Projekti / Programi
Identifikacija in analiza modelov za načrtovanje vodenja dinamičnih sistemov na podlagi Gaussovih procesov
| Koda |
Veda |
Področje |
Podpodročje |
| 2.06.02 |
Tehnika |
Sistemi in kibernetika |
Znanja o sistemih in vodenju sistemov |
| Koda |
Veda |
Področje |
| 2.02 |
Tehniške in tehnološke vede |
Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring |
Raziskovalci (4)
| št. |
Evidenčna št. |
Ime in priimek |
Razisk. področje |
Vloga |
Obdobje |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
16161 |
dr. Samo Gerkšič |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2009 - 2012 |
0 |
| 2. |
05807 |
dr. Nadja Hvala |
Sistemi in kibernetika |
Raziskovalec |
2009 - 2012 |
0 |
| 3. |
10598 |
dr. Juš Kocijan |
Sistemi in kibernetika |
Vodja |
2009 - 2012 |
0 |
| 4. |
24269 |
dr. Bojan Musizza |
Energetika |
Raziskovalec |
2009 - 2012 |
0 |
Organizacije (1)
| št. |
Evidenčna št. |
Razisk. organizacija |
Kraj |
Matična številka |
Štev. publikacijŠtev. publikacij |
| 1. |
0106 |
Institut "Jožef Stefan" |
Ljubljana |
5051606000 |
18 |
Pomen za razvoj znanosti
Na področju modeliranja in načrtovanja avtomatskega vodenja obstaja pomanjkanje metod, ki upoštevajo negotovost uporabljenih podatkov. Glavni doprinos končanega projekta je izpopolnitev praktičnega okvira za modeliranje nelinearnih dinamičnih sistemov iz negotovih podatkov z namenom uporabe teh modelov za načrtovanje vodenja. Verjetnostni in statistični pristopi k modeliranju so postali bolj privlačni zaradi hitrega razvoja računalnikov. Vendar pa se v splošnem na področju statistike, kjer se ukvarjajo s tovrstnimi pristopi, ukvarjajo predvsem s statičnimi sistemi. Projekt je temeljil na metodologiji modeliranja z Gaussovimi procesi uporabljeni za modeliranje dinamičnih sistemov. Uporabljeni pristop temelji na popolnoma verjetnostnem opisu sistemov z Gaussovimi procesi na osnovi Bayesovega sklepanja, kjer je uporabljena predhodno dostopna informacija. Prilagoditev te metodologije za modeliranje dinamičnih sistemov iz inženirskega vidika in uporaba teh modelov za načrtovanje vodenja je odprla nove priložnosti za uporabo eksperimentalnega modeliranja ter možnost načrtovanja varnega in robustnega sistema vodenja. Glede na dejstvo, da je rezultat pristopa neparametrični model je pristop še posebej privlačen za inženirje.
Poleg razvoja novih metod in nadaljevanja raziskav obstoječih metod za eksperimentalno modeliranje (identifikacijo) dinamičnih nelinearnih sistemov z modeli na osnovi Gaussovih procesov smo raziskovali tudi dva druga problema, ki sta neposredno povezana s problematiko.
Prvi je skrajšanje postopka učenja pri identifikaciji zaradi računske zahtevnosti, ki smo se ga lotili tako s strojno opremo kot tudi z razvojem novih algoritmov. Predvidevamo, da uspešni rezultati projekta lahko prinesejo večji napredek pri uporabi razvitih metod modeliranja tudi v inženirski praksi. Drugi problem pa je analiza lastnosti neparametričnih modelov za njihovo uporabo pri načrtovanju vodenja. Rezultati v tem primeru bodo povečali možnosti uporabe obravnavane vrste modelov, ki so zaradi večjega obsega informacije že tako zelo zanimivi.
Celotna metodologija modeliranja z Gaussovimi procesi za namen načrtovanja vodenja je torej namenjena za dinamične sisteme, kar pa pomeni uporabnost tudi za statične sisteme in izhodišče za druge vrste uporabe poleg načrtovanja vodenja. V projektu smo izdelali tudi knjižnico podprogramov in poleg tega prikazali uporabnost metodologije na vrsti praktičnih primerov.
Glavni rezultati projekta so bili naslednji:
- smernice za izbiro kovariančnih funkcij, ki predstavljajo eden od glavnih elementov modelov na podlagi Gaussovih procesov;
- sistematiziranje modelov glede na strukturo, ki je odvisna od izbranih regresorjev in vrednotenje lastnosti;
- metoda sprotne/rekurzivne identifikacije modelov na podlagi Gaussovih procesov;
- metoda za identifikacijo modela z nespremenljivo strukturo in spremenljivimi parametri, kjer so spremembe parametrov modelirane z modeli na podlagi Gaussovih procesov;
- metoda za identifikacijo Wienerjevih in Hammersteinovih modelov na podlagi Gaussovih procesov;
- algoritem za pospeševanje učenja modelov na podlagi Gaussovih procesov z uporabo paralelnega računanja na grafični kartici,
- uporabe razvitih metod na raznih dinamičnih procesih s področja okolja, prometa in kemijske tehnologije.
Ocenjujemo, da smo s pridobljenimi rezultati naredili korak naprej v razvoju metodologije za identifikacijo nelinearnih dinamičnih sistemov.
Pomen za razvoj Slovenije
V okviru projekta smo za prikaz razvitih metod uporabili več praktičnih primerov s katerimi smo prikazali praktično uporabnost Gaussovih procesov za modeliranje in načrtovanje vodenja. To so bili kemijska tehnološka procesna naprava, biološke čistilne naprave, čakalne vrste v mestnem prometu, rotacijski obdelovalni stroj in drugi.
Kemijska procesna naprava je bila enota za predpripravo plina z ločevanjem od tekočine, ki je bila že v preteklosti uporabljana za prikaz uporabnosti metod v industrijski praksi.
Druga skupina naprav, to so bile biološke čistilne naprave, pa so predstavnik biotehnoloških naprav, ki so znane po svoji kompleksnosti. Posebej so uporabne za prikaz uporabnosti verjetnostnega pristopa k modeliranju in vodenju kompleksnih sistemov, saj predlagani pristop temelji na popolnoma verjetnostnem opisu.
Uporabnost metod za modeliranje dinamičnih sistemov z GP modeli smo prikazali tudi z modeliranjem čakalnih vrst v mestnem prometu, modeliranjem onesnaženja zraka z ozonom in z modeliranjem obrabe zobnikov v obdelovalnem stroju.
Relevantnost predlaganega okvira za modeliranje in načrtovanje vodenja je bila prikazana s praktičnimi primeri, ki imajo veliko podobnosti z raznimi kompleksnimi sistemi, ki so pogosti tudi na drugih področjih industrijske proizvodnje. Skupna značilnost vseh je, da je kvaliteta njihovega vodenja odvisna od kvalitete uporabljenega modela. Zatorej ima celosten okvir za modeliranje na osnovi Gaussovih procesov skupaj z ustreznimi metodami načrtovanja vodenja v inženirski skupnosti lahko izjemno velik pomen.
Doprinose rezultatov za razvoj Slovenije lahko povzamemo kot naslednje:
• Projekt predlaga nov pristop k modeliranju in načrtovanju vodenja kompleksnih dinamičnih sistemov iz negotovih podatkov, ki ima vse možnosti, da neposredno vpliva na razvoj nekaterih področij pomembnih za Slovenijo.
• Eno od pomembnih področij, kjer lahko, kot je bilo prikazano, uporabimo predlagani pristop k modeliranju je področje načrtovanja bioloških čistilnih naprav in okoljskih znanosti, kar je bilo prikazano z modeliranjem in napovedovanjem onesnaženja zraka z ozonom.
• Druga pomembna področja na katera lahko vplivajo rezultati sta področji avtomatskega vodenja industrijskih proizvodnih postopkov, kar je bilo prikazano s sistemom za zaznavanje obrabe zobnikov obdelovalnega stroja in kemijske procesne industrije, kar je bilo prikazano z modeliranjem enote za pripravo plina z ločevanjem tekočine. V splošnem sta to področji, kjer lahko z uporabo pridobljenih spoznanj pride do izboljšanja kvalitete postopkov in izdelkov.
Način predstavitve rezultatov projekta in s tem vpliv na širše strokovno občinstvo je bil tudi pedagoški proces. Raziskovalci iz skupine so na različne načine vključeni tudi v visokošolski pedagoški proces in so lahko na ta način učili in promovirali metode za učinkovito modeliranje, simulacijo in avtomatsko vodenje kompleksnih dinamičnih sistemov na osnovi modelov dobljenih iz negotovih podatkov in na ta način prispevali k novim kvalitetnim vsebinam v slovenskem izobraževanju.
Najpomembnejši znanstveni rezultati
Letno poročilo
2009,
2010,
2011,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati
Letno poročilo
2009,
2010,
2011,
zaključno poročilo,
celotno poročilo na dLib.si
