Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Sistemi in vodenje

Uredi
Obdobja
01. januar 2022 - 31. december 2027
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
2.06.00  Tehnika  Sistemi in kibernetika   

Koda Veda Področje
2.02  Tehniške in tehnološke vede  Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring 
Ključne besede
Inženirstvo sistemov vodenja, napredno vodenje procesov, identifikacija nelinearnih dinamičnih sistemov, diagnostika, prognostika in upravljanje stanja, strojno učenje, pametne tovarne, vodikove tehnologije, tokamak reaktor, čistilne naprave, spremljanje onesnaženosti zraka
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Upoš. tč.
6.538,42
A''
1.369,94
A'
3.170,44
A1/2
4.444,42
CI10
4.283
CImax
173
h10
32
A1
23,43
A3
14,13
Podatki za zadnjih 5 let (citati za zadnjih 10 let) na dan 24. april 2024; A3 za obdobje 2018-2022
Podatki za razpise ARIS ( 04.04.2019 - Programski razpis , arhiv )
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Baza Povezani zapisi Citati Čisti citati Povprečje čistih citatov
WoS  347  4.447  3.832  11,04 
Scopus  502  6.501  5.636  11,23 
Raziskovalci (31)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  34624  dr. Pavle Boškoski  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  176 
2.  54686  Martin Brešar  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024  5 
3.  28726  Stanislav Černe    Tehnični sodelavec  2022 - 2024  41 
4.  15735  dr. Gregor Dolanc  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  218 
5.  29965  Primož Fajdiga    Tehnični sodelavec  2022 - 2024  30 
6.  16161  dr. Samo Gerkšič  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  136 
7.  33316  dr. Miha Glavan  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  95 
8.  04944  dr. Giovanni Godena  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  234 
9.  58833  Žan Gorenc  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2023 - 2024  0 
10.  22483  dr. Dejan Gradišar  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  161 
11.  55764  Žiga Gradišar  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024  0 
12.  05807  dr. Nadja Hvala  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  208 
13.  28890  Maja Janežič    Tehnični sodelavec  2022 - 2024  0 
14.  35947  David Jure Jovan    Tehnični sodelavec  2022 - 2024  20 
15.  08351  dr. Vladimir Jovan  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022  381 
16.  02561  dr. Đani Juričić  Sistemi in kibernetika  Vodja  2022 - 2024  414 
17.  10598  dr. Juš Kocijan  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  450 
18.  52049  dr. Tadej Krivec  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2023  17 
19.  54699  Jernej Mlinarič  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024  7 
20.  28466  dr. Marko Nerat  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022  41 
21.  39149  dr. Gjorgji Nusev  Sistemi in kibernetika  Tehnični sodelavec  2022  32 
22.  57080  Aljaž Pavšek  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024  22 
23.  29924  dr. Matija Perne  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  131 
24.  04543  dr. Janko Petrovčič  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  325 
25.  25655  dr. Boštjan Pregelj  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  128 
26.  57092  Matic Rutnik  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024  0 
27.  51226  Žiga Stržinar  Sistemi in kibernetika  Mladi raziskovalec  2022 - 2024  20 
28.  15583  Miroslav Štrubelj    Tehnični sodelavec  2022 - 2024  30 
29.  12342  dr. Damir Vrančić  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  339 
30.  19031  dr. Darko Vrečko  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  158 
31.  52069  Luka Žnidarič  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2022 - 2024  4 
Organizacije (1)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0106  Institut "Jožef Stefan"  Ljubljana  5051606000  90.724 
Povzetek
