других систем автоматического регулирования (САР) связано с использованием цифровых способов управления, реализуемых с помощью микро ЭВМ или микропроцессоров. По сравнению с аналоговыми, цифровые САР имеют ряд преимуществ, основными из которых являются высокая точность, помехозащищенность, возможность реализации сложных алгоритмов управления и гибкой перестройки структуры, простота коррекции. При этом открываются широкие перспективы для построения оптимальных и адаптивных САР с элементами искусственного интеллекта, расширения возможностей контроля и диагностики основных элементов СЭС.

Известны работы отечественных и зарубежных авторов, таких как Ю. А. Борцов, А. А. Юрганов, И. А. Приходысо, S. Arnalte, Ching-Tzong Su, Chein-Tung Lin, Y.Y.Hsu, C.R.Chen и др., посвященные применению теории и разработке систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Использование систем регулирования напряжения с нечеткой логикой [17−24] и нейронными сетями [25−35] для БСГ позволяет: улучшить динамику процессов регулирования напряженияуменьшить время переходных процессов, уменьшить провалы и выбросы напряжения при внезапном подключении и отключении нагрузки.

Более широкое применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ ограничено отсутствием математических моделей для анализа процессов регулирования напряжения БСГ в статических и динамических режимах работы, а также отсутствием экспериментальных исследований комбинированных систем регулирования напряжения с использованием элементов искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.

Поэтому разработка математических моделей и анализ комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, обеспечивающих повышение качества электрической энергии, разработка новых технических решений по созданию систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта является актуальной научной задачей.

Основания для выполнения работы. Диссертационная работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете по плану научно-исследовательских работ по темам АП-ЭМ-12−05−03/6 и № АП-ЭМ-12−08−03/6.

Цель работы — разработка, теоретическое и экспериментальное исследование комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества электрической энергии.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены следующие основные задачи:

1. Определение путей построения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, позволяющих проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с элементами искусственного интеллекта в статических и динамических режимах работы, позволяющее оценить качество регулирования напряжения;

4. Разработка экспериментальных образцов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Проведение экспериментальных исследований бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта;

5. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.

Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта использована среда «MatLab» с пакетом расширений «Simulink», «Neural Networb>, «Fuzzy Logic», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, программирование и компьютерное моделирование.

На защиту выносятся:

1. Рекомендации по построению комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработанные математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

4. Результаты экспериментальных исследований комбинированных систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями для бесконтактных синхронных генераторов, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей позволяет повысить точность регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшить время регулирования в 3 раза и провалы напряжения в 1,5 раза при внезапном подключении нагрузки в сравнении со штатной аппаратурой регулирования;

5. Новые технические решения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, защищенные патентами РФ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны и экспериментально подтверждены математические модели систем регулирования напряжения, позволяющие, в отличие от существующих, проводить исследования комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ в статических и динамических режимах работы;

2. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

3. Предложены новые’технические решения комбинированных систем регулирования напряжения для бесконтактных синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта, защищенные патентами Российской Федерации (№ 66 871, № 65 318, № 65 317, № 75 519, № 81 398).

Практическую ценность имеют:

1. Рекомендации по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных ¦ генераторов, позволяющих проводить анализ качества регулирования напряжения;

3. Разработка, практическая реализация в виде экспериментальных образцов и исследование комбинированных систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

4. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, как для одиночной, так и для параллельной работы, защищенные патентами Российской Федерации.

Использование разработанных математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, а также результатов теоретических и экспериментальных исследований позволяет сократить сроки разработки и отладки комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ.

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны образцы комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, обеспечивающие улучшение качества электрической энергии по сравнению с известными техническими решениями и представляющие собой охранои конкурентоспособные образцы техники с улучшенными показателями, защищенные патентами Российской Федерации.

Достоверность научных положений, выводов и результатов работы подтверждена экспериментальными исследованиями опытных образцов комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются для разработки систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта в ООО НИИ ТС «Пилот». Результаты работы используются в учебном процессе УГАТУ по специальности 181 100 -Электрооборудование летательных аппаратов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях различного уровня. Среди них:

Молодежная научная конференция «XXX Гагаринские чтения» Москва,.

