Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/39780
Title: Практическое применение рекуррентного алгоритма оценивания градиента
Other Titles: Practical use of the algorithm estimating the gradient
Authors: Ханин, А. Г.
Hanin, A. G.
Issue Date: 2016
Publisher: Уральский федеральный университет
Citation: Ханин А. Г. Практическое применение рекуррентного алгоритма оценивания градиента / А. Г. Ханин // Информация: передача, обработка, восприятие : материалы международной научно-практической конференции (Екатеринбург, 12–13 января 2016 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2016. — С. 133-145.
Abstract: Автором статьи представлен алгоритм оценивания градиента в экстремальных системах автоматического управления, основанный на классической теории фильтра Калмана. Проведенные вычислительные эксперименты показали относительно высокую точность оценивания градиента, а также хорошую помехоустойчивость. В данной статье приводится пример практического использования алгоритма при решении задачи оптимизации расхода топлива у транспортных средств.
The author presents an algorithm estimating the gradient in extreme control systems, based on the classical theory of the Kalman filter. The key features of the algorithm are a representation of the dynamic component object model in the state space, and approximation of the objective function finite Taylor series. The author cites the example of the practical use of the algorithm in solving the problem of optimizing fuel consumption.
Keywords: АСУ
ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
ГРАДИЕНТ
ФИЛЬТР КАЛМАНА
ОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ
AUTOMATIC CONTROL
EXTREME SYSTEM
GRADIENT
KALMAN FILTER
OPTIMAL SOLUTION
URI: http://hdl.handle.net/10995/39780
Conference name: Международная научно-практическая конференция "Информация: передача, обработка, восприятие"
Conference date: 12.01.2016-13.01.2016
RSCI ID: https://elibrary.ru/item.asp?id=26617588
ISBN: 978-5-7996-1424-9
Origin: Информация: передача, обработка, восприятие. — Екатеринбург, 2016.
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ipov_2016_14.pdf627,11 kBAdobe PDFView/Open


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