Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Zaawansowane metody sterowania i diagnostyki z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji w działaniu procesów przemysłowych o szybkiej dynamice.

2012/07/N/ST7/03316

Słowa kluczowe:

Sterowanie predykcyjne sterowanie tolerujące uszkodzenia diagnostyka uszkodzeń sztuczna inteligencja dynamiczne sieci neuronowe

Deskryptory:

  • ST7_1: Inżynieria sterowania
  • ST7_4: Inżynieria systemów, sensoryka, automatyka
  • ST7_3: Inżynieria symulacji i modelowania

Panel:

ST7 - Inżynieria systemów i komunikacji: elektronika, komunikacja, optoelektronika

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki

woj. lubuskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr Andrzej Czajkowski 

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs: PRELUDIUM 4 - ogłoszony 2012-09-15

Przyznana kwota: 127 222 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2013-07-08

Zakończenie projektu: 2017-01-07

Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (2)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (7)
  • Publikacje książkowe (2)
  1. SSNN toolbox for non-linear system identification
    Autorzy:
    Marcel Luzar, Andrzej Czajkowski
    Czasopismo:
    Journal of Physics: Conference Series (rok: 2015, tom: 659, strony: 12), Wydawca: IOP Publishing
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1088/1742-6596/659/1/012008 - link do publikacji
  2. Design of sensor and actuator multi model fault detection and isolation system using state space neural networks
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski
    Czasopismo:
    Journal of Physics: Conference Series (rok: 2015, tom: 659, strony: 11), Wydawca: IOP Publishing
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1088/1742-6596/659/1/012034 - link do publikacji
  1. Aplikacja Sterowania Odpornego z Estymacją Uszkodzeń dla Dwu-wirnikowego Układu Aerodynamicznego.
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski
    Konferencja:
    XVIII Krajowa Konferencja Automatyki (rok: 2014, ), Wydawca: Politechnika Wrocławska
    Data:
    konferencja 8-10 wrzesień 2014
    Status:
    Opublikowana
  2. Design of Predictive Fault Tolerant Control by the Means of State Space Neural Networks
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski, Krzysztof Patan
    Konferencja:
    MED'16: The 24th Mediterranean Conference on Control and Automation (rok: 2016, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 21-24.06.2016
    Status:
    Opublikowana
  3. LPV system modeling with SSNN toolbox
    Autorzy:
    Marcel Luzar, Andrzej Czajkowski
    Konferencja:
    American Conference of Control (rok: 2016, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 6-8.07.2016
    Status:
    Opublikowana
  4. Fault accommodation of the Two Rotor Aero-dynamical system using the state space neural networks based model predictive control
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski, Krzysztof Patan
    Konferencja:
    19th International Conference On Methods and Models in Automation and Robotics (rok: 2014, ), Wydawca: Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie
    Data:
    konferencja 2-5.09.2014
    Status:
    Opublikowana
  5. Robust Control with Disturbance Estimation Using Echo State Networks for the Twin Rotor Aero-Dynamical System Application
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski
    Konferencja:
    The 19th IFAC World Congress (rok: 2014, ), Wydawca: IFAC
    Data:
    konferencja 24-29.08.2014
    Status:
    Opublikowana
  6. Design of iterative learning control by the means of state space neural networks
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski, Maciej Patan, Krzysztof Patan
    Konferencja:
    SysTol'16: 3rd International Conference on Control and Fault-Tolerant Systems (rok: 2016, ), Wydawca: SysTol Association
    Data:
    konferencja 7-9.09.2016
    Status:
    Opublikowana
  7. Robust multi-model fault detection and isolation with a state-space neural network
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski, Marcel Luzar, Marcin Witczak
    Konferencja:
    MED'16: The 24th Mediterranean Conference on Control and Automation (rok: 2016, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 21-24.06.2016
    Status:
    Opublikowana
  1. Robust Fault Detection by Means of Echo State Neural Network
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski, Krzysztof Patan
    Książka:
    Advanced and Intelligent Computations in Diagnosis and Control (rok: 2015, tom: 386, strony: 341-352), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana
  2. n.d.
    Autorzy:
    Andrzej Czajkowski
    Książka:
    Fault Tolerant Control System Design Using Dynamic Neural Networks (rok: 2016, tom: Vol. 25, strony: 140 p.), Wydawca: Lecture Notes in Control and Computer Science, Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego
    Status:
    Opublikowana