2004;

Вторая региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2007;

XX Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Ярославль, 2007;

Proceedings of the 9 International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Krasnousolsk, Ufa, 2007;

Всероссийская научно-техническая конференция «Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий», Уфа, 2007;

Международная научно-техническая конференция «Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации». КНР, Харбин-Санья, 2008;

Всероссийская молодежная научная конференция «Мавлютовские чтения», Уфа, 2008;

Всероссийская научно-техническая конференция «Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий», Уфа, 2009.

Публикации по теме диссертации. Основные положения, выводы и практические результаты изложены в 19 публикациях: в 6 научных статьях, из которых 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК, материалах 8 научно-технических конференцийполучено 5 патентов РФ на полезные модели.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 источников и 7 приложений общим объемом 146 страниц. В работе содержится 64 рисунка и 9 таблиц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1. Установлено, что при построении комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов целесообразно использовать цифровые системы с использованием нечеткой логики и искусственных нейронных сетей, достоинствами которых является простота представления человеческих знаний в виде правил для случая использования нечеткой логики, параллельная обработка данных для случая использования нейронных сетей, простота реализации.

2. Разработаны математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов в статических и динамических режимах работы.

3. Путем математического моделирования установлено, что: • в статических режимах работы бесконтактных синхронных генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой. логики и нейронных сетей погрешность регулирования напряжения при изменении нагрузки с номинальным коэффициентом мощности от нуля до 2-х номиналов не превышает ±0,5%.

• в динамических режимах работы бесконтактных генераторов с вращающимися выпрямителями с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при подключении нагрузок от 0 до 21н с различными коэффициентами мощности время регулирования не более 0,1 е., что быстрее времени регулирования напряжения при использовании штатного регулятора более чем в 2 разапровалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 2,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования.

4. Разработаны, практически реализованы в виде экспериментальных образцов и исследованы комбинированные системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети магнитоэлектрического генератора в статических и динамических режимах работы. Путем экспериментальных исследований установлено, что:

• в статических режимах работы погрешность регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей не превышает ±0,5%, что в 4 раза лучше, чем в регуляторе со штатной полупроводниковой аппаратурой регулирования напряжения;

• в динамических режимах работы провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 1,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования;

• быстродействие комбинированной системы регулирования более чем в 3 раза превосходит быстродействие штатной аппаратуры регулирования;

• в статических режимах расхождение между экспериментальными и результатами моделирования не превышает 10−45%, что подтверждает достоверность разработанных математических моделей.

