A kutatólaboratórium tevékenysége
A kutatólaboratórium a rendszer- és irányításelmélet, valamint a mesterséges intelligencia interdiszciplináris kérdéseivel foglalkozik az alábbi fő kutatási témák művelésével.
-
Komplex rendszerek intelligens diagnosztikája
Az összetett nagyméretű ipari rendszerek diagnosztikája csak több, egymást kiegészítő, de heterogén információforrásra alapozva végezhető el. Ezen túlmenően a nagy méret és komplexitás, valamint a diagnosztikai információk jelentős részének heurisztikus volta a diagnosztikai algoritmusok nagy algoritmikus bonyolultságát eredményezi. A fenti jellemzők miatt a komplex ipari rendszerek diagnosztikájára modell alapú intelligens, vagy diszkrét eseményű rendszermodelleken (pl. Petri hálókon) alapuló módszereket szoktak alkalmazni.
Foglalkoznak színezett Petri háló modellek elérhetőségi gráfja analízisén alapuló diagnosztikai eljárások kifejlesztésével technológiai hálózatokra, valamint villamos hálózatok színezett Petri háló modelljét felhasználó predikción alapuló diagnosztikai módszerek kidolgozásával.
-
Ipari folyamatok optimalizálása és diagnosztikája heurisztikus módszerekkel
Komplex, diszkrét és folytonos részfolyamatokat is tartalmazó ipari folyamatok optimális üzemeltetésének meghatározásával, valamint az ilyen folyamatok diagnosztikai módszereinek tervezésével is foglalkoznak. A kombinatorikus optimalizálás és a megerősítéses tanulás technikáit használják fel és fejlesztik tovább a konkrét ipari folyamatok speciális tulajdonságait felhasználva.
-
Bonyolult nemlineáris pozitív rendszerek analízise, identifikációja és irányítása
A bonyolult nemlineáris pozitív rendszerek egy fontos osztályát, a reakciókinetikai hálózati modellek segítségével leírható polinomiális rendszereket vizsgálják. Konvex optimalizáláson alapuló módszereket dolgoztak ki ezen rendszerek robusztus és struktúrális stabilitásának vizsgálatára, valamint stabilizáló visszacsatolások tervezésére.
A kutatólaboratórium munkatársai
Gerzson Miklós docens
Hangos Katalin egyetemi tanár (laborvezető)
Leitold Adrien docens
Starkné Werner Ágnes docens
PhD hallgatóink
Ábrahám Gyula (témavezetők: Dósa György és Starkné Werner Ágnes)
Nagy Zsuzsanna (témavezető: Starkné Werner Ágnes)
Pózna Anna Ibolya (témavezetők: Gerzson Miklós és Hangos Katalin)
Wijaya Kurniawan (témavezetők: Márton Lőrinc és Hangos Katalin)
Kiemelt publikációk
-
Lipták Gy, Szederkényi G, Hangos K M: Kinetic feedback design for polynomial systems, JOURNAL OF PROCESS CONTROL 41: pp. 56-66. (2016)
-
Szederkényi G, Magyar A, Hangos KM: Analysis and Control of Polynomial Dynamic Models with Biological Applications, Academic Press (2018)
-
Pózna, AI ; Fodor, A ; Gerzson, M ; Hangos, KM: Colored Petri net model of electrical networks for diagnostic purposes. IFAC PAPERSONLINE 51 : 2 pp. 260-265. , 6 p. (2018)
-
Pózna, A I ; Fodor, A ; Hangos, K M: Model-based fault detection and isolation of non-technical losses in electrical networks. MATHEMATICAL AND COMPUTER MODELLING OF DYNAMICAL SYSTEMS 25 : 4 pp. 397-428. , 32 p. (2019)
-
Abraham, Gyula; Auer, Peter ; Dosa, Gyorgy ; Dulai, Tibor ; Werner-Stark, Agnes: A Reinforcement Learning Motivated Algorithm for Process Optimization. PERIODICA POLYTECHNICA-CIVIL ENGINEERING 63 : 4 pp. 961-970. , 10 p. (2019)
