====== Maciej Orman ======

==== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ====


^   **DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU**    \\    **ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i ELEKTRONIKI**    \\    **AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE**   ^
|   zapraszają na    \\    publiczą dyskusję nad rozprawą doktorską    \\      \\   //mgra inż. Macieja Ormana//      \\                 |
|  ** System sterowania układami wielowymiarowymi oparty o sieci neuronowe oraz algorytmy genetyczne   **  |
|  Obrona rozprawy doktorskiej odbędzie się 13 czerwca 2011 roku o godz. 12.00 \\ w pawilonie B-1, w sali nr 4, parter, AGH-Kraków, al. Mickiewicza 30  |
|  **PROMOTOR:** Prof. zw. dr hab. in . Ryszard Tadeusiewicz   |
|  ** RECENZENCI:**    |
|  **            **    |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni   Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  |

\\
\\
==== Streszczenie ====

** System sterowania układami wielowymiarowymi oparty o sieci neuronowe oraz algorytmy genetyczne    **

//mgr inż. Maciej Orman//


**Promotor:** Prof. zw. dr hab. in . Ryszard Tadeusiewicz\\
**Dyscyplina:** Automatyka i Robotyka

W rozprawie doktorskiej zaprezentowano metodę sterowania układami wielowymiarowymi opartą o sieci neuronowe oraz algorytmy genetyczne. W pracy założono nieznajomość parametrów sterowanego obiektu. Zaprezentowano metodę detekcji parametrów obiektów, bazującą na obserwatorze stanu i metodach optymalizacji a w szczególności algorytmach genetycznych. W pracy zaprezentowano również metodę sterowania neuronowego, która rozbudowując wektor uczący w czasie sterowania, w dyskretnych chwilach czasu modyfikuje swoje wagi połączeń między neuronami. Koncepcje detekcji parametrów jak i sterowania zweryfikowano dla przykładowego obiektu wielowymiarowego jakim jest układ ukośnie zamocowanej liny z dołączonym tłumikiem magnetoreologicznym. W celu weryfikacji zaproponowanej metody przebadano klasyczne koncepcje sterowania, przykład sterowania adaptacyjnego oraz porównano je pod względem efektywności do zaproponowanego sterowania neuronowego.
----