Prawne aspekty wykorzystania metod sztucznej inteligencji dla potrzeb identyfikacji i sterowania procesami przemysłowymi

• Autorzy: Rojek, R. , Bartecki, K. , Korniak, J.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono wybrane aspekty zastosowania metod sztucznej inteligencji w zagadnieniach automatyki. Zawarto ogólny przegląd metod identyfikacji i sterowania opartych na sztucznych sieciach neuronowych. Wskazano także na możliwość wykorzystania logiki rozmytej do optymalizacji pracy układu napędowego samochodu.

EN

In this paper, some issues concerning application of neural networks and fuzzy logic in automatic control are presented. Neural identification and control methods are briefly reviewed. Fuzzy logic approach to powertrain control of a passenger car is also shown.

Słowa kluczowe

PL

sieci neuronowe; logika rozmyta; identyfikacja; sterowanie

EN

neural networks; fuzzy logic; identification; automatic control

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska
• Rocznik: 2006
• Tom: Vol. 317, z. 57
• Strony: 115-131
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., schem., tab., wykr.

Twórcy

autor

Rojek, R.

autor

Bartecki, K.

autor

Korniak, J.

• Instytut Automatyki I Informatyki

Bibliografia

• [1] BARTECKI K.: Zastosowanie algorytmów neuronowych do optymalizacji pracy systemów grzewczych. Rozprawa doktorska, Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki, Opole, 2004, (promotor: dr hab. inż. R. Rojek).
• [2] BARTECKI K., ROJEK R.: Neuronowo-adaptacyjne sterowanie procesem wymiany ciepła. Materiały XV Krajowej Konferencji Automatyki, Warszawa, 27-30 VI 2005, tom 3, ss. 187-192.
• [3] BARTECKI K., ROJEK R.: Instantaneous linearization of neural network model in adaptive control of heat exchange process. llth IEEE International Conference on Method and Model Automation and Robotics, 29.08 - 01.09 2005, Międzyzdroje, pp. 967-972.
• [4] KORBICZ J., OBUCHOWICZ A, UCIŃSKI D.: Sztuczne Sieci Neuronowe. Podstawy i zastosowania. AOW, W-wa, 1994.
• [5] NG G. W.: Application of Neural Networks to Adaptive Control of Nonlinear Systems. Control Systems Centre UMIST, 1997.
• [6] NORGAARD M., RAVN O., POULSEN N. K., HANSEN L. K.: Neural Networks for Modelling and Control of Dynamie Systems. Springer, London, 2000.
• [7] ROJEK R., BARTECKI K., KORNIAK J.: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych i logiki rozmytej w automatyce. Praca zbiorowa pod redakcją R. Rojka. Skrypt Politechniki Opolskiej nr 234, Opole, 2004.
• [8] JANTOS J.: Zintegrowane sterowanie samochodowym, spalinowym układem napędowym o przełożeniu zmiennym w sposób ciągły, Studia i Monografie, z. 141, Oficyna Wydawnicza, Politechnika Opolska, Opole, 2003.
• [9] KORNIAK J.: Racjonalizacja pracy układu energetycznego samochodu osobowego z wykorzystaniem logiki rozmytej. Rozprawa doktorska, Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki, Opole, 2005, (promotor: dr hab. inż. R. Rojek).
• [10] KORNIAK J., ROJEK R.: Aspekt energetyczny sterowania rozmytego samochodowym układem napędowym. Materiały XV Krajowej Konferencji Automatyki, Warszawa, 27-30 VI2005, tom 3., 279-284.
• [11] KORNIAK J., ROJEK R.: A fuzzy logie approach to powertrain control of a passenger car. 11 th IEEE International Conference on Method and Model Automation and Robotics, 29.08 - 01.09 2005, Międzyzdroje, Poland.
• [12] OLESIAK K.: Badania modelowe napędu hutniczego dużej mocy z wykorzystaniem logiki rozmytej. Rozprawa doktorska, Politechnika Częstochowska, Wydział Elektryczny, Częstochowa, 2003, (promotor: dr hab. inż. R. Rojek).