Problem porabe električne energije se je izoblikoval kot eno izmed bistvenih raziskovalnih področij električnih distributerjev za zmanjšanje stroškov električne distribucije, saj ima problem visoko stopnjo kompleksnosti predvsem zaradi modeliranja človeškega obnašanja. Objavljeni članek se loti problema kratkoročnega napovedovanja električne energije za dan vnaprej z uporabo adaptivnega mehkega modela s souporabo parametrov preko modela, definiranega tekom celotnega definicijskega območja. Predlagana rešitev najprej razdeli problem napovedovanja dnevnih profilov porabe na manjše in enostavnejše podprobleme, katere posamezno rešimo z mehkim Takagi-Sugeno modelom. Omenjena delitev omogoči boljše rezultate napovedi posameznega podproblema, kar rezultira tudi v večji natančnosti napovedi združene rešitve problema. Identifikacija modelov bazira na rekurzivni metodi najmanjših kvadratov ter rekurzivnem rojenju Gustafson-Kessel, za katero članek predlaga združeno pripadnostno funkcijo z namenom izboljšanja particioniranja prostora. Model je testiran na realnih podatkih velikega Slovenskega električnega distributerja, kjer razviti model prekaša ostale metode, predvsem pri napovedih na začetku tedna ter pozimi. Na področju identifikacije in uporabe mehkih modelov je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 4 članke v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A''), 11 zelo kvalitetnih člankov (A') in 3 članke v kategoriji pomembnih dosežkov (A1/2). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 111 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 11941972
V članku je predstavljen nov pristop za načrtovanje eksperimentov na podlagi samorazvijajoče se strukture mehkega modela in algoritma nadzorovanega hierarhičnega rojenja. Načrtovanje eksperimentov je področje, ki se ukvarja s problemom, kako pripraviti kar najbolj optimalne in ekonomsko vzdržne eksperimente. Cilj je identifikacija nelinearnega in po možnosti mnogodimenzionalnega sistema s čim manjšim eksperimentalnim trudom. Na področju samorazvijajočih se mehkih modelov je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 2 članka v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A'') in 7 zelo kvalitetnih člankov (A'). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 80 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 10639700
V članku je preverjena uporaba samorazvijajoče se metode kot osnove za sistem za zaznavanje napak in nadzor. Sistem je osnovan na samorazvijajočem se mehkem modelu, kar omogoča modeliranje nelinearnih povezav med spremenljivkami mehkega modela Takagi-Sugeno. Pristop uporablja osnovne samorazvijajoče se mehanizme za prilagajanje parametrov rojev in parametrov lokalnih modelov. Na področju spremljanja procesov z uporabo mehkih modelov je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 1 članek v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A'') in 2 zelo kvalitetna članka (A'). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 16 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 10889556
V članku so obravnavani periodični regulacijski zakoni za vodenje kolesnih robotov z diferencialnim pogonom. Obravnavani sta dve družini robotov. V prvo skupino sodijo roboti, ki se lahko premikajo le v eno smer, v drugi pa so takšni, ki lahko vozijo tudi vzvratno. Predstavljen je tudi okvir za analizo stabilnosti in načrtovanja vodenja obeh skupin robotov z upoštevanjem stabilnosti po Ljapunovu. Predlaganih je nekaj oblik periodičnih Ljapunovih funkcij, ki privedejo do periodičnih regulacijskih zakonov. Na področju mobilnih robotskih sistemov je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 1 članek v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A''), 1 zelo kvaliteten članek (A') in 4 članke v kategoriji pomembnih dosežkov (A1/2). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 44 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 10227284
Zaradi zahtev, kot so energetska učinkovitost, boljši delovni in bivanjski pogoji ter večja varnost, sistemi za upravljanje zgradb vse bolj pridobivajo na svojem pomenu. Vendar sistemi avtomatiziranega nadzora v stavbah še vedno niso zelo razširjeni, saj imajo to pomanjkljivost, da je nastavljanje parametrov za njihovo optimalno delovanje zahteven in dolgotrajen proces. Med našim delom na eksperimentalnem sistemu notranjega okolja, ki je nameščen v kabinetu na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani, se je izkazalo, da bi bil simulator lahko v veliko pomoč pri optimizaciji njegovega delovanja. Simulator smo razvili z namenom, da bi dosegli optimalne rezultate pri vodenju notranje temperature, osvetljenosti in kakovosti zraka v zaprtem prostoru in hkrati omogočili veliko hitrejše in varnejše eksperimentiranje, kot na realnem testnem sistemu. V prispevku je predstavljen simulator, ki je bil razvit s pomočjo orodij Matlab in Simulink ter Dymola/Modelica. Simulator združuje tako regulacijski sistem, kot dinamiko notranjega okolja. Slednja je opisana s termičnim modelom, ki je bil razvit v programskem okolju Dymola/Modelica, in modelom osvetljenosti, ki je bil razvit ter parametriziran, kot črna škatla na podlagi meritev v okolju Matlab. Simulator lahko posnema delovanje klasičnih ON/OFF regulatorjev, kot tudi mehkih regulatorjev. Članek opisuje načrtovanje simulatorja in predstavlja vse njegove ključne elemente. Podrobno sta predstavljena termični model in model osvetljenosti. Na koncu so predstavljeni še rezultati delovanja simulatorja za izbrani dan. Na področju simulacije in avtomatizacije v zgradbah je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 1 članek v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A'') in 2 zelo kvalitetna članka (A'). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 19 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 10062676
Članek obravnava problem mehke nelinearne identifikacije v okviru mreže lokalnih modelov. Predlagana je nova iterativna metoda za identifikacijo, pri kateri je združeno nadzorovano in nenadzorovano učenje z namenom optimizacije strukture mreže lokalnih modelov. Za prilagajanje središč rojev nelinearnosti procesa je uporabljen algoritem mehkega rojenja Gustafson-Kessel (GK), tj. nenadzorovano učenje. V povezavi s postopkom učenja mreže lokalnih modelov je vpeljana nova inkrementalna metoda za določitev števila in začetnih središč rojev za algoritem GK. Vsak roj podatkov ustreza lokalnemu podpodročju procesa in se modelira z lokalnim linearnim modelom. Ker se pripadnostne funkcije določajo na podlagi kovariančnih matrik rojev, so zelo prilagodljive in zato lahko proces modeliramo z majhnim številom lokalnih modelov. Delovanje predlagane metode za izpeljavo mreže lokalnih modelov smo preverili na procesu absorbcije zdravil. Primerjava rezultatov poskusov z metodama Lolimot in Hilomot dokazuje uporabnost predlagane identifikacijske metode. Na področju metod rojenja je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 2 članka v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A''), 3 zelo kvalitetna članke (A') in 1 članek v kategoriji pomembnih dosežkov (A1/2). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 21 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 8730708
V tej knjigi so najprej predstavljene osnovne metode modeliranje, s katerimi lahko opišemo najpogostejše kompleksne nelinearne dinamične pojave, ki jih najpogosteje srečujemo in se praktično uporabljajo v predlaganih konceptih vodenja. Poleg tega obravnavamo nenadzorovane metode učenja, ki se uporabljajo za identifikacijo kompleksnih sistemov. V najpomembnejšem delu je predstavljeno več različnih prediktivnih algoritmov za vodenje kompleksnih dinamičnih sistemov. Obravnavane so njihove prednosti in slabosti v primerjavi s klasičnimi principi vodenja. Vsi predstavljeni pristopi modeliranja, identifikacije in vodenja so nazorno predstavljeni s posebnimi primeri. Knjiga je namenjena raziskovalcem in podiplomskim študentom, ki jih zanima modeliranje, identifikacija in vodenje, namenjena pa je tudi inženirjem vodenja, ki poskušajo implementirati praktično uporabne napredne metode vodenja za kompleksne sisteme. Na področju vodenja in prediktivnega vodenja je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 3 članke v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A''), 14 zelo kvalitetnih člankov (A') in 13 člankov v kategoriji pomembnih dosežkov (A1/2). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 45 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 9548628
Izvirni znanstveni članek v reviji s faktorjem vpliva, ki opisuje nadgradnje in izboljšave obstoječih matematičnih modelov toplotnih, kemijskih in snovnih procesov v električni obločni peči (EOP). Model je razvit v skladu s temeljnimi fizikalnimi zakoni in je vrednoten na dejanskih meritvah obratovanja EOP. Model je namenjen simulacijskim študijam, načrtovanju vodenja ter optimizaciji procesa taljenja v EOP. Na področju modeliranja, identifikacije in optimizacije EOP je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 10 člankov v kategoriji pomembnih dosežkov (A1/2). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 13 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS. Raziskave s tega področja so patentirane v patentu: GB 2507116 B, 2014-04-23 Programski senzor za sprotno oceno temperature taline v električni obločni peči (EOP). Delo na modelu EOP je bilo prepoznano kot vrhunski znanstveni dosežek in je bil predstavljen na dogodku Odlični v znanosti 2013, ki ga organizira Javna agencija za raziskovalno dejavnost RS (ARRS). Model je zaščiten z GB patentom
COBISS.SI-ID: 11444820
Tematika knjige obsega široko področje kolesne mobilne robotike, z razlago uporabe teorije in aplikacij. Knjiga seznani bralca z vsemi osnovami, ki mu omogočajo razumevanje bolj naprednih pristopov. Za boljše razumevanje vsebuje knjiga mnogo primerov. Nekateri so opremljeni tudi s kratkimi izpisi MATLAB kode, ki jo je mogoče uporabiti pri praktičnem delu. Knjiga vsebuje mnogo primerov uporabe predstavljenih metod in primere projektov na kolesnih mobilnih robotih ter opise naprednih pristopov za vodenje in lokalizacijo. Knjiga je idealen vir informacij za vse, ki jih zanima robotika, mehanika in vodenje, ter tudi za inženirje in raziskovalce v industriji in ostalih specializiranih raziskovalnih inštitucijah s področja kolesnih mobilnih robotov. Primeri so koristni za začetnike z osnovnim znanjem matematike, medtem ko inženirji z osnovnim znanjem sistemske teorije in vodenja lahko hitro napredujejo k poglavjem z bolj zahtevno teorijo in naprednimi metodami. Na področju mobilnih robotskih sistemov je raziskovalna skupina v tem obdobju objavila 1 članek v kategoriji izjemnih znanstvenih dosežkov (A''), 1 zelo kvaliteten članek (A') in 4 članke v kategoriji pomembnih dosežkov (A1/2). Celotno raziskovalno delo s tega področja pa je predstavljeno v 44 delih, ki so zapisana v bazi SICRIS.
COBISS.SI-ID: 11671636
Članek predstavlja razvoj in implementacijo unikatnega sistema vodenja za pametno hojico, terepevtsko napravo, ki se uporablja pri rehabilitaciji hoje. Sistem vodenja ima unikaten vmesnik človek-stroj, ki človeku omogoča intuitivno upravljanje s sistemom le na podlagi premikanja in vrtenja svojega telesa. Članek opisuje zgradbo celotnega sistema, od načrtovanja in izvedbe posebnih senzorjev, regulatorjev DC-motorjev, vmesnikov za komunikacijo in vgradnega sistema za centralno vodenje sistema. Prototip naprave je bil preizkušen v 6 fazah na 11 uporabnikih. Rezultati so pokazali, da je sistem za uporabnika res intuitiven in enostaven za uporabo. Delo Inovativni vgradni sistem vodenja naprave za rehabilitacijo hoje je bilo prepoznano kot vrhunski znanstveni dosežek in je bil predstavljen na dogodku Odlični v znanosti 2017, ki ga organizira Javna agencija za raziskovalno dejavnost RS (ARRS). Za predstavljeno noviteto je vložena tudi evropska patentna prijava.
COBISS.SI-ID: 11361364