Predstavljeni program je namenjen ustvarjanju znanja in orodij za potrebe reševanja nastajajočih družbenih in gospodarskih potreb na nacionalni in evropski ravni. Temeljil bo na interdisciplinarnosti ter preseku med raziskavami in kritičnimi družbenimi izzivi. Ambicije programa so v celoti skladne z glavnimi evropskimi strategijami in programi na področju raziskav in razvoja, kot so Obzorje Evropa, SPIRE, EFFRA in Slovenska strategija pametne specializacije. Program bo osredotočen na raziskave in razvoj novih metod in orodij za načrtovanje in izvajanje naprednih sistemov vodenja s končnim ciljem povečevanja učinkovitost, kakovosti, trajnosti, zanesljivosti in varnosti sistemov v sektorjih prednostnega pomena. Program sestavljajo štiri horizontalne raziskovalne smeri, namenjene metodologiji in gradnikom za vodenje ter tri vertikalne smeri, ki se nanašajo na uporabne raziskave na prednostnih področjih. Prve vključujejo (i) modeliranje kompleksnih dinamičnih sistemov, (ii) napredno vodenje, (iii) prognostiko in diagnostiko, (iv) namenske module za implementacijo sistemov vodena, medtem ko slednje zajemajo področja (i) čiste energije, (ii) pametnih tovarn in (iii) čisto okolje. Glavni izziv predstavljajo t.i. inverzni problemi, kjer želimo na osnovi merljivih sklepati o nemerljivih spremenljivkah. Tovrstne probleme bomo dosledno obravnavali z verjetnostnimi postopki učenja. Za optimizacijo delovanja sistemov, upoštevajoč omejitve, uporabili bomo metode modelnega prediktivnega vodenja. Naš program obeta znatne družbene in gospodarske učinke. Skupina bo še naprej igrala vodilno vlogo pri mobilizaciji raziskovalcev in strokovnjakov prek konzorcijev in mrež sestavljenih od več kot 40 industrijskih partnerjev, vključno z dvema centroma odličnosti, kompetenčnim centrom, tehnološkim centrom ARI in Strateškim raziskovalnim in inovacijskim partnerstvom tovarn prihodnosti. Naše rešitve bodo prispevale na različne načine na ekonomsko uspešnost vodilnih slovenskih podjetij (Kolektor, Petrol, Domel, Danfoss Trata, HESS, Acroni itd.), kakor tudi številnih manjših nišno usmerjenih podjetij in sistemskih integratorjev (npr. INEA, Sisteh), ki so življenjsko odvisne od rešitev z visoko dodano vrednostjo. Nadaljevali bomo s prenosom naših rezultatov na podjetja iz EU prek okvirnega programa EU, EDA in SPIRE. Prispevali bomo rešitve vodenja novih generacij tehnologij, kot so gorivne celice in elektrolizerji, v sodelovanju z vrhunskimi partnerji v EU (CEA, VTT, EPFL, SolidPower itd.). Pri tem se odpira nova niša, to je načrtovanje in implementacija metodologij ter novih gradnikov za potrebe pospešene digitalizacije laboratorijev na področju gorivnih celic pri naših partnerjih.
Pomen za razvoj znanosti
Področje tehnologij vodenja, kot del informacijskih in komunikacijskih tehnologij, ima osrednjo vlogo na praktično vseh področjih gospodarstva in družbe. Te so uvrščene med tehnologije z najvišjo prioriteto po vsem svetu in v EU, še zlasti v Sloveniji. Dejavnost programske skupine se je nanašala na ustvarjanje novih znanj in gradnikov za reševanje perečih problemov na nacionalnem in evropskem nivoju. Zadnja leta smo vzpostavili široko mrežo sodelovanja z uglednimi akademskimi in industrijskimi partnerji v EU in si ta trend prizadevamo še naprej krepiti. Med glavnimi fokusi našega zanimanja sodijo t.i. inverzni problemi, kjer je potrebno na osnovi znanih ali izmerjenih veličin sklepati o neznanih, oziroma nemerljivih veličinah. Tovrstne probleme bomo dosledno obravnavali z verjetnostnimi postopki učenja. Pomemben rezultat dosedanjega dela je model Gaussovskih procesov (GP), ki je postopek verjetnostnega strojnega učenja za nelinearne dinamične sisteme. Razvoj bomo nadaljevali v smeri učinkovitih algoritmov za modeliranje procesov v porazdeljenih časovno-krajevnih problemih. S tem bomo pridobili nova orodja za uporabo na zahtevnih problemih kot je npr. spremljanje onesnaženosti zraka in radiološke onesnaženosti v okolici jedrske elektrarne v primeru jedrske nesreče. Gre za pomembno tematiko varnosti pred sevanjem za časa delovanja jedrske