Logic Synthesis for FPGA-Based Finite State Machines
The book discusses control units represented by the model of a finite state machine (FSM). It contains various original methods and takes into account the peculiarities of field-programmable gate arrays (FPGA) chips and an FSM model. It shows that one of the peculiarities of FPGA chips is the existence of embedded memory blocks (EMB). The book is devoted to the solution of problems of logic synthesis and reduction of hardware amount in control units. We think that new FSM models and design methods proposed in the book will help in solution of this very important problem. The book will be interesting and useful for the designers of digital systems and scholars developing synthesis and optimization methods targeting implementation of logic circuits of FPGA-based finite state machines.
ISBN: 9783319242002, Springer 2016
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-24202-6
Fault Tolerant Control System Design Using Dynamic Neural Networks.
Tematyka pracy pt. "Fault Tolerant Control System Design Using Dynamic Neural Networks" (tytuł pracy w języku polskim brzmi "Synteza układów sterowania tolerujących uszkodzenia z wykorzystaniem dynamicznych sieci neuronowych") koncentruje się na zagadnieniu projektowania aktywnych układów tolerujących uszkodzenia z wykorzystaniem dynamicznych sieci neuronowych wraz z integracją tego typu układu z blokiem diagnostycznym. Monografia powstała na podstawie rozprawy doktorskiej obronionej w 2015 roku, której promotorem był dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. UZ. W pracy rozważane jest opracowanie teoretycznych podstaw metod sterowania i diagnostyki wraz z ich integracją dla nieliniowych systemów dynamicznych z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji oraz ich praktyczna weryfikacja w środowisku laboratoryjnym. Realizacja postawionych zadań daje możliwość budowy zaawansowanych systemów automatyki z wykorzystaniem dynamicznych sieci neuronowych, ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych w przestrzeni stanów ({ang.} State Space Neural Networks, SSNN). Przedstawiana pozycja książkowa liczy 140 strony oraz składa się z sześciu rozdziałów. W rozdziale pierwszym przedstawione zostało wprowadzenie do tematyki FTC oraz zaprezentowana została motywacja, teza oraz poruszane zagadnienia szczegółowe podzielone pod kątem teoretycznym i praktycznym. W rozdziale drugim zaprezentowane zostało sterowanie tolerujące uszkodzenia wraz z przeglądem literatury jak i obecnym stanem wiedzy w tym zakresie. Przedstawione zostały zarówno klasyfikacje uszkodzeń jak i układów FTC. Kolejny rozdział opisuje najważniejsze aspekty związane z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych w kontekście sterowania. Przedstawiony został również proces modelowania neuronowego. Część rozdziału została poświęcona dynamicznym sieciom neuronowym a w szczególności sieciom neuronowym w przestrzeni stanów. Oryginalne podejście do projektowania aktywnego układu sterowania tolerującego uszkodzenia zostało zaprezentowane w rozdziale czwartym. W tym podejściu regulator PID wykorzystywany jest jako regulator podstawowy. W przypadku wystąpienia uszkodzenia mechanizm kompensacji jest załączany w celu zachowania założonego reżimu pracy. W rozdziale tym przedstawione są również metody detekcji uszkodzeń takie jak proste progowanie czy metody adaptacyjne. Ostatnia część rozdziału dotyczy rozważań związanych ze stabilnością zaproponowanego układu sterowania oraz sformułowanie warunków stabilności dla tego podejścia. W rozdziale piątym przedstawiony został zaproponowany predykcyjny układ sterowania z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Proces wyznaczania wiarygodnego modelu neuronowego w przestrzeni stanów jak i procedura optymalizacji funkcji kosztu z wykorzystaniem techniki linearyzacji w każdym kroku próbkowania zostały szczegółowo przedstawione. Ponadto rozważone zostało również zachowanie zaproponowanego układu sterowania w przypadku wystąpienia uszkodzeń. W rozdziale szóstym przedstawione zostało podsumowanie pracy, a w szczególności rezultaty oraz wnioski. Przedstawione zostały ponadto kierunki przyszłych badań.
ISBN: 978-83-7842-263-1, Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego, 2016
Fault Tolerant Control System Design Using Dynamic Neural Networks.
Tematyka książki koncentruje się na zastosowaniu dynamicznych sztucznych sieci neuronowych w odpornej diagnostyce uszkodzeń oraz sterowaniu tolerującym uszkodzenia. Ponieważ systemy techniczne stają się coraz bardziej złożone, zaawansowane i zautomatyzowane w porównaniu z ich odpowiednikami sprzed minionej dekady, stały rozwój w dziedzinie sterowania oraz diagnostyki uszkodzeń jest niezbędny. Przykładowo, zastosowanie klasycznego schematu sterowania ze sprzężeniem zwrotnym dla złożonego systemu w przypadku wystąpienia uszkodzenia urządzeń wykonawczych, czujników pomiarowych lub innych komponentów może spowodować spadek wydajności, a nawet niestabilność pracy takiego układu. Dlatego diagnostyka uszkodzeń, początkowo postrzegana jako sztuka projektowania bezpiecznych systemów, dzisiaj jest szybko rozwijającą się nowoczesną dziedziną nauki. Książka ma na celu przedstawienie podstawowych pojęć ułatwiających Czytelnikowi zrozumienie technik diagnostyki uszkodzeń, sterowania tolerującego uszkodzenia oraz sztucznych sieci neuronowych. Ponadto uzupełnia bogatą wiedzę z tego zakresu o nowe aspekty teoretyczne oraz praktyczne, m.in. metody modelowana systemów LPV w wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, techniki projektowanie odpornych urządzeń wykonawczych/czujników pomiarowych w wykorzystaniem filtracji odpornej, praktyczne implementacje rozwiązań dla wybranych urządzeń laboratoryjnych.
ISBN: 978-83-7842-282-2, Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego, 2016
