Razvita je metoda, ki omogoča modeliranje nelinearnih dinamičnih procesov z uporabo tako imenovanega intervalnega mehkega modeliranja. Predlagani pristop je uporaben v primeru načrtovanja robustnega vodenja in pri detekciji napak v sistemih z negotovimi parametri. Pri nelinearnem modelnem vodenju, kjer na podlagi modela računamo predikcijo izhoda sistema, mora biti predikcija dovolj natančna pri čemer mora model omogočati vpogled v delovanje sistema, pri nelinearnih metodah zaznavanja napak pa neustrezen model povzroča ali lažne alarme ali prepočasno odzivanje na napake.
COBISS.SI-ID: 4571988
Modificirali smo metodo prediktivnega vodenja na osnovi modela, ki omogoča enostavno implementacijo algoritma v ceneno regulacijsko strojno opremo. Prediktivno vodenje smo implementirali v njegovi modificirani obliki za vodenje rakete, v okviru sodelovanja z japonsko vesoljsko agencijo, v primeru hibridnih semi-šaržnih reaktorjev, ki so ene od najpogostejših naprav v kemijski, farmacevtski in biokemijski industriji in na simulatorju šaržnega procesa kjer smo preizkusili različne metode adaptivnega prediktivnega vodenja, ki so se izkazale za zelo primerne v praksi.
COBISS.SI-ID: 5592404
Razvili in ovrednotili smo nove metode vodenja mobilnih robotov, ki omogočajo varno in učinkovito delovanje mobilnih sistemov v okolici. Ustrezno interakcijo z okolico smo dosegli z razvojem metod zaznavanja okolice in dogajanj v njej. Pri vodenju mobilnih robotov po določeni trajektoriji smo v regulirni zakon vpeljali prediktivne lastnosti. Predlagali in razvili smo robusten in učinkovit pristop sledenja skupine mobilnih robotov z uporabo strojnega vida. Pristopi so bili ovrednoteni na različnih tipih realnih mobilnih robotov in na razvitih digitalnih simulatorjih.
COBISS.SI-ID: 5894996
Razvili smo algoritem za prediktivno vodenje hibridnih sistemov z diskretnimi vhodi. Algoritem je bil zasnovan za optimalno vodenje večnamenske šaržne naprave in posplošen na prediktivno vodenje poljubnega hibridnega sistema z diskretnimi vhodi. Razvili smo novo tehniko pretvorbe med predstavitvami hibridnih modelov in uvedli možnost nelinearnega modeliranja znotraj podprostorov z uporabo mehkega pristopa. Predlagan pristop zato omogoča učinkovito prediktivno vodenje, ki je tudi računsko manj zahtevno. Pristop je bil uspešno uporabljen za prediktivno vodenje temperature v šaržnem reaktorju.
COBISS.SI-ID: 4217428
Razvili smo algoritem, ki omogoča avtomatizirano gradnjo modelov za potrebe razvrščanja pri čemer pa je pomembna vpetost postopkov razvrščanja v proizvodni informacijski sistem. Izvedena je tudi primerjava tehnike razvrščanja s pravili in optimizacije razvrstitve z raziskovanjem dosegljivostnega drevesa Petrijeve mreže s hevrističnimi postopki. Razviti algoritem za generiranje modelov smo vključili v lastno že prej razvito orodje za delo s Petrijevimi mrežami, ki smo ga dopolnili z možnostjo časovne simulacije ter vanj vgradili tudi algoritme za razvrščanje operacij na dobljenih modelih.
COBISS.SI-ID: 20756263