5. Предложены новые технические решения по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей как для одиночной, так и для параллельной работы бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества регулирования напряжения при изменении тока нагрузки (патенты на полезные модели № 66 871, № 65 318, № 65 317, № 75 519, № 81 398).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Диссертационная работа является результатом теоретических и экспериментальных исследований автора в развитии комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов: генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Д.Э., Синдеев И. М. Электроснабжение летательных аппаратов. -М.: Высшая школа, 1988. 264 с.
  2. Электроснабжение летательных аппаратов/Под ред. Н. Т. Коробана.-М.: Машиностроение, 1975. 536 с.
  3. В.Т., Синдеев И. М., Рунов К. Д. Системы электроснабжения летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973.- 420 с.
  4. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. / Лукин И. И., Любимов В. В. М.: Транспорт, 1970. — 360 с.
  5. Электрооборудование летательных аппаратов. Под ред. Грузкова С. А. М.: Издательство МЭИ, 2005 -Т.1.-568 с.
  6. ГОСТ 19 705–89. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. Классификация. Требования к качеству электроэнергии. М.: Изд-во стандартов, 1989. -38с.
  7. Г. Н., Куляпин В. М., Бовтрикова Е. В. Комбинированные системы регулирования напряжения синхронных генераторов. / Москва, Издательство МАИ, 1998. 224 с.
  8. Исследование комбинированных систем регулирования синхронных генераторов. Исследование косвенных методов измерения возмущений. Отчет о КИР / Куляпин В. М., Утляков Г. Н., Бовтрикова Е. В. -Инв.№ 2 960 002 933.-М., 1995.-50 с.
  9. Исследование комбинированных систем регулирования синхронных генераторов. Отчет о НИР / Куляпин В. М., Утляков Г. Н., Бовтрикова Е. В. -Инв. № 2 980 001 526.-М., 1997.-58с.
  10. В.М., Утляков Г. Н. Короткое замыкание генератора с гармоническим возбуждением // Электромеханика: Сборник трудов. Вып.79.-Уфа, 1974. С.47−54.
  11. Г. Н. Моделирование процессов в системе гармонического компаундирования // Измерительные преобразователи и информационные технологии: Межвузовский научный сборник. Уфа, 1999. — С. 199−204.
  12. В.М., Утляков Г. Н. Исследование бесконтактного синхронного генератора с гармоническим возбуждением // Известия СО АН СССР. 1974.- № 8. — С. 124−129.
  13. G.N.Utlyakov, E.V.Bovtrikova «Autonomous Supply Sources With Compound Harmonic Control Systems"// The Third International Conference On New Energy Systems And Conversions. Kazan, Russia, September, 1997. — pp. 169 172.
  14. S. Arnalte. Fuzzy logic-based voltage control of a synchronous generator. IEEE, 2000 International Journal of Electrical Engineering Education Volume 37 Issue 4, October 2000, pp. 333−334.
  15. Ching-Tzong Su and Chein-Tung Lin. A new fuzzy Control Approach to Voltage Profile Enhancement for Power Systems. IEEE Trans. Power System, 1996, Vol 11, No.3 pp. 654−659.
  16. Ю.А., Юрганов А. А. Экспериментальное исследование нечеткого стабилизатора возбуждения синхронного генератора // Электротехника, — 1999. -№ 3. -С. 1−5.
  17. Ю.А., Юрганов А. А. Исследование стабилизаторов возбуждения синхронного генератора с управлением на основе нечеткой логики // Электричество. -1999.- № 8. С. 50−55.
  18. И.А. Нечеткие структуры систем регулирования возбуждения синхронного генератора // Электричество. -2002. -№ 2. -С. 46−50.
  19. О.Н. Нечеткий адаптивный стабилизатор мощности синхронного генератора // Электричество. -2004. -№ 9. С. 24 — 33.
  20. Y.Y.Hsu, C.R.Chen. Tuning of Power System Stabilizers using an Artificial Neural Network, IEEE Trans. Energy Convers, 1991, pp. 612−619.
  21. Y.Y.Hsu, R.H. Liang. Scheduling of hydroelectric generations using artificial neural networks, IEE Proc.-Gener. Transm. Distrib., Vol. 141. No 5, September 1994, pp. 452−458.
  22. Y.Y.Hsu, C.C.Yang. Design of artificial networks for short-term load forecasted, Parts I and II, IEE Proc. C, 1991, pp. 407−418.
  23. Djukanovic M., Skataric D., Calovic M. and Arnautovic D., Optimal control of low head hydropower plants. Proceedings of XV IAHR Symposium, Belgrade, 11−14 September 1990, Paper D4.
  24. Park JW, Ronald G. Harley Adaptive Critic Based Optimal Neurocontrol for Synchronous Generator in Power System Using MLP/RBF Neural Networks. Industry Applications, IEEE Transactions on Volume 39, Issue 5, Sept.-Oct. 2003, pp. 1529- 1540.