elektrarne. Poleg modelov GP bomo obravnavali tudi učenje dinamičnih sistemov realnega reda (FOS). FOS se pojavljajo na več pomembnih področjih, kot so gorivne celice, baterije, sociološki sistemi in znanost o materialih. Namesto običajnih diferencirnih operatorjev uporabljajo ne-celo odvajanje. Kljub povečanemu zanimanju v zadnjih letih je bilo zelo malo narejenega na področju njihovega učenja iz podatkov. Da bi zapolnili to vrzel, bomo obravnavali dva nerešena problema, t.j. strukturno in parametrsko identifikacijo iz podatkov v kontekstu Bayesovega sklepanja. Nadaljevali bomo raziskave na področju modelnega prediktivnega vodenja z namenom maksimalnega izkoriščanja zmogljivosti sistemov. Gre za zahtevne elektromehanske sisteme, fuzijske in jedrske reaktorje, pametna omrežja ter probleme sprotne optimizacije naprav kot so gorivne celice in elektrolizerji. Vzpodbuda izvira iz rezultatov načrtovanja vodenja tokamak reaktorja ITER, ki prekaša doslej znane rešitve. Zato se bomo osredotočili na modelno prediktivno vodenje za razred multivariabilinih sistemov z dinamiko v sub-mili-sekundnem področju. Ideja je, da se uporabijo najnovejše procesorske tehnologije v kombinaciji z načrtovanjem MPC algoritma, ki bo omogočil računanje optimalnega vodenja za manj kot je čas vzorčenja. Med pomembnejšimi aplikacijami predvideva se uporaba na hitrih laboratorijskih tokamak reaktorji. Na področju diagnostike in prognostike smo doslej prispevali vrsto opaznih rezultatov, ki smo jih vrednotili na sistemih za elektrokemijsko pretvorbo energije in na rotacijskih strojih. Na podlagi dosedanjih izkušenj načrtujemo zasnovo razvijajočega se PHM sistema, ki je primeren za družino enakih naprav. Ideja je, da se informacije iz minulih potekih na celotno življenjsko dobo zlijejo skupaj in na ta način postopoma dogradijo in izboljšajo modeli za diagnostiko in prognostiko. Tako izpopolnjene modele potem uporabimo pri novi aplikaciji naprave iz dane družine. Da bi lahko izkoristili razpoložljive podatke iz senzorjev, ki so lahko zvezni in diskretni, kakor tudi kategorijske podatke iz vzdrževanja, bomo uporabili hibridno rudarjenje podatkov. Zaenkrat ne obstaja sistematična rešitev tega problema. Na področju diagnostike in prognostike gorivnih celic, elektrolizerjev in baterij smo za potrebe njihovih karakterizacij prispevali inovativni postopek tim. hitre elektrokemijske impedančne spektroskopije. Prav tako smo prvi razvili postopek za sprotno napovedovanje preostale življenjske dobe trdo-oksidnih gorivnih celic. Naši postopki kažejo velik potencial za povečanje zanesljivosti delovanja in trajnosti sistemov za elektrokemijsko pretvorbo energije. Potrebno je poudariti, da so raziskave sprotne diagnostike in prognostike na področjih novejših generacij gorivnih celic in elektrolizerjev razmeroma še v povojih in je veliko nerešenih problemov. Prispevek pričakujemo tudi skozi koncept razvijajočega se diagnostičnega in prognostičnega sistema, ki ga nameravamo razviti in ovrednotiti npr. za gorivnih celicah PEM na ogljiko-vodikova goriva ter na trdo-oksidnih elektrolizerjih. Pričakovani rezultati so pomembni za proizvajalce pri končni kontroli kakovosti celic ter optimizaciji vzdrževanja instaliranih sistemov. Raziskave na področju modeliranja kompleksnih sistemov in diagnostike imajo potencial za uporabo na drugih področjih kot je npr. spremljanje zdravstvenega stanja pri ljudeh. Začetne raziskave z Univerzitetnim kliničnim centrom v Ljubljani kažejo, da je s postopki obdelave signalov in postopki zaznavanja sprememb možno kvantitativno ocenjevanje stanja pacienta po kardiovaskularni poškodbi. Na ta način bo možno načrtovati učinkovitejše individualne terapije. Postopki modeliranja kompleksnih sistemov iz podatkov kažejo uporabnost tudi na področju družbenega razvoja. Primer je zahtevni problem napovedovanja trga delovne sile in ocenjevanje zaposlitvenih možnosti iskalcev zaposlitve zgolj na podlagi zgodovinskih podatkov. Začetni rezultati so obetavni in nakazujejo morebitno novo smer nadaljnjih raziskav.
