Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Remarks about energy transfer in an RC ladder network

100%
Mitkowski W.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2003
|
tom 13
|
nr 2
193-198
EN
The problem of energy transfer in an -ladder network is considered. Using the maximum principle, an algorithm for constructing optimal control is proposed, where the cost function is the energy delivered to the network. In the case considered, optimal control exists. Numerical simulations were performed using Matlab.
2
Content available remote

Ergodic theory approach to chaos: Remarks and computational aspects

64%
Mitkowski P., Mitkowski W.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2012
|
tom 22
|
nr 2
259-267
EN
We discuss basic notions of the ergodic theory approach to chaos. Based on simple examples we show some characteristic features of ergodic and mixing behaviour. Then we investigate an infinite dimensional model (delay differential equation) of erythropoiesis (red blood cell production process) formulated by Lasota. We show its computational analysis on the previously presented theory and examples. Our calculations suggest that the infinite dimensional model considered possesses an attractor of a nonsimple structure, supporting an invariant mixing measure. This observation verifies Lasota's conjecture concerning nontrivial ergodic properties of the model.
3
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

Modeling heat distribution with the use of a non-integer order, state space model

51%
Oprzędkiewicz K., Gawin E., Mitkowski W.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2016
|
tom 26
|
nr 4
749-756
EN
A new, state space, non-integer order model for the heat transfer process is presented. The proposed model is based on a Feller semigroup one, the derivative with respect to time is expressed by the non-integer order Caputo operator, and the derivative with respect to length is described by the non-integer order Riesz operator. Elementary properties of the state operator are proven and a formula for the step response of the system is also given. The proposed model is applied to the modeling of temperature distribution in a one dimensional plant. Results of experiments show that the proposed model is more accurate than the analogical integer order model in the sense of the MSE cost function.
4
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

Applications of mathematics in selected control and decision processes

45%
Baranowski J., Długosz M., Ganobis M., Skruch P., Mitkowski W.
Mathematica Applicanda
|
2011
|
tom 39
|
nr 1
PL
Na styku teorii i praktyki pojawia się coraz częściej nowa dyscyplina naukowa nazywana matematyką przemysłową lub technomatematyką. Nie jest to pomysł nowy. Historia nauki od dawna obserwuje usytuowanie rozważań matematycznych pomiędzy Światem abstrakcyjnych idei a światem materialnym. Ten fakt dobrze oddaje znana myśl Hugo Steinhausa: ,,Między duchem a materią pośredniczy matematyka'' [44]. Obszarem matematyki przemysłowej jest modelowanie różnego typu obiektów rzeczywistych i następnie poszukiwanie odpowiednich metod numerycznych do rozwiązywania zbudowanych wcześniej modeli matematycznych. W konsekwencji otrzymujemy algorytmy wspomagające podejmowanie decyzji w konkretnych procesach przemysłowych. Pomiędzy dobrą teorią i praktyką występuję pewnego rodzaju sprzężenie zwrotne. Teoria pozwala skutecznie oddziaływać na świat materialny. Z kolei rozwiązania techniczne generują nowe problemy matematyczne. Burzliwy rozwój technik komputerowych umożliwił w ostatnich latach dokładniejszą analizę i syntezę układów sterowania złożonymi procesami oraz wspomaga podejmowanie decyzji w różnych obszarach stosowanych praktycznie. Odkrywanie matematycznej struktury świata pobudza