Z radością informujemy, że dzięki środkom przyznanym Narodowemu Centrum Nauki (NCN) przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego, Pani mgr inż. Kamila Jankowska, pracownik Katedry Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, uzyskał finansowanie na realizację projektu badawczego w ramach konkursu PRELUDIUM 23.

Tytuł projektu: „Zastosowanie metod głębokiego uczenia do detekcji, klasyfikacji i kompensacji uszkodzeń czujników pomiarowych w układzie sterowania silnikiem synchronicznym z magnesami trwałymi”.

Kierownik projektu: mgr inż. Kamila Jankowska
Opiekun projektu: dr hab. inż. Mateusz Dybkowski, prof. uczelni.

Głównym celem projektu Kamili Jankowskiej jest opracowanie nowych algorytmów detekcji, klasyfikacji i kompensacji uszkodzeń czujników pomiarowych, opartych na metodach głębokiego uczenia. Działanie opracowanych algorytmów będzie analizowane dla silników o różnej mocy znamionowej w badaniach symulacyjnych i eksperymentalnych, w celu uzyskania możliwie uniwersalnego rozwiązania.

W planach są też badania nad zastosowaniem głębokich sieci neuronowych w estymacji zmiennych stanu, aby finalnie opracować innowacyjny, w pełni zautomatyzowany system sterowania tolerującego uszkodzenia.

Projekt zakłada wykorzystanie metod głębokiego uczenia w celu wyeliminowania wad rozwiązań opisanych dotychczas w literaturze. Takie podejście umożliwi uzyskanie rozwiązania szybszego od dotychczasowych metod wykrywania uszkodzeń oraz pozwoli na klasyfikację większej liczby rodzajów awarii.

Dzięki otrzymanym środkom kierownik projektu będzie mógł sfinansować zakup niezbędnej aparatury badawczej, w tym specjalistycznych urządzeń obliczeniowych, a także uczestnictwo w konferencjach naukowych, co przyczyni się do zwiększenia jakości prowadzonych badań oraz ich międzynarodowej widoczności.