Impact of supply voltage change on the energy performance of boost quasi-resonant converter for radioelectronic equipment power supplies

Gorodny, Aleksey; Gordienko, Viacheslav; Stepenko, Serhii; Sereda, Oleg; Boyko, Serhii

doi:10.1109/mees.2017.8248897

Cited by 11 publications

(5 citation statements)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…5. Схема штучної нейронної мережі зі зворотним зв'язком Алгоритм зворотного поширення сигналу у ШНМ складається із двох напрямків поширення сигналу [15]:…”

Section: рис3 способи розміщення вітроенергетичних установок в умовах шахт для роботиunclassified

“…Механізм зворотного поширення сигналу [15]: 1) у прямому поширенні сигналу нейрон прихованого шару посилає сигнали кожному нейрону вихідного шару;…”

Section: рис3 способи розміщення вітроенергетичних установок в умовах шахт для роботиunclassified

See 1 more Smart Citation

Features of Electricity Supply of Side-Based Equipment in Implementation of Restricted Generation

Boiko¹,

Gorodny²,

Borysenko³

et al. 2019

TST

View full text Add to dashboard Cite

Urgency of the research. Ukraine has powerful dispersed generation resources. At the same time, one of the four measures proposed by the International Energy Agency for improving energy efficiency in the countries of the world is increasing the use of renewable energy sources in the total electricity production, including not the last role given to dispersed generation. Meanwhile, the consequence of the natural decrease in the levels of iron ore extraction in our country, at depths exceeding 1000-1500 m, that is, towards the projected ones, which already increases the energy intensity of its extraction and the decline of the con-capita ability on the world market. Target setting. The main purpose of this work is to synthesize the features of the electric power supply of iron ore enterprises, provided that they are introduced into the system of their electricity supply of distributed generation sources and analysis of the specifics of their operation. Actual scientific researches and issues analysis. Thus, the actual scientific-practical task is to study the peculiarities of the operation of systems of electricity supply of iron ore enterprises with the use of sources of dispersed generation in their distribution networks. Uninvestigated parts of general matters defining. Previously, it was proposed to install power plants at the crosscutting overheads, on dumps of quarries and other possible places of installation in the conditions of iron ore enterprises. However, the principles of the implementation of intelligent power supply management systems for the enterprises under consideration, especially when reconfiguring these systems, are not yet definitively defined. The research objective. The purpose of this work is to synthesize the features of the electricity supply of iron ore enterprises, provided that the sources of distributed generation are introduced into their electricity supply system. The statement of basic materials. In a number of previous studies, the authors justify the positive effect of the introduction of dispersed generation into the structure of the power supply systems of enterprises. The application of artificial neural networks in control systems and determination of electrical energy parameters of power supply systems of iron ore enterprises is proposed, which will allow multifactorial management and analysis of energy parameters in the implementation of distributed generation sources. The proposed approach for the implementation of artificial neural networks for modeling the reliability of the power supply system of iron ore enterprises with the introduction of dispersed generation can be presented with the help of artificial neural networks, which will improve predictability of generated electricity by dispersed generation in time. Conclusions. The model of reliability of the power supply system of the field-view enterprises in the implementation of dispersed generation can be represented using artificial neural networks, which will improve predictability of generated electricity by dispersed generation in time.

show abstract

Section: рис3 способи розміщення вітроенергетичних установок в умовах шахт для роботиunclassified

Features of Electricity Supply of Side-Based Equipment in Implementation of Restricted Generation

Boiko¹,

Gorodny²,

Borysenko³

et al. 2019

TST

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Для приложений в математической теории надежности [4,5] представляет интерес нахождение аналогичного (32) замкнутого интегрального представления для произво-дящей функции Fi(t; s), как решения уравнений Колмогорова (17) и (18) для процесса отказа одного из двигателей (путем суммирования ряда Фурье (22)), при частных пред-положениях о функции φi = φ(i) [7][8][9][10].…”

Section: рис 1 график изменения состояния двигателя вертолета ми-8мтвunclassified

Application of the Markov Process Equations With Diagnostic of the State of the Mi-8mtv Helicopter Aircraft at Its Operation in Real Operation Modes

Vladov¹,

Boiko²,

Gorodny³

et al. 2018

TST

View full text Add to dashboard Cite

“…У цій роботі для кожного варіанта мережі вибиралося кілька десятків початкових точок розрахунку. Кількість циклів навчання, після закінчення яких помилка навчання переставала зменшуватися, становило 300 ... 400 [15].…”

