Please use this identifier to cite or link to this item: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/6458
Title: Алгоритм самообучения интеллектуальной системы управления проходческого комбайна
Other Titles: Алгоритм самонавчання інтелектуальної системи управління прохідницького комбайна.
An Algorithm of Self-Training of Road-Header Intellectual Control System.
Authors: Шабаев, О.Е.
Семенченко, А.К.
Хиценко, А.И.
Степаненко, Е.Ю.
Шабаєв, О.Є.
Семенченко, А.К.
Хіценко, Г.І.
Степаненко, О.Ю.
Shabaev, O.
Semenchenko, A.
Khitsenko, А.
Stepanenko, E.
Keywords: мехатроника
выемочный комбайн
адаптивная оптимизация
самообучение
регрессионная зависимость
имитационное моделирование
мехатроніка
виїмковий комбайн
адаптивна оптимізація
регресійна залежність
самонавчання
імітаційне моделювання
mechatronic
heading machine
adaptive optimization
self-training
regressive dependence
simulation
Issue Date: 26-Oct-2010
Publisher: ДонНТУ
Citation: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Випуск 20(176), серія гірничо-електромеханічна. - Донецьк: ДВНЗ «Дон- НТУ», 2010.- 174 с.
Abstract: Обоснован вид регрессионных зависимостей удельных энергозатрат и коэффициента неравномерности момента сопротивления на валу двигателя исполнительного органа от режимных параметров разрушения и алгоритм самообучения интеллектуальной системы управления проходческого комбайна для адаптивной оптимизации цикла обработки при выборе оптимальных параметров режима разрушения забоя.
Description: The type of regressive dependences of specific energy consumption and the coefficient of the unevenness of the moment on the electric motor shaft of an acting unit on the regime parameters of destruction are developed. The algorithm of self-training of road-header intellectual control system is grounded for the adaptive optimization of the treatment cycle at the choice of optimum parameters of the mode of destruction of the backwall.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/6458
Appears in Collections:Випуск 20(176)
Хіценко Г.І.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
O. Shabaev, A. Semenchenko.pdf243,71 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.