Miroslav Fikar - PhD theses proposal 2023/2024


Miroslav Fikar - Témy PhD prác pre 2023/2024


Doktorand pracujúci na nižšie ponúkaných témach bude okrem základného štipendia poberať aj čiastkový plat z projektov APVV a VEGA. Predpokladom pre úspešné ukončenie doktorandského štúdia je tiež výskumný zahraničný pobyt (minimálne 6 mesiacov) na niektorom z partnerských pracovisk v Európe. Nutnou podmienkou pre doktorandské štúdium je dobrá znalosť anglického jazyka slovom aj písmom.

PhD student will obtain the standard allowance plus bonuses from APVV and VEGA projects. PhD takes four years and includes research stay (at least 6 months) with some partner university in Europe.

Data Based Proces Control

The main aim of the proposed research project is to investigate and design new data-driven advanced methods of automatic control and monitoring in process industries to improve efficiency of process plants, their monitoring, and process control and to improve profitability, stability, and competitiveness. We will focus on processes with heat and mass transfer where efficiency can be improved significantly. These processes are inherently complex, exhibit nonlinear and hybrid behaviour that has consequences in control quality and performance. Optimal control and monitoring will cover interplay of techniques of applied statistics, treatment of big data, data-based state estimation, inferential sensors, dynamic optimisation, predictive control. Also, important will be software implementation of proposed solutions, available to a larger community in open-source code as well as verification of the proposed methods in laboratory conditions and with data from industrial partners.


Dátovo orientované procesné riadenie

Cieľom navrhovaného projektu je skúmať a navrhovať nové dátovo orientované postupy v oblasti automatizácie, monitorovania a riadenia v procesnom priemysle tak, aby zvyšovali účinnosť, ziskovosť, bezpečnosť a konkurencieschopnosť. Zameriame sa na procesy s prestupom látky a tepla, kde je možné dosiahnuť výrazné zlepšenie účinnosti. Tieto inherentne zložité procesy vykazujú veľkú mieru nelinearít či hybridné správanie spôsobujúce problémy s ich riadením. Optimálne riadenie a monitorovanie bude zahŕňať interakcie metód aplikovanej štatistiky, spracovanie veľkých údajov (big data), dátovo orientovaného odhadu stavu, inferenčných senzorov, dynamickú optimalizáciu a prediktívne riadenie. Teoretické výsledky projektu budú sprístupnené širokej odbornej verejnosti v podobe softvérových balíkov s otvoreným kódom a ich vhodnosť bude overená v laboratórnych podmienkach a na údajoch od priemyselných partnerov.


Facebook / Youtube

Facebook / Youtube

RSS