СЪДЪРЖАНИЕ
- автоматика
М. Хаджийски. Основаващи се на модели или безмоделни подходи в автоматиката - В. Христов, С. Граматиков, Г. Георгиев, Е. Генчев. Виртуален инструмент за усъвършенстване на стенд за изследване на характеристиките на двигател за постоянен ток
- Н. Перчемлиев, А. Грънчарова, К. Бошнаков. Йерархична система за управление на инсталация за пречистване на газов кондензат при производството на амоняк
- А. Павлов, Н. Николов, М. Александрова. PLC базирана система за управление на инсталация за каталитична вакуум пиролиза на отпадни суровини
- В. Алексиева, А. Хулиан. Крипто токен, базиран на смарт контракт на етериум блокчейн
- Г. Георгиева-Цанева, M. Господинов, Е. Господинова. Анализ на вариабилността на сърдечната честота чрез статистически параметри
- Р. Хрисчев. Система за входящ контрол на основните суровини при производството на хартия от рециклирани материали
- 19-а конференция „Technology, Culture and International Stability“ (TECIS’19) на Международната федерация по автоматично управление IFAC
- Международна конференция „Автоматика и информатика‘19“
- Проф. д.т.н. инж. Никола Маджаров на 85 години
Key Words: Artificial intelligence; automatic control; data driven methods; machine learning; model-based control; model-free control.
Abstract. Classical model-free control methods, which still have extremely large application in industry are considered in historical perspective and in accordance with their advantages and disadvantages. Some of the most popular model-free approaches, adopted last three decades (ultra-local model-based, rule-based, express system-based) are treated tacking into account their pros and cons, depending on the complexity of the control problem and the business aspect. A special attention is paid to contemporary very actual data-driven approaches. The most promising of them, oriented to AI-based technologies (especially machine learning) are discussed. A comparative analysis is carried out in order to clarify the advantages, disadvantages and challenges of model-based and model-free approaches implementation in control in big data era.
