Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/39658
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Макаренко Алексей Николаевич | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Makarenko Aleksej Nikolaevic | en_GB |
dc.contributor.author | Губайдуллин Булат Альбертович | ru_RU |
dc.contributor.author | Gubajdullin Bulat Albertovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Головкина Анна Геннадьевна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Golovkina Anna Gennadevna | en_GB |
dc.date.accessioned | 2023-04-06T21:48:05Z | - |
dc.date.available | 2023-04-06T21:48:05Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.other | 054745 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/39658 | - |
dc.description.abstract | Цель исследования - реализовать алгоритм идентификации статических и динамических характеристик воздушно-цинковой батареи. В данной работе рассмотрен принцип работы воздушно-цинковых батарей, описаны линейная модель в пространстве состояний (LTI) и линейная модель с изменяющимися параметрами (LPV), а также методы машинного обучения в задаче идентификации динамических параметров математической модели. Исследован статический параметр степени заряженности батареи (SoC), его оценка с использованием фильтра Калмана. Научная новизна заключается в разработке алгоритмов, способных существенно улучшить существующие методы контроля процесса разряда воздушно-цинковых батарей, а следовательно увеличить время их работы. | ru_RU |
dc.description.abstract | The object of research in this work is air-zinc power sources. The aim of the work is to build and identify a mathematical model of the object under consideration, which, among other things, allows estimating the state of charge of the battery (SOC). A linear stationary model (LTI), a linear model with coefficients dependent on parameters (LPV), as well as some machine learning methods are considered. A Kalman filter was used to estimate the state of charge of the battery. The scientific novelty lies in the development of algorithms that can form the basis of the zinc-air battery control system, and therefore increase their efficiency in further industrial use. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | идентификация модели | ru_RU |
dc.subject | воздушно-цинковый источник питания | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | состояние заряда | ru_RU |
dc.subject | фильтрация Калмана | ru_RU |
dc.subject | model identification | en_GB |
dc.subject | air-zinc battery | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | state of charge | en_GB |
dc.subject | Kalman filtering | en_GB |
dc.title | Air-zinc battery model identification | en_GB |
dc.title.alternative | Идентификация модели динамики воздушно-цинковых элементов питания | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diplom.pdf | Article | 2,52 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_otzyv_rukovoditela.pdf | ReviewSV | 113,79 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st054745_Gubajdullin_Bulat_Albertovic_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 5,69 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.