Pomen za razvoj Slovenije
V kontekstu trajnostnih ukrepov EU in Slovenije za izboljšanje dolgoročne vzdržnosti razvoja in kakovosti življenja bodo rezultati našega programa imeli sledeče tehnoekonomske in socialne učinke na: o pospešitev rasti produktivnosti za gospodarski napredek in dvig življenjskega standarda prebivalstva. Tu bo delo na programu prispevalo k pospešitvi digitalizacije gospodarstva, predvsem z uvajanjem koncepta pametnih tovarn pri naših industrijskih partnerjih. Metode za industrijsko diagnostiko in spremljanje stanja so namreč ena ključnih komponent tovarn prihodnosti in imajo izjemen tržni potencial, pod pogojem, da bo njihova instalacija in uporaba sorazmerno enostavna. Razvoj bomo zato usmerili v čim večjo univerzalnost metod, zmožnost prilagoditve različnim industrijskih procesom ter v relativno enostavno instalacijo. To bomo dosegli s pomočjo konceptov minimalne invazivnosti in samo-razvoja. Z razvitimi metodami bo možno opremiti številne proizvodne procese, pri tem pa uporabiti tržne kanale obstoječih svetovnih proizvajalcev opreme za avtomatizacijo (npr. Festo, Mitsubishi), z nekaterimi od njih smo že sodelovali. Tudi interes končnih uporabnikov je velik, kontaktiramo z številnimi podjetji (Helios, Donit, Polycom, Talum, …). Naši postopki za diagnostiko in monitoring rotacijskih strojev se že več let uporabljajo v sistemih za končno kontrolo kvalitete izdelkov, ki smo jih razvili skupaj s podjetji končnimi uporabniki (Domel, Podkrižnik). Načrtujemo nadaljnji razvoj in preboj v smeri rekonfigurabilnosti in fleksibilnosti, s čemer se bo drastično povečala možnost za bolj množično uporabo trženje, saj bo mogoče sisteme sorazmerno enostavno prilagajati in s tem doseči različne nove končne uporabnike. Ker je Slovenija izvozno naravnana država, kjer izvoz predstavlja okrog 40 % bruto družbenega proizvoda, bomo z sodelovanjem pri realizaciji novih zahtevnih izdelkov ali storitev lahko pripomogli k dvigu konkurenčnosti naših izvoznih podjetij na globalnem trgu. Omenimo naj, da so sodelavci naše programske skupine, ki poklicno kariero nadaljujejo v gospodarstvu, zelo iskani in cenjeni ter so zaposleni na odgovornih delovnih mestih; o prehod v nizkoogljično krožno gospodarstvo. Na tem področju bomo z delom na uvajanju zelenih tehnologij v industrijo in družbo (proizvodnja zelenega vodika, balansiranje elektroenergetskega omrežja, optimizacija delovanja čistilnih naprav) prispevali k razogljičenju in čistejšemu okolju. Novo razviti postopki in merilna oprema za prognostiko in spremljanje stanja (PHM) gorivnih celic in ostalih elektrokemijskih sistemov imajo zaradi svojih lastnosti (kratek čas meritve, cenovno dostopna merilna oprema, minimalno invazivni princip) izjemen potencial za uporabo v tako v raziskovalnih laboratorijih, kot tudi v komercialnih masovno proizvedenih elektrokemijskih sistemih. Naše rešitve se že uporabljajo v laboratorijih naših partnerjev v tujini (CEA, TU Graz), načrtujemo prodor tudi v druge laboratorije raziskovalnih