Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej

Wybór przykładów z zastosowaniem programu MATLAB

1 opinia

Format:

epub, mobi, ibuk

DODAJ DO ABONAMENTU

WYBIERZ RODZAJ DOSTĘPU

44,80  64,00

Format: epub, mobi

 

Dostęp online przez myIBUK

WYBIERZ DŁUGOŚĆ DOSTĘPU

Cena początkowa: 64,00 zł (-30%)

Najniższa cena z 30 dni: 44,80 zł  


44,80

w tym VAT

TA KSIĄŻKA JEST W ABONAMENCIE

Już od 24,90 zł miesięcznie za 5 ebooków!

WYBIERZ SWÓJ ABONAMENT

Rozwiązania oparte na metodach sztucznej inteligencji (AI), w szczególności w odniesieniu do napędów elektrycznych i maszyn elektrycznych pracujących w systemie elektroenergetycznym, znalazły obecnie stałe miejsce w praktyce inżynierskiej. Zaistniała wobec tego potrzeba kształcenia kadry inżynierskiej w tym zakresie.
Publikacja ta, będąca częścią serii „MASZYNY ELEKTRYCZNE” zawiera ćwiczenia i przykłady pogrupowane według zagadnień takich przykładowo, jak:
-ALGORYTMY GENETYCZNE: estymacja parametrów modelu matematycznego obcowzbudnego silnika prądu stałego,
-SZTUCZNE SIECI NEURONOWE: neuronowy estymator prędkości obrotowej silnika prądu stałego albo:
-LOGIKA ROZMYTA I ROZMYTE SIECI NEURONOWE: rozmyty regulator temperatury pieca oporowego.
Książkę kierujemy przede wszystkim do studentów kierunków technicznych i informatycznych, typu: elektrotechnika, mechatronika, automatyka i robotyka czy informatyka.


Rok wydania2018
Liczba stron220
KategoriaElektrotechnika i energetyka
WydawcaWydawnictwo Naukowe PWN
ISBN-13978-83-01-19708-7
Numer wydania1
Język publikacjipolski
Informacja o sprzedawcyePWN sp. z o.o.

Ciekawe propozycje

Spis treści

  1. Przedmowa    7
  Podziękowania    10
  2. Metody wspomagania komputerowego, systemy CAD    11
    2.1 Podstawy teoretyczne    11
    2.2 Przykłady zastosowań technik komputerowych     21
      Przykład 2.1: Modelowanie silnika prądu stałego – model własny     21
      Przykład 2.2: Modelowanie silnika prądu stałego – model standardowy    29
      Przykład 2.3: Dobór nastawień regulatorów w układzie napędowym prądu stałego     34
      Przykład 2.4: Modelowanie stanu przejściowego przy załączeniu napięcia w stanie jałowym transformatora     42
      Przykład 2.5: Modelowanie stanu ustalonego silnika asynchronicznego    49
      Przykład 2.6: Modelowanie rozruchu asynchronicznego silnika synchronicznego    58
      Przykład 2.7: Uwzględnienie niepewności metodą symulacji Monte Carlo    66
  3. Algorytmy genetyczne    73
    3.1 Podstawy teoretyczne    73
    3.2 Przykłady zastosowań algorytmów genetycznych    86
      Przykład 3.1: Minimalizacja funkcji podstawowym algorytmem genetycznym    86
      Przykład 3.2: Minimalizacja funkcji zmodyfikowanym algorytmem genetycznym    95
      Przykład 3.3: Estymacja parametrów modelu matematycznego obcowzbudnego silnika prądu stałego    101
      Przykład 3.4: Optymalizacja wielokryterialna parametrów regulatora typu PI    107
  4. Sztuczne sieci neuronowe    113
    4.1 Podstawy teoretyczne     113
    4.2 Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych    121
      Przykład 4.1: Aproksymacja funkcji nieliniowej    121
      Przykład 4.2: Detekcja amplitudy przebiegu odkształconego    128
      Przykład 4.3: Neuronowy model cieplny    134
      Przykład 4.4: SSN do diagnozowania zwarć wewnętrznych transformatora jednofazowego    141
      Przykład 4.5: Neuronowy estymator prędkości obrotowej silnika prądu stałego    155
  5. Logika rozmyta i rozmyte sieci neuronowe    164
    5.1 Podstawy teoretyczne    164
    5.2 Przykłady zastosowania logiki rozmytej    178
      Przykład 5.1: Rozmyty regulator temperatury pieca oporowego     178
      Przykład 5.2: Rozmyty regulator prędkości wirowania silnika prądu stałego z ogranicznikiem prądu twornika    185
      Przykład 5.3: Regulator PI z rozmytą adaptacją parametrów    191
      Przykład 5.4: Neuronowo-rozmyty estymator prędkości obrotowej silnika prądu stałego    198
  6. Prototypowanie w badaniach laboratoryjnych    204
  7. Podsumowanie    207
  8. Literatura     210
RozwińZwiń