Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej

Adrian Nocoń

Uzyskaj dostęp

Zakup książkę

ISBN/ISSN:

978-83-01-19708-7

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania:

2018

Liczba stron:

224

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

Bibliografia:

Nocoń, Adrian. Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2018, 224 s. ISBN 978-83-01-19708-7

Bibliografia refWorks:

RT Book, Whole

SR Electronic(1)

A1 Nocoń, A.

T1 Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej

PB Wydawnictwo Naukowe PWN

PP Warszawa

YR 2018

SN 978-83-01-19708-7

Bibliografia BibTex:

@Book{ 194495, author = "Nocoń, Adrian", editor = "", title = "Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej", publisher = "Wydawnictwo Naukowe PWN", year = "2018", address = "Warszawa", isbn = "978-83-01-19708-7" }

Bibliografia endNote:

TY - BOOK

AU - Nocoń, Adrian

ED -

TI - Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej

PB - Wydawnictwo Naukowe PWN

CY - Warszawa

PY - 2018

SN - 978-83-01-19708-7

ER -

Netografia (standard APA):

Nocoń, Adrian. Metody CAD i AI w inżynierii elektrycznej [baza danych online] Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2018 [dostęp: 27 04 2024]. Dostęp w Ibuk Libra: https://libra.ibuk.pl/reader/metody-cad-i-ai-w-inzynierii-elektrycznej-adrian-nocon-194495.

sztuczna inteligencja, algorytmy genetyczne, Sztuczne sieci neuronowe, optymalizacja, symulacja komputerowa, MATLAB, transformatory, systemy CAD, inżynieria elektryczna, maszyny elektryczne wirujące, niepewność parametrów

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. Zaistni...

Więcej

ISBN/ISSN:

978-83-01-19708-7

DOI:

Wydawnictwo:

Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania:

2018

Liczba stron:

224

XML:ISBN/ISSN:

ONIX MARC21

1. Przedmowa8
Podziękowania11
2. Metody wspomagania komputerowego, systemy CAD12
2.1 Podstawy teoretyczne12
2.2 Przykłady zastosowań technik komputerowych22
Przykład 2.1: Modelowanie silnika prądu stałego – model własny22
Przykład 2.2: Modelowanie silnika prądu stałego – model standardowy30
Przykład 2.3: Dobór nastawień regulatorów w układzie napędowym prądu stałego35
Przykład 2.4: Modelowanie stanu przejściowego przy załączeniu napięcia w stanie jałowym transformatora43
Przykład 2.5: Modelowanie stanu ustalonego silnika asynchronicznego50
Przykład 2.6: Modelowanie rozruchu asynchronicznego silnika synchronicznego59
Przykład 2.7: Uwzględnienie niepewności metodą symulacji Monte Carlo67
3. Algorytmy genetyczne74
3.1 Podstawy teoretyczne74
3.2 Przykłady zastosowań algorytmów genetycznych87
Przykład 3.1: Minimalizacja funkcji podstawowym algorytmem genetycznym87
Przykład 3.2: Minimalizacja funkcji zmodyfikowanym algorytmem genetycznym96
Przykład 3.3: Estymacja parametrów modelu matematycznego obcowzbudnego silnika prądu stałego102
Przykład 3.4: Optymalizacja wielokryterialna parametrów regulatora typu PI108
4. Sztuczne sieci neuronowe114
4.1 Podstawy teoretyczne114
4.2 Przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych122
Przykład 4.1: Aproksymacja funkcji nieliniowej122
Przykład 4.2: Detekcja amplitudy przebiegu odkształconego129
Przykład 4.3: Neuronowy model cieplny135
Przykład 4.4: SSN do diagnozowania zwarć wewnętrznych transformatora jednofazowego142
Przykład 4.5: Neuronowy estymator prędkości obrotowej silnika prądu stałego156
5. Logika rozmyta i rozmyte sieci neuronowe165
5.1 Podstawy teoretyczne165
5.2 Przykłady zastosowania logiki rozmytej179
Przykład 5.1: Rozmyty regulator temperatury pieca oporowego179
Przykład 5.2: Rozmyty regulator prędkości wirowania silnika prądu stałego z ogranicznikiem prądu twornika186
Przykład 5.3: Regulator PI z rozmytą adaptacją parametrów192
Przykład 5.4: Neuronowo-rozmyty estymator prędkości obrotowej silnika prądu stałego199
6. Prototypowanie w badaniach laboratoryjnych205
7. Podsumowanie208
8. Literatura211