przedstawicieli nauk technicznych do działania zmierzającego do celowego oddziaływania na obiekty rzeczywiste. Weryfikacja praktyczna pomysłów inżynierów w wielu przypadkach jest skuteczna i przynosi wymierne efekty. W sterowaniu układów dynamicznych z powodzeniem stosuje się często (nie jest to jedyny sposób postępowania) następujący algorytm działania (zob. np. [27, 28, 32, 33]): Tworzy się model matematyczny, zwykle w postaci odpowiedniego równania różniczkowego. Dokonujemy linearyzacji. Projektujemy układ sterowania, np. poprzez odpowiednie sprzężenie zwrotne. Zwykle formułując odpowiedni problem LQ (problem liniowo kwadratowy). Dokonujemy weryfikacji naszych działań na obiekcie rzeczywistym. Praktycznie na każdym etapie można przeprowadzać identyfikację parametrów odpowiedniego modelu. Zaprojektowany układ sterowania powinien posiadać odpowiednie własności. Wymagana jest asymptotyczna stabilność (wykładnicza) z odpowiednim obszarem przyciągania (Zasada LaSalle'a [22], s. 64). Wykorzystuje się różne pojęcia stabilność, zwykle w sensie Lapunowa, ([22] s. 34, 61) również praktyczną stabilność ([22] s. 127). Dobrze jest, by zaprojektowany układ zachował typowe własności spotykane w teorii sterowania (np. [26], s. 69, 76, 86, 90), takie jak sterowalność i obserwowalność (stabilizowalność i wykrywalność). Przy sterowaniu komputerowym układ ciągły w czasie współpracuje z urządzeniami pracującymi dyskretnie w czasie (np. z komputerem, sterownikami cyfrowymi, itp.) poprzez odpowiednie przetworniki sygnałów A/C i C/A (przetwornik analogowo-cyfrowy i cyfrowo-analogowy). Przy sterowaniu komputerowym jakość pracy układu zależy od sposobu pracy przetworników A/C i C/A (praca synchroniczna lub praca nie synchroniczna, od wielkości kroku dyskretyzacji czasu, od rozłożenia w przestrzeni poszczególnych urządzeń, itp.). Przy wyznaczaniu parametrów sprzężenia zwrotnego (również dynamicznego) wykorzystuje się odpowiednie równania Lapunowa i Riccatiego (np. [1], lub zob. np. [26,27], [21]), co ma związek z odpowiednimi problemami LQ (np. [17]). Podstawowa filozofia projektowania układów sterowania z wykorzystaniem metody linearyzacji jest zawarta w twierdzeniu Grobmana-Hartmana (np. [35]). Okazuje się, że jeżeli macierz stanu układu liniowego przybliżenia nie posiada wartości własnych na osi urojonych (oczywiście mówimy teraz o przypadku skończenie wymiarowym), to liniowe przybliżenie i układ nieliniowy w pewnym otoczeniu zera zachowuje się ,,podobnie'' (charakter zachowania trajektorii stanu jest taki sam, dokładniej pomiędzy trajektoriami układów istnieje w pewnym otoczeniu zera homeomorfizm, czyli odpowiednie odwzorowanie wzajemnie jednoznaczne). Analizując asymptotyczną stabilność obszar przyciągania do zera można próbować wyznaczać wykorzystując Zasadę LaSalle'a. Praca ma charakter przeglądowy i zawiera wybrane przykłady wcześniej rozważane przez autorów opracowania. Między innymi krótko omówiono: problemy sterowania silnikiem prądu stałego (rozdział 2), problemy sterowania komputerowego (rozdział 3), zagadnienia wspomagania decyzji przy modelowaniu rynku energii elektrycznej z wykorzystaniem teorii gier (rozdział 4), pewien problem optymalizacji kształtu (rozdział 5) z wykorzystaniem Zasady Maksimum Pontryagina ([39]), problemy stabilizacji systemów skończenie i nieskończenie wymiarowych (rozdział 6, 7 i 8). W przedstawionych przykładach wykorzystano różnorodny aparat matematyczny i w konsekwencji różne metody rozwiązania. Słowa kluczowe: matematyka przemysłowa, sterowanie, asymptotyczna stabilność, sprzężenie zwrotne, teoria gier, silnik prądu stałego.Literatura[ 1] M. Athans and P.L. Falb, Sterowanie optymalne: wstęp do teorii i jej zastosowanie, Warszawa WNT, 1969. [ 2] J. Baranowski, Projektowanie obserwatora dla silnika szeregowego prądu