Projekty finansowane przez NCN
Sterowanie wspomagane danymi pomiarowymi w czasie rzeczywistym i optymalizacja wydajności dla złożonych nieliniowych systemów produkcji wsadowej.
2023/48/Q/ST7/00205
Słowa kluczowe:
Nieliniowe procesy wsadowe sterowanie kierowane danymi iteracyjne sterowanie z uczeniem aktywna minimalizacja wpływu zakłóceń optymalizacja jakości sterowania,
Deskryptory:
- ST7_01: Inżynieria sterowania w automatyce i robotyce, biocybernetyka
- ST7_03: Inżynieria symulacji i modelowania
- ST7_13: Inne zagadnienia pokrewne
Panel:
ST7 - Inżynieria systemów i komunikacji: elektronika, komunikacja, optoelektronika
Jednostka realizująca:
Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Nauk Inżynieryjno-Technicznych
woj. lubuskie
Kierownik projektu (z jednostki realizującej):
Liczba wykonawców projektu: 5
Konkurs: SHENG 3 - ogłoszony 2022-11-29
Przyznana kwota: 866 000 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2024-01-23
Zakończenie projektu: 2027-01-22
Planowany czas trwania projektu: 36 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 (1)
- Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (3)
- ILC-Based Tracking Control for Linear Systems With External Disturbances via an SMC SchemeAutorzy:Rongni Yang, Yingjie Gong, Wojciech PaszkeCzasopismo:IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (rok: 2024, tom: 1, strony: 45667), Wydawca: IEEEStatus:OpublikowanaDoi:10.1109/TASE.2024.3510738 - link do publikacji
- Design of indirect-type iterative learning control for continuous-time batch processes with the repetitive process settingAutorzy:Robert Maniarski, Wojciech Paszke, Hongfeng Tao, Zhihe ZhuangKonferencja:2024 14th Asian Control Conference (ASCC) (rok: 2024, tom: 14th Asian Control Conference (ASCC), strony: 563-568), Wydawca: IEEEData:konferencja 05-08 Czerwiec 2024Status:Opublikowana
- Neural-based models ensemble for identification of the vibrating beam systemAutorzy:Krzysztof Patan, Maciej Patan, Piotr BalikKonferencja:[1st ECAI Workshop on Machine Learning Meets Differential Equations: From Theory to Applications" Logo] Proceedings of Machine Learning Research (rok: 2024, tom: 1st ECAI Workshop on "Machine Learning Meets Differential Equations: From Theory to Applications", strony: PMLR 255:1-13), Wydawca: MLResearchPressData:konferencja 19-24.10.2024Status:Opublikowana
- Fault diagnosis of the vibrating beam system via multimodel neural ensemblesAutorzy:Krzysztof Patan, Maciej Patan, Piotr BalikKonferencja:2024 14th Asian Control Conference (ASCC) (rok: 2024, tom: 14th Asian Control Conference (ASCC), strony: 1885-1890), Wydawca: IEEEData:konferencja 05-08 Czerwiec 2024Status:Opublikowana