  25. Park JW, Harley RG, Venayagamoorthy GK, «Novel Optimal Neurocontrol for a Synchronous Generator Using Radial Basis Function Neural Network», IF AC Symposium on Power Plants and Power Systems Control, Seoul, Korea, September 15- 18, 2003, pp. 41 46.
  26. Park JW, Harley RG, Venayagamoorthy GK, «Comparison of MLP and RBF Neural Networks Using Deviation Signals for Online Identification of a Synchronous Generator», IEEE Power Engineering Winter Meeting, January 2002, New York, USA, vol. 1, pp. 274 279.
  27. Теория автоматического управления: Учебник для вузов / В. Н. Брюханов, М. Г. Косов, С. П. Протопопов 3-е изд., стереотип. — М.: Высш. школа, 2000. — 268с.
  28. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического управления. Санкт Петербург, 2003. — 752 с.
  29. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учеб. в 3-х т. / Под ред.Н. Д. Егупова. Т. З: Методы современной теории автоматического управления. 2000. — 748с.
  30. Р. Современные системы управления. Пер. с. англ. Б. И. Копылова. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. — 832 с.
  31. Г. Н., Асадуллин В. М. О построении систем интеллектуального управления и регулирования синхронных генераторов // Электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2005. С. 52−56.
  32. Г. Н., Асадуллин В. М. Интеллектуальные системы регулирования напряжения синхронных бесконтактных генераторов //
  33. Материалы международной научно-технической конференции «Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации». КНР, Харбин-Санья, 14−23 июня 2008 г., с. 17.
  34. В.И. Экспертные системы: Управление эксплуатацией сложных технических объектов: Учебное пособие / Уфимск.гос. авиац. техн. ун-т. Уфа: УГАТУ, 2003. — 106 с.
  35. Т.А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник / СПб.: Питер, 2001. 384 е.: ил.
  36. В.И. Васильев. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов.- Уфа: УГАТУ, 1995. 99с.
  37. В.И. Васильев, Б. Г. Ильясов, С. С. Валеев. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1997. — 92 с.
  38. В.И.Васильев, Б. Г. Ильясов. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1999. — 105 с.
  39. Саймон Хайкин. Нейронные сети. Под ред. д.т.н. Н. Н. Куссуль. Пер. с англ. к.т.н. А. Ю. Шелестова. 2-е изд. — М.: Издательство Вильяме, 2006. -1103 с.
  40. Г. Н., Асадуллин В. М. Применение нечеткой логики в системах регулирования напряжения синхронных генераторов// Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 14−19.
  41. С. Нейронные сети для обработки информации. Пер. с польского И. Д. Рудинского М.: Финансы и статистика, 2004. — 344 с.
  42. В.И., Смирнов Д. А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. -94 с.
  43. У сков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. -М.: Горячая линия — Телеком, 2004. 143 е.: ил.
  44. Бут Д. А. Бесконтактные электрические машины. М.: Высшая школа, 1985. 255 с.
  45. А.И. Авиационные электрические генераторы. М.: Оборонгиз, 1959. — 294с.
  46. Специальные электрические машины: (Источники и преобразователи энергии). :Учеб. пособие для вузов / А. И. Бертинов, Д. А. Бут, С. Р. Мизюрин и др.- Под ред. А. И. Бертинова. М.: Энергоиздат, 1982. — 552с.
  47. Я.Б., Домбровский В. В., Казовский Е. Я. Параметры электрических машин переменного тока. М. — Л.: Наука, 1965. — 339 с.
  48. Е.Я. Переходные процессы в электрических машинах переменного тока. М., Издательство АН СССР, 1962. 624с.
  49. Г. Н., Валеев А. Р., Асадуллин В. М. Моделирование систем регулирования напряжения с использованием нейронной сети // Международная конференция по информатике и информационным технологиям. Красноусольск, Уфа, 2007. С. 55−58. (На английском языке)
  50. Г. Н., Валеев А. Р., Асадуллин В. М. Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования напряжения синхронных генераторов // Вестник УГАТУ. Т 10 № 1 (26). Уфа: УГАТУ, 2008. -С. 174−179.
  51. В.И., Кусимов С. Т., Ильясов Б. Г., и др. Модели систем автоматического управления и их элементов. М.- Издательство Машиностроение, 2003. —214 с.
  52. В.И. Имитационное управление неопределенными объектами / В. И. Васильев, В>.В.Коноваленко, Ю.И.Горелов- АН УССР, Ин-т кибернетики им. В. М. Глушкова. Киев: Наук. думка, 1989 .-211с.: ил.- 23 см. — Библиогр.: с.211−212.
  53. , С.Т. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / Под ред. С. Т. Кусимова, Б. Г. Ильясова, В. И. Васильева. -М.: Наука, 1998. 452с.
  54. Mohamed E. El-Hawary. Electric Power Applications of Fuzzy Systems. Dalhousie University. IEEE PRESS. 1998. 334 pp IEEE Order No: PC5666.
  55. A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 736 с.
  56. В.М. Системы регулирования напряжения синхронного генератора с использованием нечеткой логики // Вестник УГАТУ. Т 8 № 1. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 27−30.
  57. Г. Н., Асадуллин В. М. Применение нейронных сетей в системах регулирования напряжения синхронных генераторов // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 86−91.
  58. В.А., Галтеев Ф. Ф., Ларионов А.Н Электрические машины с постоянными магнитами. М.: Энергия, 1964. — 480 с.
  59. А.Р. Разработка и исследование систем регулирования напряжения и частоты электромашинных источников питания с использованием высших гармоник магнитного поля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Уфа, 2006. — 172с.
  60. А.Р. Аналитическое исследование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрических генераторов // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Вып. 1. Уфа, 2004. С. 207−211.
  61. В.П. ' VisSim+MathCad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М.: Солон — Пресс, 2004. — 384 с.
  62. Using MATLAB. The MathWorks, Inc, 2002. 1180 p. www.mathworks.com.
  63. Using Simulink. The MathWorks, Inc, 2003. 484 p. www.mathworks.com.
  64. Дьяконов В.П. MATLAB 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5 в математике и моделировании. М.: СОЛОН-Пресс. 2003. 576 с.
  65. Using fuzzy tech. The Inform GmbH http://www.fuzzytech.com.
  66. M.A. Аляутдиной, А. И. Галушкин, JI.E. Назаров. Методы распараллеливания и программно-аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов обработки изображений / Нейрокомпьютеры: разработка, применение, № 2, 2003. С. 3−21.
  67. Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.
  68. А.Н. Проектирование адаптивных автоматических регуляторов возбуждения мощных синхронных генераторов методами нейро-нечеткой идентификации. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-ПеТербург, 2000. — 204с.
  69. Патент на полезную модель № 66 871 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор напряжения синхронного генератора / Г. Н. Утляков,
  70. В.М. Асадуллин, А. Р. Валеев, Д. С. Дильмухаметов, Р. Ф. Нуруллин. Опубл. 10.10.2004. Бюл. № 28.
  71. Майкл Предко. Устройства управления роботами: схемотехника и программирование. Пер. с англ. Земскова Ю. В. М.: ДМК Пресс, 2004. — 416 с.
  72. М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. Пер. с англ Осипов А. И. М.: ДМК Пресс, 2004. — 312 с.
  73. Дж. Сопряжение компьютеров с внешними устройствами. Уроки реализации. Пер. с англ. М.: Мир, 2000. — 266 с.
  74. В.Н. Применение микроконтроллеров AVR: схемы, алгоритмы, программы. М.: Издательский дом «Додека-XXI», 2004. — 288 с.
  75. Микроконтроллер AVR. Электронный ресурс. -http://avrl23.nm.ru.
  76. Разработка устройств сопряжения с ПК. Электронный ресурс. -http://www.pcports.ru.
  77. Математический аппарат элементов искусственного интеллекта. Электронный ресурс. -www.basegroup.ru.
  78. Патент на полезную модель № 65 318 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г. Н. Утляков, Р. Ф. Нуруллин, Д. С. Дильмухаметов, А. Р. Валеев, В. М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. № 21.
  79. Патент на полезную модель № 65 317 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор возбуждения синхронного генератора / Г. Н. Утляков, Д. С. Дильмухаметов, Р. Ф. Нуруллин, А. Р. Валеев, В. М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. № 21.
  80. Патент на полезную модель № 75 519 МПК Н 02 Р 9/30. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г. Н. Утляков, А. Р. Валеев, В. М. Асадуллин, В. И. Каримов. Опубл. 10.08.2008. Бюл. № 22.
  81. Г. Н., Валеев А. Р., Асадуллин В. М. Каримов В.И. Устройство возбуждения синхронных генераторов // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2008. С. 31−34.
  82. Патент на полезную модель № 81 398 МПК Н 02 Р 6/00. Устройство регулирования, защиты и управления синхронного генератора / Г. Н. Утляков, А. Р. Валеев, В. М. Асадуллин, В. И. Каримов. Опубл. 10.03.2009. Бюл. № 7.126
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!