stałego, Półrocznik AGH AUTOMATYKA, 10(1): 33–52, 2006. [ 3] J. Baranowski, M. Długosz, Sterowanie czasooptymalne silnikiem obcowzbudnym prądu stałego, In K. Malinowski and L. Rutkowski, editors, Sterowanie i Automatyzacja: Aktualne problemy i ich rozwiązania, chapter 2, pages 87–96, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2008. [ 3] J. Baranowski, M. Długosz, and W. Mitkowski, Remarks about DC motor control, Archives of Control Sciences, 18(LIV)(3): 289–322, 2008. [ 4] K. Bisztyga, Sterowanie i regulacja silników elektrycznych, WNT, 1989. [ 5] V.G. Boltyanskii, Mathematical Methods of Optimal Control, Holt, Rinehart & Win- ston, New York, 1971. [ 6] J. Brehm, Postdecision changes in the desirability of alternatives, Journal of Ab- normal and Social Psychology, 52: 384–389, 1956. [ 7] A.G. Butkovskii, Sterowanie Optymalne Systemami o Parametrach Rozłożonych (ros.), Nauka, Moskwa, 1965. [ 8] W. Byrski, Obserwacja i sterowanie w systemach dynamicznych, Uczelniane Wy- dawnictwa Naukowo Dydaktyczne AGH, Kraków, 2007. [ 9] J. Chiasson, Nonlinear Differential-Geometric Techniques for Control of a Series DC Motor, IEEE Transactions on Conrol Systems Technology, 2(1): 35–42, March 1994. [10] T. Damm, V. Dragan and G. Freiling, Lyapunov Iterations for Coupled Riccati Differential Equations Arising in Connection with Nash Differential Games, Mathematical Reports, 9(59): 35–46, 2007. [11] M. Długosz, Problemy optymalizacji układów napędowych w automatyce i robotyce, PhD thesis, Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie, 2009. [12] M. Długosz and T. Lerch, Komputerowa identyfikacja parametrów silnika prądu stałego, Przegląd Elektrotechniczny, 86(2): 34–38, 2010. [13] J.C. Engwerda, Algorithms for computing Nash equilibria in deterministic LQ games, Computational Management Science, 4(2):113–140, 2007. [14] M. Ganobis, Electricity Market Modelling Using Dynamic LQ Games, In: Materiały XII Międzynarodowych Warsztatów Doktoranckich OWD w Wisle, pages 75–80, 2010. [15] M. Ganobis and W. Mitkowski, A Nash equilibrium in RC transmission line with two voltage sources, Materiały XXXII Międzynarodowej konferencji z podstaw elektrotechniki i teorii obwodów IC-SPETO, pages 117–118, 2009. [16] H. Górecki, S. Fuksa, A. Korytowski and W. Mitkowski, Sterowanie optymalne w systemach liniowych z kwadratowym wskaźnikiem jakości, PWN, Warszawa, 1983. [17] A. Guran, A. Bajaj, Y. Ishida, N. Perkins, G. D’Eleuterio and C. Pierre, Stability of Gyroscopic Systems – Series on Stability, Vibration and Control of Systems, vol. 2, World Scientific Publishing, Singapore, 1999. [18] Y.-C. Ho and A. Starr, Nonzero-sum Differential Games, Journal of Optimization Theory and Applications, 3: 184–206, 1969. [19] E. Kącki, Równania Różniczkowe Cząstkowe w Elektrotechnice, Wydawnictwa Nau- kowo-Techniczne, 1971. [21] P. Lancaster and L. Rodman, Algebraic Riccati Equations, Clarendon Press, Oxford, 1995. [22] J. LaSalle and S. Lefschetz, Zarys teorii stabilności Lapunowa i jego metody bezpo- średniej, PWN, Warszawa, 1966. [23] W. Leonhard, Control of Electrical Drives 3rd edition, Springer-Verlag Berlin and Heidelberg NewYork, Berlin, 3 editing, 2001. [24] S. Mitkowski, Nonlinear Electric Circuits, Wydawnictwa AGH, Kraków, 1999. [25] W. Mitkowski, Stabilizacja liniowych układów nieskończenie wymiarowych za pomocą dynamicznego sprzężenia zwrotnego, Arch. Automatyki i Telemechaniki, 33(4):515–528, 1988. [26] W. Mitkowski, Stabilizacja Systemów Dynamicznych, WNT Warszawa, 1991. [27] W. Mitkowski, Projektowanie systemów sterowania z wykorzystaniem równania Riccatiego, In Z. Bubnicki and J. Józefczyk, editors, Mat. Konferencyjne XIII Krajowej Konferencji Automatyki, volume 1, pages 171–176, Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej, 