Robusztus becslési és irányítási algoritmusok  részletek

súgó  nyomtatás 
vissza »

 

Projekt adatai

 
azonosító
68370
típus K
Vezető kutató Vajk István
magyar cím Robusztus becslési és irányítási algoritmusok
Angol cím Robust identification and control
magyar kulcsszavak rendszeridentifikáció, irányításelmélet, alkalmazott informatika
angol kulcsszavak system identification, control theory, applied informatics
megadott besorolás
Automatizálás és Számítástechnika (Matematikai, Fizikai, Kémiai és Mérnöki Tudományok)100 %
zsűri Informatikai–Villamosmérnöki
Kutatóhely Automatizálási és Alkalmazott Informatika Tanszék (Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem)
résztvevők Bars Ruth
Barta András
Hetthéssy Jeno
Iváncsy Renáta Erzsébet
Tuschák Róbert
projekt kezdete 2007-07-01
projekt vége 2011-07-31
aktuális összeg (MFt) 10.800
FTE (kutatóév egyenérték) 6.20
állapot lezárult projekt
magyar összefoglaló
A BME Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszéke évtizedek óta magas színvonalú, nemzetközi elismerést kiváltó kutató és oktató munkát végez az irányításelmélet és irányítástechnika területen. A jelen pályázat célkitűzése kettős. A tanszék egyrészről tradicionálisan és széles körben ismert tevékenységét kívánja folytatni, másrészről a gyakorlati alkalmazások által felvetett új irányokba szeretne nyitni.

Ennek megfelelően tovább kívánjuk folytatni a 2003-2006 között OKTA (T 042741) támogatással is folytatott irányításelméleti és rendszeridentifikációs kutatásokat. Új, hatékony becsléselméleti módszereket kívánunk kidolgozni a szinguláris érték, illetve sajátérték alapú felbontásokra alapozva. A ma legelterjedtebb altér alapú identifikációs módszerek átviteli függvényekkel történő újraértelmezésével lehetővé válik numerikusan kedvező algoritmusok alkalmazása. Ebből kiindulva, nem idealizált, normál üzemi jellegű megfigyelési rekordokat feltételező, ebben az értelemben robusztus identifikációs algoritmusokat tervezünk kifejleszteni altér alapú megközelítések alapján. E lineáris rendszeridentifikációs módszereket általánosítani kívánjuk nemlineáris rendszerek identifikálására is. Az irányítási feldatokat illetően tovább kívánjuk folytatni a predikciós irányítási algoritmusok kutatását. Algoritmusokat kívánunk keresni a predikciós irányítási algoritmusok számításigényének csökkentésére, nemlineáris, paraméterfüggő és többváltozós rendszerekre történő általánosítására. Az adaptív rendszerek területén vizsgálni kívánjuk a megerősítéses tanítás módszereit. Eljárásokat kívánunk kidolgozni a megerősítéses tanulás szabályozási rendszerekben való alkalmazására.

A mai információs társadalomban folyamatosan rendkívül sok adatot tartalmazó adatbázisok keletkeznek. Ezekből az adatokból kell kinyerni az értékes információt. Ezen adatbázisokban az információ megtalálása számításigényes feladat. Hatékony adattömörítési eljárásokra van szükség. A jellemző tulajdonságok kinyerését adatbányászati algoritmusok segíthetik. Ehhez kapcsolódóan a kutatásoknak a módszereket realizálni képes számítógépes feldolgozó algoritmusokat, valamint a kinyert információt megfelelő formában reprezentáló leírásokat is eredményeznie kell. Ez a megközelítés új lehetőséget jelenthet az irányítási rendszerek által felügyelt folyamatok modellezésére.
angol összefoglaló
The Department of Automation and Applied Informatics has proceeded with high level, internationally recognized research and education activity since decades in the field of control theory and practice. The goal of this project is twofold. On one hand the Department would like to proceed its well-known, traditional activity, on the other hand efforts will be focussed towards application driven research areas.

According to the these goals the Department would like to continue the control and system identification oriented research activity supported by the OKTA (T 042741) project between 2003 and 2006. Specifically, a novel class of efficient estimation techniques will be elaborated based on singular value and eigenvalue decompositions. The widely used subspace identification methods will be reapproached to derive new parameter estimation algorithms in order to ensure advanced numerical properties. Regarding the control algorithms further emphasis will be put to the research of the predictive control algorithms. Specifically, predictive control algorithms will be developed to reduce the computing demand, to cover certain classes of non-linear systems, as well as to generalize the control algorithms for parameter dependent and multivariable systems.

In our days information technology continuously provides an enormous amount of data in various fields of technology and society. The huge databases represent valuable information, however, information retrieval is a highly critical, computing and time consuming phase of the data processing. Data mining algorithms are responsible to compress data and to retrieve information represented by data streams. Research will be focussed to develop new data processing algorithms capable to provide information in appropriate form. The new algorithms will also provide tools to derive data driven system representations capable to model processes supervised by control systems.





 

Zárójelentés

 
kutatási eredmények (magyarul)
Új algoritmusokat dolgoztunk ki errors-in-variables modellek identifikációjára. A módszerek lehetővé teszik a folyamat és zaj paraméterek együttes becslését. Az algoritmusok a jeltér PCA illetve SVD szeparációjával, majd pedig a szeparált adatbázison végzett paraméterbecsléssel és ezek összevetésével képesek az együttes folyamat és zaj modell meghatározására. Továbbá módszereket dolgoztunk ki célfüggvény alapú, valamint osztályozási elven működő identifikációs technikákra. A kutatások során vizsgáltjuk, hogyan lehet nemlineáris EIV modelleket becsülni mérési adatok alapján. Általánosítottuk a dinamikus lineáris modellekre kidolgozott EIV algoritmusokat polinomiális jellegű nemlineáris rendszerekre. Kutatást végeztünk robusztus predikciós irányítási algoritmusok lineáris és nemlineáris rendszerek irányítására területén. Lineáris rendszerekre vizsgáltuk a predikciós PID algoritmusok robusztusságát növelő módszereket. Lineáris rendszerek irányítására on-off predikciós szabályozások algoritmusainak kidolgozására került sor. Nemlineáris rendszerek irányítására – többek között - a parametrikus kvadratikus Volterra modellen alapuló szuboptimális algoritmust dolgoztunk ki. Továbbá a mérések feldolgozását segítő algoritmusokat kerestünk, amelyek segítésével hatékonyan megtalálhatók a statisztikai értelemben gyakori elemhalmazok, szekvenciák és részgráfok, valamint az adatok között fellelhető kapcsolatok, szabályok.
kutatási eredmények (angolul)
We have developed new algorithms for identifying errors-in-variables (EIV) models, which make it possible to estimate process and noise parameters simultaneously. By performing a principal component analysis or SVD separation on the signal space, the algorithms are able to compute process and noise parameters by comparing parameter estimates on the separated data. Furthermore, we have developed methods for objective function-based and classification-based identification techniques. We have investigated how we can identify nonlinear EIV models from measured data. We have generalized EIV identification methods for dynamic linear models to nonlinear systems with polynomial nonlinearities. We have conducted research concerning algorithms for robust predictive control in the field of linear and nonlinear systems control. For linear systems, we have investigated methods to increase the robustness of predictive PID algorithms. In the subfield of controlling linear systems, we have developed on/off predictive control algorithms, whereas in the subfield of nonlinear systems, we have devised – among others – a suboptimal algorithm based on a parametric quadratic Volterra model.
a zárójelentés teljes szövege https://www.otka-palyazat.hu/download.php?type=zarobeszamolo&projektid=68370
döntés eredménye
igen





 

Közleményjegyzék

 
Vajk István: Parameter estimation from noisy measurements, INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE 39:(4) pp. 437-447., 2008
Vajk István: Proceedings of the Automation and Applied Computer Science Workshop 2008 (AACS'08), BME, 2008
Vajk István, Hetthéssy Jenő: Efficient estimation of errors-in-variables models, Proceedings of the 17th World Congress, The International Federation of Automatic Control. Seoul, Dél-Korea, 2008
Kristóf Csorba, István Vajk: Searching for Similar Documents on Mobile Devices using Taxonomy, 8th International Conference on Technical Informatics - CONTI'2008. Temesvár, Románia, 2008
Kristóf Csorba, István Vajk: Iterative Search for Similar Documents on Mobile Devices, LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 5243: pp. 38-45., 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: The Simplified Energy Split algorithm in the separation of polyphonic music, MicroCAD 2008, International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország, 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Separation of Periodic and Aperiodic Sound Components by Employing Frequency, 16th European Signal Processing Conference, EUSIPCO-2008. Lausanne, Svájc, 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Polyphonic music separation: instrument prints detailed, MicroCAD 2008, International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország, pp.7-12, 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Polyphonic music separation based on the Simplified Energy Splitter, WSEAS TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING 4:(4) pp. 201-210., 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Polifonikus zenei felvételek hangjegy alapú szétválasztása, HÍRADÁSTECHNIKA 2008/12 pp.37-41, 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Note separation of polyphonic music by energy split, Advanced Topics on Signal Processing, Robitics and Automation. Cambridge, Anglia, pp.208-214, 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Instrument prints in note separation of polyphonic music, Advanced Topics on Signal Processing, Robitics and Automation. Cambridge, Anglia, pp.215-220, 2008
Hunyadi Levente, Vajk István: Parameter estimation for errors-in-variables systems using partitioned input data, Proc. of 8th International Conference on Technical Informatics (CONTI). Timisoara (Temesvár), Románia, pp.47-52, 2008
Hunyadi Levente, Vajk István: Identification of errors-in-variables systems using data clustering, Proc. of 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). Bratislava, Szlovákia, pp.197-200, 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Unsupervised Taxonomy Creation for Mobile Device Applications, MicroCAD 2008, International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország, pp.7-11, 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Taxonomic support for document classification in mobile device environment, IEEE Conference on Human System Interaction 2008. Krakkó, Lengyelország pp. 8-13., 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Searching for Similar Documents with Mobile Devices using Taxonomies, AACS'08 Automation and Applied Computer Science Workshop 2008. Budapest,pp 83-94, 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Searching for Similar Documents using Keywords and Taxonomies in Mobile Device Environments, BULETINUL STIINTIFIC AL UNIVERSITATI POLITEHNICA DIN TIMISOARA. SERIA AUTOMATICA SI CALCULATORAE 53: p. 233., 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Searching for Similar Documents on Mobile Devices using Classifier Cascades, INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS 2:(1) pp. 126-133., 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Searching for Similar Documents in a Mobile Device Environment, : MicroCAD 2008, International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország pp. 151-156., 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Improving Document Similarity Measurement for Mobile Environment with Document Extension, European Conference on Machine Learning ECML PKDD 2008. Antwerpen, Belgium, 2008
Csorba Kristóf, Vajk István: Cascaded Search for Similar Documents between Mobile Devices, The 12th WSEAS International Conference on COMPUTERS. &, Görögország pp. 122-127, 2008
Vajk István: Proceedings of the Automation and Applied Computer Science Workshop, BME, 2007
Kristóf Csorba, István Vajk: Comparison of Feature Space Covering Methods In Document Clustering, MicroCAD 2007 International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország pp. 13-18, 2007
Kristóf Csorba, István Vajk: Cascaded Classifiers in Document Clustering, MicroCAD 2007 International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország pp. 19-23, 2007
Kristóf Csorba, István Vajk: Term Clustering and Confidence Measurement in Document Clustering, In Advances in Information Systems Springer, 2007. pp. 481-491, 2007
Barta András, Vajk István: Controlling the Visual Attention with Layered Dual Pyramid Architecture, IEEE International Conference of Intelligent Engineering Systems. Budapest, Magyarország pp. 83-89., 2007
András Barta B Takács, Vajk István: Controlling the Visual Attention of Intelligent Vehicles, The 13th International Conference on Robotics and Applications. Würzburg, Németország pp. 235-240., 2007
F Arousi, R Bars, R Haber: Optimization of a PI controller for a predicted cost function assuming a first-order process with dead time, INTERNATIONAL JOURNAL OF TOMOGRAPHY & STATISTICS Vol. 5.:(W07) pp. 155-160., 2007
F Arousi, R Bars, R Haber, U Schmitz: Predictive PI controller with set-point weighting, 8th Int. Carpatian Control Conference, ICCC'2007. Strbske Pleso, Szlovákia, pp. 32-35., 2007
F Arousi, R Bars, R Haber, U Schmitz: Predictive PI controller with set-point weighting based on first order model with dead time, 2nd Automation and Applied Computer Science Workshop, AACS’07. Budapest, Magyarország,pp. 239-252., 2007
R Haber, U Schmitz, R Bars: Optimization strategies for predictive on-off control, 2INTERNATIONAL JOURNAL OF TOMOGRAPHY & STATISTICS Vol. 5.:(W07) pp. 44-49., 2007
U Schmitz, R Haber, F Arousi, R Bars: Decoupling predictive control by error dependent tuning of the weighting factor, Process Control PC'07. Strbske Pleso, Szlovákia, 2007
U Schmitz, R Haber, F Arousi, R Bars: Decoupling predictive control by error dependent tuning of the weighting factor, AT & P JOURNAL PLUS2 &:(2) pp. 131-140, 2007
Zs Preitl, R Bars, R Haber: An applied GPC cascade control solution for hydro-turbines, INTERNATIONAL JOURNAL OF TOMOGRAPHY & STATISTICS Vol. 6.:(S07) pp. 27-32., 2007
F Arousi, U Schmitz, R Bars, R Haber: Robust predictive PI controller based on first-order dead time model, 17th IFAC World Congress. Seoul, Dél-Korea, 2008.07.06-2008.07.11., 2008
F Arousi, R Bars, R Haber: Suboptimal nonlinear Volterra based predictive control algorithms applied to the model of a pilot plant, Proceedings of the Automation and Applied Computer Science Workshop 2008 (AACS'08). Budapest, Magyarország, pp. 245-257., 2008
F Arousi, R Bars, R Haber: Tuning of predictive PID algorithms according to GPC equivalence, 8th Int. Conference on Process Control. &, Csehország, 2008
R Bars, P Colaneri, L Dugard, F Allgöwer, A Kleimenov, C W Scherer: Trends in Theory of Control System Design: Status report by the IFAC Coordinating Committee on Design Methods, Plenary Papers, Milestone Reports & Selected Survey Papers. Seoul, Dél-Korea, 17th IFAC World Congress, pp. 93-104., 2008
V Vesely, R Bars: Stable output feedback model predictive control design: LMI approach, ARCHIVES OF CONTROL SCIENCES 18:(3) pp. 385-394., 2008
V Veszely, R Bars: Stable output feedback model predictive control, Carpatian Control Conference. Sinaia, Románia, 2008
Kristóf Aczél, István Vajk: Separation of Periodic and Aperiodic Sound Components by Employing Frequency Estimation, 16th European Signal Processing Conference, EUSIPCO-2008. Lausanne, Svájc, 2008
Kristóf Csorba, István Vajk: Transformations and Selection Methods in Document Clustering, Intelligent Engineering Systems and Computational Cybernetics. London, Egyesült Királyság, 2008
Aczél Kristóf, Vajk István: Note-based sound source separation of polyphonic recordings, INFOCOMMUNICATIONS JOURNAL 64:(1) pp. 36-40. (2009), 2009
Aczél Kristóf, Vajk István: Simple and Powerful Instrument Model for the Source Separation of Polyphonic Music, WSEAS TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING 5:(1) pp. 1-10. Paper 26-186. (2009), 2009
Hunyadi Levente, Vajk István: Identifying dynamic systems with a nonlinear extension of the generalized Koopmans-Levin method usic, Proc. of microcad International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország, 2009
Hunyadi Levente, Vajk István: Polinomiális jellegű nemlinearitásokból álló dinamikus rendszer paraméterbecslése, Proc. of microcad International Scientific Conference. Miskolc, Magyarország, 2009
Hunyadi Levente, Vajk István: Separation methods for dynamic errors-in-variables system identification, Proc. of European Control Conference. Budapest, Magyarország, 2009
Levente Hunyadi, István Vajk: An Errors-in-variables Parameter Estimation Method with Observation Separation, BULETINUL STIINTIFIC AL UNIVERSITATII POLITEHNICA DIN TIMISOARA-SERIA AUTOMATICA SI CALCULATOARE 54(68):(2) pp. 93-100. (2009), 2009
Levente Hunyadi, István Vajk: An identification approach to dynamic errors-in-variables systems with a preliminary clustering of observations, PERIODICA POLYTECHNICA-ELECTRICAL ENGINEERING &: pp. & (2009), 2009
Vajk István, Hetthéssy Jenő, Bars Ruth: Chap.10 Control Theory for Automation - Advanced Techniques, Springer Handbook of Automation, 2009
Csorba Kristóf, Vajk István: Improved Topic Indentification for Similar Document Search on Mobile Devices., ACTA CYBERNETICA-SZEGED 19:(1) pp. 17-40., 2009
Levente Hunyadi, István Vajk: Identifying Dynamic Systems with Polynomial Nonlinearities in the Errors-in-Variables Context, WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS 8:(7) pp. 793-802., 2009
Miklós Vajta, Vajk István: IMC based boundary control of a thermal process with parameter uncertainty., European Control Conference 2009. pp. 2313-2318., 2009
Levente Hunyadi, István Vajk: An approach to identifying linearizable dynamic errors-in-variables systems., Proc. of 10th International PhD Workshop on Systems and Control: Young Generation Viewpoint. Ceské Budejovice, Csehország,pp. 8-13., 2009
Levente Hunyadi, István Vajk: Fitting an implicit model in the errors-in-variables context., Proc. of 11th International Carpathian Control Conference. pp. 359-362., 2010
Levente Hunyadi, István Vajk: Implicit model fitting to an unorganized set of points., Proc. of IEEE International Joint Conferences on Computational Cybernetics and Technical Informatics (ICCC-CONTI 2010). Timisoara pp. 487-491., 2010
Levente Hunyadi, István Vajk: Model reconstruction from a point cloud in the errors-in-variables context., Proc. of microCAD International Scientific Conference: Section O: Applied Information Engineering. Miskolc, pp. 65-70, 2010
Ulrich Schmitz, Robert Haber, Ruth Bars: Evolutionary optimisation methods for predictive on-off control, ICONS 2009, The 2nd IFAC International Conference on Intelligent Systems and Signal Processing. Istanbul, 2009
Jorn K Gruber, Carlos Bordons, Ruth Bars, Robert Haber: Nonlinear predictive control of smooth nonlinear systems based on Volterra models. Application to a pilot plant., International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2010
Haber Robert, Bars Ruth, Arousi Fakhredin: An iterative GPC-like nonlinear predictive control algorithm for the parametric Volterra model, European Control Conference, ECC'2009. pp. 3383-3388., 2009
J. Hetthéssy, A. Barta, R. Bars, L. Keviczky: Basic course in control theory, 9th Int. IEEE Conf. on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET), Cappadocia, pp. 226-231., 2010
Aczél Kristóf, Vajk István: Note-based sound source separation in monoaural polyphonic music., ACTA ACUSTICA UNITED WITH ACUSTICA 96:(5) pp. 947-958., 2010
Kolumbán Sándor, Vajk István: Constrained Identification of ARX Models Using Semidefinite Programming, Proceedings of 1st International Scientific Workshop on DCS. Miskolc, Magyarország, 2010.10.26 Miskolc: pp. 53-57, 2010
Kolumbán Sándor, Vajk István: Using Semidefinite Programming for L1 Identification of the ARX Model, Proceedings of the 11th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics. Budapest, 2010
Haber, Robert / Bars, Ruth / Schmitz, Ulrich: Predictive Control in Process Engineering, Wiley-VCH, Weinheim, 2011
Vojtech Vesely , Ruth Bars: Output feedback model predictive control design: LMI approach, Selected Topics in Modelling and Control, Vol. 6, June 2010, pp. 52-57., 2010




vissza »