Section: вікно контролю процесу навчання моделі автоматизованої сисunclassified

“…Постійний крок навчання нейронної мережі також реалізується за допомогою процедури навчання Розенблатта (навчання персептрона), яка характеризується тим, що вагові коефіцієнти нейронної мережі змінюються тільки в тому випадку, якщо вихідна реакція мережі y не збігається з еталонною d, і містить швидкість навчання a і не змінює вагові коефіцієнти, якщо вихідні сигнали мережі збігаються з еталонними. Правило навчання Розенблатта в загальній формі має вигляд [15]:…”

unclassified

Застосування Нейронних Мереж При Автоматизації Діагностики Стану Авіаційного Генератора Гвинтокрила

Boiko

Volkanin

Gorodny

et al. 2018

TST

View full text Add to dashboard Cite

Актуальність теми дослідження. З огляду на те, що за останні десятиліття кількість нещасних випадків, збоїв обладнання, у тому числі нещасних випадків на вертольотах, становило понад десять, актуальною науково-практичною задачею являється діагностика і прогнозування змін стану авіаційного генератора. Постановка проблеми. Основна мета цієї роботи – розробка нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота з метою діагностики і подальшого прогнозування його стану, скорочуючи час обчислень і збільшуючи рівень достовірності результатів. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблема інформаційної діагностики авіаційної техніки описана в роботах, в яких застосовуються різні методи визначення несправностей авіаційної техніки. Використання нейронних мереж у вирішенні завдань управління динамічними системами вивчається вченими і дослідниками, робота яких демонструє високий потенціал об'єднання двох обчислювальних технологій – штучних нейронних мереж і генетичних алгоритмів для вирішення задач синтезу інтелектуальних систем керування. Виділення недосліджених частини загальної проблеми. Нині є безліч підходів до проблеми діагностики складних динамічних об'єктів, у тому числі авіаційного генератора вертольота, найбільш поширеним з яких є інформаційна діагностика, одним із методів якої є використання нейронних мереж. Використання нейронних мереж управління дозволяє істотно усунути математичні проблеми аналітичного синтезу та аналізу властивостей досліджуваного об'єкта. Це пояснюється тим, що якість процесів управління в нейронних системах багато в чому залежить від фундаментальних властивостей багатошарових нелінійних нейронних мереж, а не від аналітичних розрахованих оптимальних законів. Багатошарові нейронні мережі мають ряд переваг, що дозволяє їх використовувати в задачах управління динамічними об’єктами. Постановка завдання. Метою цієї роботи є створення нейронної мережі, яка буде враховувати основні технічні та експлуатаційні характеристики авіаційного генератора вертольота. Виклад основного матеріалу. При діагностуванні авіаційного генератора вертольота повинні враховуватися такі параметри: теплові параметри генератора, рівень шуму генератора, частота обертання генератора, опір ізоляції контурів ротора, струм зворотної послідовності, рівень вібрації генератора, биття валу генератора, відхилення напруги, коливання напруги, коефіцієнт несинусоїдальності кривої напруги, коефіцієнт n-й гармонійної складової напруги непарного (парного) порядку, коефіцієнти нульової послідовності, відхилення частоти імпульсної напруги. Водночас необхідно швидко обчислити вихідний стан генератора в поточному режимі роботи для даної функції. Найбільш оптимальним методом вирішення проблеми є використання нейронних мереж, що скоротить час обчислень, підвищить рівень надійності результатів. Висновки відповідно до статті. У статті виконано синтез нейрорегулятора прогнозу NN Prediction Controller для вирішення завдання автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота в реальних режимах роботи шляхом розробки моделі нейромережевої системи в Simulink програмного пакету MATLAB. Також встановлено, які параметри істотно впливають на якість регулювання та визначено оптимальні значення параметрів. Використання нейромережевої моделі для автоматизації діагностики стану авіаційного генератора вертольота забезпечило високу якість ідентифікації параметрів нейрорегулятора. Це дозволило вибрати оптимальні значення параметрів нейрорегулятора, що забезпечить високі динамічні характеристики системи діагностики стану авіаційного генератора вертольота.

show abstract

Impact of supply voltage change on the energy performance of boost quasi-resonant converter for radioelectronic equipment power supplies

Cited by 11 publications

References 9 publications

Features of Electricity Supply of Side-Based Equipment in Implementation of Restricted Generation

Features of Electricity Supply of Side-Based Equipment in Implementation of Restricted Generation

Application of the Markov Process Equations With Diagnostic of the State of the Mi-8mtv Helicopter Aircraft at Its Operation in Real Operation Modes

Застосування Нейронних Мереж При Автоматизації Діагностики Стану Авіаційного Генератора Гвинтокрила

Contact Info

Product

Resources

About