1999. [28] W. Mitkowski, Metody projektowania układów regulacji optymalnej, In Z. Bubnicki and J. Korbicz, editors, XIV Krajowa Konferencja Automatyki, volmu 1, pages 195–204, Uniwersytet Zielonogórski, Inst. Sterowania i Systemów Informatycznych, 2002. [29] W. Mitkowski, Dynamic feedback in LC ladder network, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, 51(2): 173–180, 2003. [30] W. Mitkowski, Remarks about energy transfer in an RC ladder network, Inter- national Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 13(2): 193–198, 2003. [31] W. Mitkowski, Stabilization of LC ladder network, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, 52(2): 109–114, 2004. [32] W. Mitkowski, Metody stabilizacji, In: Z. Bubnicki and R. Kulikowski and J. Kacprzyk, editors, XV Krajowa Konferencja Automatyki, volume 1, pages 169–178, KaiR PAN, IBS PAN oraz również PW, PIAP, PolSPAiR, 2005. [33] W. Mitkowski, Zastosowania równań liniowych w teorii sterowania. In K. Malinowski and L. Rutkowski, editors, Sterowanie i automatyzacja: aktualne problemy i ich rozwiązania, pages 11–22, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2008. [34] W. Mitkowski and K. Oprzędkiewicz, A Sample Time Optimization Problem in a Digital Control system, In: A. Korytowski, K. Malanowski, W. Mitkowski and M. Szymkat, editor, System Modeling and Optimization 23rd IFIP TC7 Conference, pages 382–396, Springer, Berlin 2009, July 2007. [35] J. Ombach, Wykłady z równań różniczkowych wspomagane komputerowo-Maple, Wydawnicto U.J., 2 edition, 1999. [36] K. Oprzędkiewicz, An example of parabolic system identification, Zeszyty Naukowe AGH, Elektrotechnika, 16(2): 99–106, 1997. [37] W. Pełczewski and M. Krynke, Metoda zmiennych stanu w analize dynamiki układów napędowych, WNT, 1984. [38] L.S. Pontriagin, W.G. Bołtianski, R.W. Gemkrelidze and E.F. Miszczenko, Matematiczeskaja tieoria optimalnych processow, Nauka, Moskwa, 4 edition, 1983. [39] L.S. Pontryagin, V.G. Boltyanskii, R.V. Gamkrelidze and E.F. Mishchenko, The Mathematical Theory of Optimal Processes, John Willey, New York, 1962. [40] P. Skruch, Feedback stabilization of distributed parameter gyroscopic systems, W. Mitkowski and J. Kacprzyk, editors, Modelling Dynamics in Processes and Systems (Studies in Computational Intelligence), vol. 180, pages 85–97, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg, 2009. [41] P. Skruch, J. Baranowski and W. Mitkowski, Dynamic feedback stabilization of non- linear RC ladder network, In: Proceedings of XIII Symposium on Fundamental pro- blems of power electronics electromechanics and mechatronics, PPEEm 2009, Wisła, Poland, pages 136–141, 2009. [42] P. Skruch, W. Mitkowski, Optimum design of shapes using the Pontryagin principle of maximum, Automatyka, 13(1): 65–78, 2009. [43] P. Skruch, W. Mitkowski, Modelling and simulation of the shape optimization pro- blems, In: G.R. Rey and L.M. Muneta, editors, Modelling, Simulation and Optimi- zation, pages 187–208, In-Tech, Olajnica, Croatia, 2010. [44] H. Steinhaus, Między duchem a materią pośredniczy matematyka. Wybór, przed- mowa i redakcja naukowa Józef Łukaszewicz, PWN, Warszawa-Wrocław, 2000. [45] G. Strang, G.J. Fix, An Analysis of the Finite Element Method, Prentice-Hall, En- glewood Cliffs, New York, 1973. [46] G. Szefer, L. Mikulski, Optimization of beams with the use of the Pontryagin prin- ciple of maximum, Archives of Civil Engineering, 24(3): 337–345, 1978. [47] M. Szymkat, A. Korytowski, Evolution of Structure for Direct Control Optimiza- tion, Discussiones Mathematicae. Differential Inclusions, Control and Optimization, 27:165–193, 2007. [48] B. van Aarle, J. Engwerda and J. Plasmans, Cooperative and non-cooperative fi-scal stabilization policies in the EMU, Journal of Economic Dynamics and Control,26(3): 451–481, 2002.
EN
Rapid development of computer science in recent years allowed more detailed analysis and synthesis of control systems for complex processes and supports decision making in different practical areas. Discoveries in mathematical nature of the universe stimulate representatives of technical sciences to actions leading into planned affecting of real objects. Practical verification of engineers ideas in many cases is effective and leads to meaningful results. In control of dynamical systems the following algorithm of operations one has proved to be effective (see for example [27, 28, 32, 33]) Create a mathematical model, usually in a form of an appropriate differential equation. Perform the linearisation of the model. Design a control system, for example through appropriate feedback - usually through formulation of some kind of LQ problem. Verify the design with a real life system. It should be noted however, that control problems are not limited to applications of this algorithm. For example the parameters of the constructed model have to be obtained through the identification. We require that the designed control systems have certain properties. Most notable is the aspect of asymptotic (exponential) stability of the system. Different notions of stability are used, but most popular is the Lyapunov stability, also important is the practical stability. Along with stability also the aspect of area (basin) of attraction is discussed usually in context of LaSalle principle [22] (also known as Krasovskii-LaSalle principle). It is also desired, that the designed control system would possess such typical properties known from control theory as controllability and observability (stabilisability and detectability). In many cases not all needed measurements are available. In such case if system is observable one can construct a state observer - a dynamical system which estimates the unmeasured state variables. In other cases practical realisation of control systems requires application of computers or embedded circuits in real time regimes. In such cases an important aspect is the operation of appropriate A/D (analog/digital) and D/A (digital/analog) converters -- their synchronisation, their sampling frequency. Also the spatial placement of sensors (distance between them) should also be considered. Determination of control signal also is an interesting aspect. In most cases it is desired that the control should have a form of feedback. Often feedback can be designed using appropriate Lyapunov and Riccati equations (see for example [1] or [26, 27, 21]) usually because of the connection to the LQ problem (see [17]) and optimal filtration problem (see for example [9]). In other cases however different methods can be used. Stabilising feedback can be constructed through a construction of appropriate Lyapunov function or by influencing the location of system's eigenvalues. Feedback can also be designed by solving appropriate game theory problem, for example for LQ games. Moreover not all control problems have a structure of feedback -- in some cases control can be given as a function of time (so called open loop control) which will be a solution to certain dynamical optimisation problems (for example time optimal control). In this paper we present a series of examples showing different applications of control theory and game theory to different systems. Substantial part of them are the stabilisation problems but there are also state estimation, identification, optimal control, shape optimisation and decision support through game theory.References[ 1] M. Athans and P.L. Falb, Sterowanie optymalne: wstęp do teorii i jej zastosowanie, Warszawa WNT, 1969.[ 2] J. Baranowski, Projektowanie obserwatora dla silnika szeregowego prądu stałego, Półrocznik AGH AUTOMATYKA, 10(1): 33–52, 2006.[ 3] J. Baranowski, M. Długosz, Sterowanie czasooptymalne silnikiem obcowzbudnym prądu stałego, In K. Malinowski and L. Rutkowski, editors, Sterowanie i Automatyzacja: Aktualne problemy i ich rozwiązania, chapter 2, pages 87–96, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2008.[ 3] J. Baranowski, M. Długosz, and W. Mitkowski, Remarks about DC motor control, Archives of Control Sciences, 18(LIV)(3): 289–322, 2008.[ 4] K. Bisztyga, Sterowanie i regulacja silników elektrycznych, WNT, 1989.[ 5] V.G. Boltyanskii, Mathematical Methods of Optimal Control, Holt, Rinehart & Win-ston, New York, 1971.[ 6] J. Brehm, Postdecision changes in the desirability of alternatives, Journal of Ab-normal and Social Psychology, 52: 384–389, 1956.[ 7] A.G. Butkovskii, Sterowanie Optymalne Systemami o Parametrach Rozłożonych(ros.), Nauka, Moskwa, 1965.[ 8] W. Byrski, Obserwacja i sterowanie w systemach dynamicznych, Uczelniane Wy-dawnictwa Naukowo Dydaktyczne AGH, Kraków, 2007.[ 9] J. Chiasson, Nonlinear Differential-Geometric Techniques for Control of a SeriesDC Motor, IEEE Transactions on Conrol Systems Technology, 2(1): 35–42, March1994.[10] T. Damm, V. Dragan and G. Freiling, Lyapunov Iterations for Coupled RiccatiDifferential Equations Arising in Connection with Nash Differential Games, Mathematical Reports, 9(59): 35–46, 2007.[11] M. Długosz, Problemy optymalizacji układów napędowych w automatyce i robotyce, PhD thesis, Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie, 2009.[12] M. Długosz and T. Lerch, Komputerowa identyfikacja parametrów silnika prądu stałego, Przegląd Elektrotechniczny, 86(2): 34–38, 2010.[13] J.C. Engwerda, Algorithms for computing Nash equilibria in deterministic LQ games, Computational Management Science, 4(2):113–140, 2007.[14] M. Ganobis, Electricity Market Modelling Using Dynamic LQ Games, In: Materiały XII Międzynarodowych Warsztatów Doktoranckich OWD w Wisle, pages 75–80, 2010.[15] M. Ganobis and W. Mitkowski, A Nash equilibrium in RC transmission line with two voltage sources, Materiały XXXII Międzynarodowej konferencji z podstaw elektrotechniki i teorii obwodów IC-SPETO, pages 117–118, 2009.[16] H. Górecki, S. Fuksa, A. Korytowski and W. Mitkowski, Sterowanie optymalne w systemach liniowych z kwadratowym wskaźnikiem jakości, PWN, Warszawa, 1983.[17] A. Guran, A. Bajaj, Y. Ishida, N. Perkins, G. D’Eleuterio and C. Pierre, Stability of Gyroscopic Systems – Series on Stability, Vibration and Control of Systems, vol. 2, World Scientific Publishing, Singapore, 1999.[18] Y.-C. Ho and A. Starr, Nonzero-sum Differential Games, Journal of Optimization Theory and Applications, 3: 184–206, 1969.[19] E. Kącki, Równania Różniczkowe Cząstkowe w Elektrotechnice, Wydawnictwa Nau-kowo-Techniczne, 1971.[21] P. Lancaster and L. Rodman, Algebraic Riccati Equations, Clarendon Press, Oxford,1995.[22] J. LaSalle and S. Lefschetz, Zarys teorii stabilności Lapunowa i jego metody bezpo-średniej, PWN, Warszawa, 1966.[23] W. Leonhard, Control of Electrical Drives 3rd edition, Springer-Verlag Berlin andHeidelberg NewYork, Berlin, 3 editing, 2001.[24] S. Mitkowski, Nonlinear Electric Circuits, Wydawnictwa AGH, Kraków, 1999.[25] W. Mitkowski, Stabilizacja liniowych układów nieskończenie wymiarowych za pomocą dynamicznego sprzężenia zwrotnego, Arch. Automatyki i Telemechaniki, 33(4):515–528, 1988.[26] W. Mitkowski, Stabilizacja Systemów Dynamicznych, WNT Warszawa, 1991.[27] W. Mitkowski, Projektowanie systemów sterowania z wykorzystaniem równania Riccatiego, In Z. Bubnicki and J. Józefczyk, editors, Mat. Konferencyjne XIII Krajowej Konferencji Automatyki, volume 1, pages 171–176, Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej, 1999.