In this paper, a neural identifier

In this paper, a neural identifier is derived, based on the work of [34] , however, no sliding techniques are used, and a nonlinear dynamics is proposed. This neural identifier is not used to estimate unknown parameters like in Ref. [34] , neither to estimate the wind speed directly, but to approximate the unknown scaled mechanical
torque signal Tsm. Another difference with the previous cited works, is that, training stage is not necessary as it can learn in real-time the optimal weight vector.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ รหัสประสาท มา ขึ้นอยู่กับการทำงานของ [34], ไร ใช้เทคนิคไม่เลื่อน และเสนอ dynamics ไม่เชิงเส้น ไม่มีใช้รหัสนี้ประสาทการประมาณพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักเช่นในอ้างอิง [34], ไม่สามารถประเมินความเร็วลมโดยตรง แต่คะเนไม่รู้จักปรับกลสัญญาณแรงบิด Tsm ความแตกต่างอื่นกับก่อนหน้าอ้างงาน คือ ขั้นตอนการฝึกอบรมไม่จำเป็นก็สามารถเรียนในเวลาจริงเวกเตอร์น้ำหนักเหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้ระบุประสาทได้มาขึ้นอยู่กับการทำงานของ [34] แต่ไม่มีเทคนิคที่ใช้ในการเลื่อนและการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นมีการเสนอ นี้ระบุประสาทไม่ได้ใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักเหมือนใน Ref [34] ไม่ว่าจะเป็นการประเมินความเร็วลมโดยตรง
แต่จะใกล้เคียงกับที่ไม่รู้จักปรับกลแรงบิดสัญญาณTsm ความแตกต่างกับผลงานที่อ้างว่าก่อนหน้านี้อีกก็คือว่าขั้นตอนการฝึกอบรมไม่จำเป็นเท่าที่จะสามารถเรียนรู้ได้ในเวลาจริงเวกเตอร์น้ำหนักที่ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้ ประสาทที่ระบุได้ ขึ้นอยู่กับการทำงานของ [ 34 ] อย่างไรก็ตาม ไม่มีเลื่อน มีใช้เทคนิคและเชิงพลวัตคือเสนอ นี้ไม่ใช้ในการประเมินประสาทระบุไม่ทราบพารามิเตอร์เช่นในอังกฤษ [ 34 ] หรือประมาณความเร็วลมโดยตรง แต่ประมาณ ไม่รู้จักปรับกล
บิดสัญญาณ TSM .มีข้อแตกต่างกับก่อนหน้าอ้างทำงาน เป็นเวทีฝึกไม่จําเป็น สามารถเรียนรู้ในเวลาจริงเวกเตอร์น้ำหนักที่เหมาะสมที่สุด