Change language

Wyszukiwarka projektów

Kierowane danymi sterowanie i ocena wydajności dla przemysłowych procesów wsadowych

2020/39/B/ST7/01487

Słowa kluczowe

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
2026-07-19
Planowany czas trwania projektu
60 miesięcy (z wniosku)
Status projektu
Projekt w realizacji

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 (15)

  1. 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 (rok: 2022, tom: 36, strony: 1196-1215), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1002/acs.3396 – link do publikacji

  2. 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 (rok: 2023, tom: 45, strony: 2015--2026), Wydawca: SAGE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1177/01423312221142564 – link do publikacji

  3. 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 (rok: 2023, tom: 142, strony: 123--135), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.isatra.2023.07.043 – link do publikacji

  4. 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 (rok: 2023, tom: 360, strony: 3825-3848), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.jfranklin.2023.02.006 – link do publikacji

  5. 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 (rok: 2023, tom: 33, strony: 7333-7356), Wydawca: Wiley
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1002/rnc.6750 – link do publikacji

  6. PI-Based Set-Point Learning Control for Batch Processes with Unknown Dynamics and Nonrepetitive Uncertainties

    Autorzy:
    Shoulin Hao , Tao Liu, Eric Rogers, Youqing Wang, Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Automatic Control (rok: 2024, tom: -, strony: 46038), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/TAC.2024.3512196 – link do publikacji

  7. 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 (rok: 2022, tom: 53, strony: 3461 - 3473), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/TSMC.2022.3225381 – link do publikacji

  8. Quantized iterative learning control of communication-constrained systems with encoding and decoding mechanism

    Autorzy:
    Yujuan Tao, Hongfeng Tao, Zhihe Zhuang, Vladimir Stojanovic, Wojciech Paszke
    Czasopismo:
    Transactions of the Institute of Measurement and Control (rok: 2024, tom: 46, strony: 1943-1954), Wydawca: SAGE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1177/01423312231225782 – link do publikacji

  9. 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 (rok: 2023, tom: 56, strony: 1901-1906), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.ifacol.2023.10.1079 – link do publikacji

  10. Fault-tolerant design of non-linear iterative learning control using neural networks

    Autorzy:
    Krzysztof Patan , Maciej Patan
    Czasopismo:
    Engineering Applications of Artificial Intelligence (rok: 2023, tom: 124, strony: 46035), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.engappai.2023.106501 – link do publikacji

  11. Echo-state-network-based iterative learning control of distributed systems

    Autorzy:
    Krzysztof Patan, Maciej Patan
    Czasopismo:
    IFAC-PapersOnLine (rok: 2023, tom: 56, strony: 1057-1062), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.ifacol.2023.10.1704 – link do publikacji

  12. 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 (rok: 2023, tom: 7, strony: 2958 - 2963), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/LCSYS.2023.3292035 – link do publikacji

  13. 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 (rok: 2023, tom: 132, strony: 46034), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1016/j.jprocont.2023.103112 – link do publikacji

  14. 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 (rok: 2023, tom: 1, strony: 46027), Wydawca: Taylor and Francis
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1080/00207179.2023.2206496 – link do publikacji

  15. 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 (rok: 2023, tom: 32, strony: 189 - 201), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/TCST.2023.3309500 – link do publikacji

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (9)

  1. 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) (rok: 2023, 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

  2. Repetitive T-S Fuzzy Model-Based Iterative Learning Control Law Design

    Autorzy:
    Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Hongfeng Tao, Eric Rogers
    Konferencja:
    2024 IEEE 63rd Conference on Decision and Control (CDC) (rok: 2024, tom: 63rd Conference on Decision and Control (CDC), strony: 4137-4142), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 16 - 19 grudzień
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/CDC56724.2024.10886442 – link do publikacji

  3. Robust Iterative Learning Control Design for a Class of Uncertain Batch Processes

    Autorzy:
    Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Hongfeng Tao, Eric Rogers
    Konferencja:
    2024 European Control Conference (ECC) (rok: 2024, tom: 2024 European Control Conference (ECC), strony: 1202-1207), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 25 - 28 czerwiec
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.23919/ECC64448.2024.10590902 – link do publikacji

  4. 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) (rok: 2022, 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

  5. Reservoir modeling of distributed-parameter systems

    Autorzy:
    Krzysztof Patan, Maciej Patan
    Konferencja:
    Proceedings of 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV) (rok: 2022, 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

  6. 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) (rok: 2022, 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

  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 (rok: 2022, 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

  8. 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) (rok: 2022, tom: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), strony: 46030), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 18-23 lipiec
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/IJCNN55064.2022.9892489 – link do publikacji

  9. 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) (rok: 2022, 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

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski