Marcin Witczak

Identification and fault detection of non-linear dynamic systems

Monografia przedstawia zbiór technik, które mogą być wykorzystane przy projektowaniu odpornych układów diagnostyki technicznej. W szczególności, książka dzieli się na dwie części. Pierwsza część dotyczy problemu projektowania modeli dla potrzeb diagnostyki uszkodzeń, podczas gdy druga część przedstawia techniki generowania sygnału residuum dla potrzeb detekcji i lokalizacji uszkodzeń systemów nieliniowych. Główne osiągnięcia przedstawione w książce dotyczą: projektowania modeli wejściowo-wyjściowych i w przestrzeni stanów z zastosowaniem programowania genetycznego; projektowania rozszerzonego obserwatora o nieznanym wejściu dla nieliniowych systemów deterministycznych; projektowania rozszerzonego obserwatora o nieznanym wejściu dla nieliniowych systemów stochastycznych z zastosowaniem estymacji przy ograniczonych wartościach błędów. Wszystkie rozwiązania prezentowane w książce ilustruje się praktycznymi zastosowaniami.

Zielona Góra, Oficyna Wydawnicza UZ, 2003, ISBN 83-88317-65-2.

Przemysław Jacewicz

Model Analysis and Synthesis of Complex Physical Systems Using Cellular Automata

W książce przedstawiono analizę przydatności wybranych metod i podejść znanych z identyfikacji układów dynamicznych i programowania nieliniowego do konstrukcji modeli deterministycznych i stochastycznych automatów komórkowych w oparciu o obserwowane dane pomiarowe.

Andrzej Janczak

Identification of Wiener and Hammerstein Systems with Neural Network and Polynomial Models. Methods and applications.

Monografia ta jest poświęcona analizie statystycznej i numerycznej metod identyfikacji systemów Wienera i Hammersteina, tj. systemów złożonych z kaskadowego połączenia liniowego systemu dynamicznego i nieliniowego elementu statycznego, przy zastosowaniu jako modeli elementu nieliniowego sztucznych sieci neuronowych i wielomianów. Parametry tych modeli są wyznaczane przy wykorzystaniu gradientowych technik optymalizacji. Obliczanie gradientu lub przybliżonych wartości gradientu dla modeli neuronowych jest wykonywane metodą wstecznej propagacji błędów, metodą modeli wrażliwości i metodą wstecznej propagacji w czasie.
W monografii, oprócz przeglądu znanych z literatury zastosowań modeli systemów Wienera i Hammersteina, przedstawiono również oryginalne przykłady zastosowań proponowanych metod identyfikacji do estymacji zmian parametrów modeli wielomianowych i estymacji parametrów modelu dynamiki zmian ciśnienia w pięciodziałowej wyparce cukrowniczej.

Zielona Góra, Oficyna Wydawnicza UZ, 2003, ISBN 83-89321-10-6.

Andrzej Obuchowicz

Evolutionary Algorithms for Global Optimization and Dynamic System Diagnosis.

Monografia poświęcona jest wybranym własnościom i zastosowaniom algorytmów ewolucyjnych, ze szczególnym uwzględnieniem algorytmów bazujących na zmiennopozycyjnej reprezentacji osobnika. Dla tego typu algorytmów zaproponowano mechanizmy wspomagające zdolności eksploracyjne procesu ewolucyjnego, w szczególności mechanizmy wymuszonego kierunku mutacji, selekcji lokalnej i mechanizm erozji funkcji dopasowania. W pracy analizowano własności wielowymiarowych mutacji Gaussa i Cauchy'ego, w szczególności wpływ efektów martwego otoczenia i symetrii na zdolności eksploatacyjne i eksploracyjne algorytmów ewolucyjnych. Zaproponowano miary jakości algorytmów adaptacyjnych w środowisku dynamicznym, oraz analizowano zdolności adaptacyjne wybranych algorytmów ewolucyjnych w tego typu środowiskach. Proponowane techniki ewolucyjne zastosowano do zagadnień konstrukcji optymalnych modeli neuronowych, w szczególności do procesu uczenia i doboru optymalnej architektury dynamicznych sieci neuronowych, oraz do systemów detekcji uszkodzeń, zwłaszcza do budowy odpornych obserwatorów diagnostycznych.

Zielona Góra, Lubuskie Towarzystwo Naukowe, 2003, ISBN 83-88317-02-4

Andrzej Pieczyński

Reprezentacja wiedzy w diagnostycznym systemie ekspertowym

Praca stanowi próbę syntezy obejmującej całokształt zagadnień związanych z integracją różnych form reprezentacji wiedzy dla potrzeb prowadzenia zadania diagnozowania złożonego procesu przemysłowego. W pracy opisano techniki wykorzystania sztucznej inteligencji do budowy systemu diagnostycznego dla złożonego procesu przemysłowego. Opracowano układ detektora wstępnego, wyposażonego w jednowarstwową sieć neuronową typu perceptronowego i system klasyfikatora zbudowany na bazie logiki rozmytej. Przedstawione metody były podstawą do budowy diagnostycznego systemu ekspertowego z zintegrowaną bazą wiedzy. System oparto o hierarchiczną strukturę bazy regułowej, w której przyjęto jako priorytetową wiedzę eksperta.


Zielona Góra, Lubuskie Towarzystwo Naukowe, 2003, ISBN 83-89321-01-6.