Керування електропоїздами метрополітену на основі нейронних мереж адаптивної резонансної теорії. Частина 2

Abstract

UA: На основі нейронних мереж адаптивної резонансної теорії розроблено асоціативну пам'ять для зберігання законів керування рухом составів метрополітену, яка не вимагає внесення змін у силову схему електропривода вагона й у її систему керування. Розроблений метод оптимізації руху поїзда метрополітену має універсальність і може бути розповсюджений до використання на всіх видах рухомого складу.

EN: On the basis of neural networks of the adaptive resonant theory the developed associative memory for storage of control laws by motion of railroad trains of underground which does not demand modification of the power scheme of the electric drive of the coach and of its control system. The developed method of optimisation of train movements of underground has universality and can be spread to usage on all kinds of railway vehicles.