institucij in proizvajalcev sistemov z gorivnimi celicami (npr. EPFL, SolidPower). S večjim prodorom alternativnih virov energije v množično uporabo se bo pojavila potreba po diagnostiki, kar predstavlja izjemen potencial za uporabo naše PHM tehnologije v vgrajenih sistemih. Velik potencial predstavlja tudi načrtovani razvoj prediktivnih regulacijskih algoritmov za Tokamak reaktorje (ITER) za uporabo v raziskovalnih reaktorjih, še preden bodo zgrajene prve fuzijske elektrarne. Z algoritmi in ustrezno strojno opremo bo mogoče opremiti številne eksperimentalne reaktorje, ki se gradijo po svetu in preizkušati različne strategije vodenja fuzije. Vstop na trg bi potekal preko podjetij, ki se ukvarjajo z instrumentacijo fizikalnih eksperimentalnih sistemov (eno takih je podjetje Cosylab, s katerim že sodelujemo). Naša tehnologija za celostni nadzor obrata bo prispevala k nadaljnji digitalizaciji slovenskih čistilnih naprav, zlasti pri reševanju najvišje ravni optimizacije WRRF, kjer bodo upoštevani zahteva po uporabi vhodnega materiala, podnebni pogoji in resen problem novih vrst onesnaževalcev (za katerega trenutno še ni rešitve). Dodatne gospodarske koristi bodo v zmanjšani porabi električne energije za 5% in zmanjšani uporabi kemikalij ter večji splošni učinkovitosti čiščenja, zlasti v ekstremnih razmerah. Naše aktivnosti na področju modeliranja radiološkega onesnaževanja bodo uporabne v Sloveniji, za IAEA (Mednarodno agencijo za atomsko energijo) in tudi za zainteresirane jedrske elektrarne v svetu. Na strani uporabnika bo razviti model povzel vse ključne informacije o dolgoročni dinamiki prejetih doz sevanja v primeru jedrske nesreče, kot to zahteva posodobljeno poročilo o varnostni analizi (USAR) o rednem pregledu za jedrske elektrarne. Poleg tega lahko ta raziskava zagotovi informacijsko podlago za razpravo o možnostih in potencialni izvedljivosti gradnje nove jedrske elektrarne v Krškem, Slovenija; o krepitev razvojne vloge države in njenih institucij. Z aktivnim delom v več interesnih združenjih s področja Tovarn prihodnosti (SRIP Tovarne prihodnosti, Kompetenčni center Sistemi in Tehnologije vodenja) in nizkoogljičnih tehnologij (Center odličnosti Nizkoogljične tehnologije, Razvojni center za vodikove tehnologije) bomo z sodelovanjem z državnimi institucijami (MIZŠ, MGRT) vplivali na razvojne politike države. Sodelovali bomo pri pripravi novih strategij razvoja in prednostnih usmeritev na zgoraj omenjenih področjih; o prilagoditev demografskim spremembam za zagotovitev dostojnega življenja. Z uvajanjem koncepta in naših rezultatov za tovarne prihodnosti v podjetja bomo prispevali k humanizaciji delovnega okolja in kreativnejši vlogi tudi starejših delavcev v proizvodnem okolju. Redno sodelovanje članov programske skupine v visokošolskem izobraževalnem procesu in izobraževanju strokovnjakov iz industrije bo pripomoglo k zagotavljanju zadostnega števila ustrezno izobražene delovne sile v našem gospodarstvu.
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno