V članku predstavljamo novo izvedbo računskega filtra na osnovi masnih točk, ki temelji na uporabi ao-Blackwelovega teorema, s katerim bistveno znižamo računsko zahtevnost postopka. Zaradi visoke zanesljivosti in robustnosti je novi algoritem primeren za implementacijo z najbolj zahtevnih sistemih. Rezultat je plod skupnega dela z doc. dr. Vaclav Šmidlom iz University of West Bohemia, Češka. Članek je bil uspešno predstavljne na pomembni mednarodni konferenci FUSION 2013, kjer sva skupaj z dr. Šmidlom navezala stike z vodilnimi skupinami na področju ocenjevanja stanj dinamičnih sistemov (Univerza v Linkopingu, Švedska)
B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci
COBISS.SI-ID: 27016743Visoka stopnja zanesljivosti in varnosti je ključna zahteva pri sistemih, ki vključujejo pospeševalnik delcev. K sreči, vsaka prekinitev žarka ne pomeni nujno odpovedi. Na primer, pri načrtovanju reaktorja MYRRHA se za napako smatra le prekinitev žarka, ki je daljša od treh sekund. Naloga prediktivne diagnostike je zgodnje odkrivanje in napovedovanje časa odpovedi in s tem omogočiti ustrezne preventivne ukrepe. S tem povečamo varnost sistema in preprečimo širitev napak ali okvaro dodatnih komponent. Eden izmed možnih pristopov k prediktivni diagnostiki je, da se opravi poglobljena analiza procesnih spremenljivk iz vseh komponent pospeševalniškega sistema. Z opazovanjem trendov teh spremenljivk ali izpeljanih značilk nato lahko zaznamo napako in napovemo čas odpovedi. V primeru, da takšne veličine niso na voljo, pospeševalnik lahko opremimo z dodatnimi senzorji.
B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci
COBISS.SI-ID: 27015719Modeli na osnovi Gaussovih procesov (GP) so postali uveljavljeno orodje na področju razvoja sistemov vodenja. Medtem ko je podporna matematična teorija popolnoma v skladu s teorijo Bayesovega učenja, postopki uporabljeni v praksi pogosto uporabljajo grobe približke. V članku prestavljamo nov postopek učenja GP modelov, ki ohranja polno Bayesovo sklepanje z uporabo vzorčenja po pomembnosti (ang. importance sampling). Razviti postopek je pomemben prispevek, ker mogoči uporabo modelov GP v primeru neenakomerno porazdeljenih ali pomanjkljivih učnih podatkov, ima odlične lastnosti konvergence in razmeroma nizko računsko zahtevnost. Ključne prednosti novega postopka smo potrdili s študijami na simuliranih podatkih. Ocenjujemo, da je pomen rezultata dejstvo, da je bil objavljen na ključnem dogodku na področju avtomatskega vodenja v svetu in s tem pomaga pri prepoznavnosti skupine in Instituta "Jožef Stefan" v svetu.
B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci
COBISS.SI-ID: 28011559