Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Kierowane danymi sterowanie i ocena wydajności dla przemysłowych procesów wsadowych

2020/39/B/ST7/01487

Słowa kluczowe:

procesy wsadowe iteracyjne sterowanie z uczeniem optymalizacja sterowanie kierowane danymi jakość sterowania bieżąca predykcja jakości detekcja uszkodzeń

Deskryptory:

  • ST7_001: Inżynieria sterowania w automatyce i robotyce
  • ST7_003: Inżynieria symulacji i modelowania

Panel:

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

Jednostka realizująca:

Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Nauk Inżynieryjno-Technicznych

woj. lubuskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr hab. Wojciech Paszke 

Liczba wykonawców projektu: 6

Konkurs: OPUS 20 - ogłoszony 2020-09-15

Przyznana kwota: 809 800 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2021-07-20

Zakończenie projektu: 2025-07-19

Planowany czas trwania projektu: 48 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt zakończony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (13)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (7)
  1. Echo-state-network-based iterative learning control of distributed systems
    Autorzy:
    Krzysztof Patan, Maciej Patan
    Czasopismo:
    IFAC-PapersOnLine (), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1704 - link do publikacji
  2. An Optimal Iterative Learning Control Approach for Linear Systems With Nonuniform Trial Lengths Under Input Constraints
    Autorzy:
    Zhihe Zhuang; Hongfeng Tao; Yiyang Chen; Vladimir Stojanovic; Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems (), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/TSMC.2022.3225381 - link do publikacji
  3. Experimentally Validated Vector Lyapunov Function-Based Iterative Learning Control Design Under Input Saturation
    Autorzy:
    Pavel Pakshin , Sławomir Mandra , Julia Emelianova , Eric Rogers , Krystian Erwiński, Krzysztof Gałkowski
    Czasopismo:
    IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY (), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/TCST.2023.3309500 - link do publikacji
  4. Fault-tolerant design of non-linear iterative learning control using neural networks
    Autorzy:
    Krzysztof Patan , Maciej Patan
    Czasopismo:
    Engineering Applications of Artificial Intelligence , Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.engappai.2023.106501 - link do publikacji
  5. Optimal iterative learning control design for continuous-time systems with nonidentical trial lengths using alternating projections between multiple sets
    Autorzy:
    Zhihe Zhuang, Hongfeng Tao, Yiyang Chen, Tom Oomen, Wojciech Paszke, Eric Rogers
    Czasopismo:
    Journal of the Franklin Institute (), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.jfranklin.2023.02.006 - link do publikacji
  6. Repetitive process based indirect-type iterative learning control for batch processes with model uncertainty and input delay
    Autorzy:
    Hongfeng Tao , Junhao Zheng , Junyu Wei , Wojciech Paszke , Eric Rogers , Vladimir Stojanovic
    Czasopismo:
    Journal of Process Control , Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.jprocont.2023.103112 - link do publikacji
  7. Point-to-point iterative learning control with quantised input signal and actuator faults
    Autorzy:
    Yande Huang, Hongfeng Tao, Yiyang Chen, Eric Rogers, Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    International Journal of Control , Wydawca: Taylor and Francis
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1080/00207179.2023.2206496 - link do publikacji
  8. Alternating projection-based iterative learning control for discrete-time systems with non-uniform trial lengths
    Autorzy:
    Zhihe Zhuang , Hongfeng Tao , Yiyang Chen , Eric Rogers , Tom Oomen , Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control (), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1002/rnc.6750 - link do publikacji
  9. Iterative Learning Control of Discrete Systems With Actuator Backlash Using a Weighted Sum of Previous Trial Control Signals
    Autorzy:
    Pavel Pakshin, Julia Emelianova, Eric Rogers, Krzysztof Galkowski
    Czasopismo:
    IEEE CONTROL SYSTEMS LETTERS (), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/LCSYS.2023.3292035 - link do publikacji
  10. Iterative learning control for repetitive tasks with randomly varying trial lengths using successive projection
    Autorzy:
    Zhihe Zhuang, Hongfeng Tao, Yiyang Chen, Vladimir Stojanovic, Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    International Journal of Adaptive Control and Signal Processing (), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1002/acs.3396 - link do publikacji
  11. Repetitive process based design of PD-type iterative learning control laws for batch processes with time-delays
    Autorzy:
    Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Eric Rogers, Hongfeng Tao
    Czasopismo:
    IFAC-PapersOnLine (), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1079 - link do publikacji
  12. Q-learning based fault estimation and fault tolerant iterative learning control for MIMO systems
    Autorzy:
    Rui Wang , Zhihe Zhuang , Hongfeng Tao , Wojciech Paszke , Vladimir Stojanovic
    Czasopismo:
    ISA Transactions (), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.isatra.2023.07.043 - link do publikacji
  13. Feedback-aided PD-type iterative learning control for time-varying systems with non-uniform trial lengths
    Autorzy:
    Shanglei Guan , Zhihe Zhuang , Hongfeng Tao , Yiyang Chen , Vladimir Stojanovic , Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    Transactions of the Institute of Measurement and Control (), Wydawca: SAGE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1177/01423312221142564 - link do publikacji
  1. Optimal sensor selection for prediction-based iterative learning control of distributed parameter systems
    Autorzy:
    Maciej Patan, Kamil Klimkowicz, Krzysztof Patan
    Konferencja:
    Proceedings of 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV) (tom: 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), strony: 449-454), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 11-13 grudzień
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ICARCV57592.2022.10004370 - link do publikacji
  2. Improved LMI-based conditions for designing of PD-type ILC laws for linear batch processes over two-dimensional setting
    Autorzy:
    Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Shoulin Hao, Hongfeng Tao
    Konferencja:
    Proceedings of 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV) (tom: 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), strony: 355-360), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 11-13 grudzień
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ICARCV57592.2022.10004326 - link do publikacji
  3. Neural-Network-Based Models Ensemble for Identification in Distributed-Parameter Systems with Application to Elastic Materials Modeling
    Autorzy:
    Krzysztof Patan, Maciej Patan
    Konferencja:
    Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (tom: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), strony: ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 18-23 lipiec
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IJCNN55064.2022.9892489 - link do publikacji
  4. Repetitive Process Based Higher-Order Iterative Learning Control Law Design
    Autorzy:
    Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Bing Chu, Eric Rogers
    Konferencja:
    2023 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC) (tom: 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2023), strony: 5606-5611), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 13-15 grudzień
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/CDC49753.2023.10383778 - link do publikacji
  5. Iterative learning control for vacuum heat treatment process
    Autorzy:
    Piotr Balik, Kamil Klimkowicz, Maciej Patan
    Konferencja:
    Proceedings of 26th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR) (tom: 26th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), strony: 47-52), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 22-25 sierpień
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/MMAR55195.2022.9874347 - link do publikacji
  6. Reservoir modeling of distributed-parameter systems
    Autorzy:
    Krzysztof Patan, Maciej Patan
    Konferencja:
    Proceedings of 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV) (tom: 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), strony: 198-203), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 11-13 grudzień
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ICARCV57592.2022.10004225 - link do publikacji
  7. Robust PD-type iterative learning control design for uncertain batch processes subject to nonrepetitive disturbances
    Autorzy:
    Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Shoulin Hao, Hongfeng Tao
    Konferencja:
    Proceedings of the 41st Chinese Control Conference (tom: 41st Chinese Control Conference, strony: 2266-2271), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 25-27 czerwca 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.23919/CCC55666.2022.9901544 - link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy