Vítejte

Výzkumný tým pro identifikaci systémů a rozhodování (IDM) je výzkumnou skupinou založenou prof. Miroslavem Šimandlem, která působí při Západočeské univerzitě v Plzni. Výzkumný tým se zaměřuje na základní i na aplikovaný výzkum v oblastech, které jsou dále představeny.

Nelineární filtrace

Zabýváme se problémy odhadu neznámých a neměřitelných veličin nelineárních stochastických dynamických systémů. Problémy odhadu se objevují v úlohách navigace a sledování pohybujících se objektů, v ekonometrii, ekologii, řízení průmyslových veličin či meteorologii. Problémy řešíme jak pomocí filtrů poskytujících bodové odhady, jako je klasický rozšířený Kalmanův filtr, či moderní filtry - unscentovaný Kalmanův filtr a stochastický integrační filtr, tak pomocí filtrů poskytujících hustotové odhady, jako je částicový filtr, směsový filtr, či metoda bodových mas.

Detekce chyb

Další oblastí našeho zájmu je detekce změn a chyb v dynamických systémech, která zaznamenává v poslední době zvýšenou pozornost, především z důvodů zajištění bezpečnosti provozu systémů a snižování ekonomických nákladů. Příklady aplikací detekce změn a chyb lze nalézt v mnoha oblastech jako je letectví, železniční doprava, chemický a energetický průmysl nebo i ekonomie. Mezi běžně používané nástroje odhalení změny nebo chyby v systému patří pasivní detektory, které mohou využívat analýzu signálů, úplný matematický model systému nebo expertní znalosti. Principiálně novým přístupem k návrhu detektorů změn a chyb je aktivní detekce chyb. Aktivní detektory působí na systém vhodně navrženým vstupním signálem, tím mohou zvýšit kvalitu detekce a přispět tak ke zvýšení bezpečnosti či snížení nákladů. Naše skupina se již řadu let soustavně věnuje vývoji pravděpodobnostní metody návrhu optimálního aktivního detektoru chyb a regulátoru pro diskrétní stochastické systémy a obecné návrhové kritérium.

Informační fúze

Vedle klasicky formulovaných problémů odhadu neznámých a neměřitelných veličin nelineárních stochastických dynamických systémů, ve kterých jsou měřená data dostupná centrálně, se věnujeme problémům odhadu s decentralizovaně dostupnými daty. Důvodem omezené dostupnosti dat je buď nemožnost předávání dat do centrálního bodu nebo příliš vysoká cena za jejich přenášení. Takové problémy se objevují v řadě oblastí spojených s distribuovanými senzory jako je letectví, logistika, obrana a zpravodajství, bezpečnost, inteligentní doprava, navigace a sledování. Zaměřujeme se především na řešení teoretických otázek fúze informací jako je například konzervativnost odhadů či optimalita fúze.

Adaptivní řízení

V neposlední řadě se též zabýváme návrhem pokročilých řídících algoritmů. Převážná většina reálných procesů je spojená s neúplnou znalostí vlastností systému a má stochastický charakter. Jednou z možností zajišťující dosažení vysoké kvality řízení takových procesů je použití adaptivních řídicích systémů. Mezi hlavní přednosti adaptivního přístupu náleží automatické počáteční seřízení regulátoru, zachycení změn parametrů řízené soustavy a samočinné zlepšení regulačních pochodů daného procesu vhodnou změnou (adaptací) parametrů nebo struktury regulátoru. Naše skupina se intenzivně zabývá některými progresivními směry (převážně v teoretické oblasti) adaptivního řízení, zejména návrhu nových řídících algoritmů založených na tzv. duálním a funkcionálním přístupu a také konstrukci komplexních matematických modelů nelineárních stochastických systémů založených na neuronových sítích nebo gaussovských procesech. Je zřejmé, že výše uvedené oblasti zájmu, zejména nelineární filtrace a detekce chyb, jsou důležitými stavebními bloky navrhovaných řídicích systémů.