Орловский, Игорь АнатольевичБлохин, И. В.Орловський, Ігор АнатолійовичБлохін, І. В.Orlovsky, I. A.Blokhin, I. V.2026-04-212026-04-212011https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/28195Орловский И. А. Синтез математической модели двухмассовой электромеханической системы с люфтом в виде модифицированной рекуррентной нейронной сети / И. А. Орловский, И. В. Блохин // Електротехніка та електроенергетика. – 2011. – № 2. – С. 4-15.RU: По данным режима работы оборудования разработана методика синтеза математической модели в виде модифицированной рекуррентной нейронной сети двухмассовой электромеханической системы, включающей в себя двигатель постоянного тока последовательного возбуждения, упругость, демпфирование и люфт в механической передаче. UK: За даними режиму роботи обладнання розроблено методику синтезу математичної моделі у вигляді модифікованої рекурентної нейронної мережі двомасової електромеханічної системи, що містить двигун постійного струму послідовного збудження, пружність, демпфування і люфт у механічній передачі. EN: Based on the equipment operating data the technique of mathematical model synthesis has been developed in the form of a modified recurrent neural network of the two-mass electromechanical system including a DC motor of series excitation, elasticity, damping and backlash in the mechanical transmission.ruматематическая модельрекуррентная нейронная сетьлюфтдвухмассовая электромеханическая системадвигатель постоянного тока последовательного возбужденияматематична модельрекурентна нейронна мережадвомасова електромеханічна системадвигун постійного струму послідовного збудженняmathematical modelrecurrent neural networkbacklashtwo-mass electromechanical systemsDC motor of series excitationСинтез математической модели двухмассовой электромеханической системы с люфтом в виде модифицированной рекуррентной нейронной сетиСинтез математичної моделі двохмасової електромеханічної системи з люфтом у вигляді модифікованої рекурентної нейронної мережіSynthesis of mathematical model of two-mass electromechanical system with backlash in the form of modified recurrent neural networkArticle