Információ feldolgozás intelligens irányítási rendszerekben = Information processing in intelligent control systems

A kutatás eredményei négy területre koncentrálódnak. Ezek: - Robusztus rendszeridentifikáció, modellezés sajátérték-sajátvektor bázisú megközelítésben, - Predikciós irányítási algoritmusok újszerű megközelítésben, - Objektum modellezés intelligens irányítási rendszerekben, valamint - Adatbányászati algoritmusok mint speciális tanulási algoritmusok kutatása. Néhány az elért eredményekből: Új identifikációs módszercsaládot dolgoztunk ki lineáris dinamikus rendszerek identifikációjára. A módszerek a szinguláris érték dekompozíció (SVD), illetve az általánosított SVD algoritmusokra épülnek. Megadtuk a módszerek direkt és indirekt megoldását. Megmutattuk, hogy a predikciós irányítási algoritmusok számítási igényét csökkenhetjük nem egyenlő közű predikciós pontok megválasztásával. Kimutattuk, hogy a predikciós számítási pontok exponenciális elrendezése rendkívül kedvező eredményt ad. A kutatást végeztünk egy egyszerűen kezelhető és tanítható gépi látórendszer kialakítása érdekében. Előírásokat adtunk meg egy általános képfeldolgozási rendszer kialakítására. Bayes-hálón alapuló algoritmust fejlesztettünk ki magas szintű alakfelismerési problémákra. Olyan adatbányászati algoritmusokat dolgoztunk ki, amelyek segítésével hatékonyan megtalálhatók a statisztikai értelemben gyakori elemhalmazok, továbbá gyakori szekvenciák, valamint az adatok között fellelhető kapcsolatok, szabályok. | Research results focus to the following four areas: - Robust system identification using eigenvalue-eigenvector based approach, - Predictive control algorithms in a novel approach, - Object modeling in intelligent control systems, as well as - Developing data mining algorithms as special learning algorithms. Some of the results are listed below: A novel class of identification algorithms has been elaborated to model linear dynamic system The new algorithms are based on singular value decomposition and (SVD), as well as on generalized singular value decomposition (GSVD) procedures. In terms of the predictive control algorithms it has been shown that the computing demand of the control algorithms can be reduced by applying non-equidistant point distribution along the prediction horizon. Specifically, it has been verified that arranging the prediction points along the prediction horizon according to an exponential law leads to a highly advantageous performance. Further research activity has been devoted to develop machine vision systems with easy use and training. To handle high-level pattern recognition problems a Bayesian-network based algorithm has been developed. Finally, data mining algorithms have been developed to efficiently discover frequent data patterns in statistical sense, as well as frequent sequential data sets and relations/rules existing among the data entries in the database

Robusztus becslési és irányítási algoritmusok = Robust identification and control

Új algoritmusokat dolgoztunk ki errors-in-variables modellek identifikációjára. A módszerek lehetővé teszik a folyamat és zaj paraméterek együttes becslését. Az algoritmusok a jeltér PCA illetve SVD szeparációjával, majd pedig a szeparált adatbázison végzett paraméterbecsléssel és ezek összevetésével képesek az együttes folyamat és zaj modell meghatározására. Továbbá módszereket dolgoztunk ki célfüggvény alapú, valamint osztályozási elven működő identifikációs technikákra. A kutatások során vizsgáltjuk, hogyan lehet nemlineáris EIV modelleket becsülni mérési adatok alapján. Általánosítottuk a dinamikus lineáris modellekre kidolgozott EIV algoritmusokat polinomiális jellegű nemlineáris rendszerekre. Kutatást végeztünk robusztus predikciós irányítási algoritmusok lineáris és nemlineáris rendszerek irányítására területén. Lineáris rendszerekre vizsgáltuk a predikciós PID algoritmusok robusztusságát növelő módszereket. Lineáris rendszerek irányítására on-off predikciós szabályozások algoritmusainak kidolgozására került sor. Nemlineáris rendszerek irányítására – többek között - a parametrikus kvadratikus Volterra modellen alapuló szuboptimális algoritmust dolgoztunk ki. Továbbá a mérések feldolgozását segítő algoritmusokat kerestünk, amelyek segítésével hatékonyan megtalálhatók a statisztikai értelemben gyakori elemhalmazok, szekvenciák és részgráfok, valamint az adatok között fellelhető kapcsolatok, szabályok. | We have developed new algorithms for identifying errors-in-variables (EIV) models, which make it possible to estimate process and noise parameters simultaneously. By performing a principal component analysis or SVD separation on the signal space, the algorithms are able to compute process and noise parameters by comparing parameter estimates on the separated data. Furthermore, we have developed methods for objective function-based and classification-based identification techniques. We have investigated how we can identify nonlinear EIV models from measured data. We have generalized EIV identification methods for dynamic linear models to nonlinear systems with polynomial nonlinearities. We have conducted research concerning algorithms for robust predictive control in the field of linear and nonlinear systems control. For linear systems, we have investigated methods to increase the robustness of predictive PID algorithms. In the subfield of controlling linear systems, we have developed on/off predictive control algorithms, whereas in the subfield of nonlinear systems, we have devised – among others – a suboptimal algorithm based on a parametric quadratic Volterra model