[28] W. Mitkowski, Metody projektowania układów regulacji optymalnej, In Z. Bubnickiand J. Korbicz, editors, XIV Krajowa Konferencja Automatyki, volmu 1, pages195–204, Uniwersytet Zielonogórski, Inst. Sterowania i Systemów Informatycznych,2002.[29] W. Mitkowski, Dynamic feedback in LC ladder network, Bulletin of the PolishAcademy of Sciences: Technical Sciences, 51(2): 173–180, 2003.[30] W. Mitkowski, Remarks about energy transfer in an RC ladder network, Inter-national Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 13(2): 193–198,2003.[31] W. Mitkowski, Stabilization of LC ladder network, Bulletin of the Polish Academyof Sciences: Technical Sciences, 52(2): 109–114, 2004.[32] W. Mitkowski, Metody stabilizacji, In: Z. Bubnicki and R. Kulikowski and J. Kacprzyk, editors, XV Krajowa Konferencja Automatyki, volume 1, pages 169–178, KaiR PAN, IBS PAN oraz również PW, PIAP, PolSPAiR, 2005.[33] W. Mitkowski, Zastosowania równań liniowych w teorii sterowania. In K. Malinowski and L. Rutkowski, editors, Sterowanie i automatyzacja: aktualne problemy i ich rozwiązania, pages 11–22, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2008.[34] W. Mitkowski and K. Oprzędkiewicz, A Sample Time Optimization Problem in a Digital Control system, In: A. Korytowski, K. Malanowski, W. Mitkowski and M. Szymkat, editor, System Modeling and Optimization 23rd IFIP TC7 Conference, pages 382–396, Springer, Berlin 2009, July 2007.[35] J. Ombach, Wykłady z równań różniczkowych wspomagane komputerowo-Maple,Wydawnicto U.J., 2 edition, 1999.[36] K. Oprzędkiewicz, An example of parabolic system identification, Zeszyty NaukoweAGH, Elektrotechnika, 16(2): 99–106, 1997.[37] W. Pełczewski and M. Krynke, Metoda zmiennych stanu w analize dynamiki układów napędowych, WNT, 1984.[38] L.S. Pontriagin, W.G. Bołtianski, R.W. Gemkrelidze and E.F. Miszczenko, Matematiczeskaja tieoria optimalnych processow, Nauka, Moskwa, 4 edition, 1983.[39] L.S. Pontryagin, V.G. Boltyanskii, R.V. Gamkrelidze and E.F. Mishchenko, The Mathematical Theory of Optimal Processes, John Willey, New York, 1962.[40] P. Skruch, Feedback stabilization of distributed parameter gyroscopic systems, W. Mitkowski and J. Kacprzyk, editors, Modelling Dynamics in Processes andSystems (Studies in Computational Intelligence), vol. 180, pages 85–97, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2009.[41] P. Skruch, J. Baranowski and W. Mitkowski, Dynamic feedback stabilization of non-linear RC ladder network, In: Proceedings of XIII Symposium on Fundamental pro-blems of power electronics electromechanics and mechatronics, PPEEm 2009, Wisła,Poland, pages 136–141, 2009.[42] P. Skruch, W. Mitkowski, Optimum design of shapes using the Pontryagin principleof maximum, Automatyka, 13(1): 65–78, 2009.[43] P. Skruch, W. Mitkowski, Modelling and simulation of the shape optimization pro-blems, In: G.R. Rey and L.M. Muneta, editors, Modelling, Simulation and Optimi-zation, pages 187–208, In-Tech, Olajnica, Croatia, 2010.[44] H. Steinhaus, Między duchem a materią pośredniczy matematyka. Wybór, przed-mowa i redakcja naukowa Józef Łukaszewicz, PWN, Warszawa-Wrocław, 2000.[45] G. Strang, G.J. Fix, An Analysis of the Finite Element Method, Prentice-Hall, En-glewood Cliffs, New York, 1973.[46] G. Szefer, L. Mikulski, Optimization of beams with the use of the Pontryagin prin-ciple of maximum, Archives of Civil Engineering, 24(3): 337–345, 1978.[47] M. Szymkat, A. Korytowski, Evolution of Structure for Direct Control Optimiza-tion, Discussiones Mathematicae. Differential Inclusions, Control and Optimization,27:165–193, 2007.[48] B. van Aarle, J. Engwerda and J. Plasmans, Cooperative and non-cooperative fi-scal stabilization policie
5
Content available remote

Analysis of undamped second order systems with dynamic feedback

38%
Mitkowski W.
Control and Cybernetics
|
2004
|
tom 33
|
nr 4
563-572
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.