РЕЗЮМЕТА НА НАУЧНИТЕ ТРУДОВЕ на доц. д-р Снежана ...

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011РЕЗЮМЕТА НА НАУЧНИТЕ ТРУДОВЕна доц. д-р Снежана Тодорова Йордановаза участие в конкурса за професор по 5.2. Електротехника,електроника, автоматика (Автоматизация на производството)Обща характеристика и класификация на трудовете по областиПредставените трудове (1 монография, 25 статии, 38 доклади и 9 учебнипособия) съдържат разработени методология, методи, инженерни методики иприложения за реализация на робастно управление на процеси, характеризиращи сес нелинейности, променливост на параметрите, моделна неопределеност изакъснение, при минимално зададена експертна информация. Използвани сатеориите на: робастността на Морари; нелинейните системи; устойчивостта;размитата логика; изкуствените невронни мрежи и управлението с прогнозиране.Основните подходи са аналитичният и експерименталният на база на симулиране иуправление в реално време на лабораторни полупромишлени обекти в MATLAB TM ис програмируеми логически контролери на Сименс. Научните трудове сасистематизирани в следните пет области.I. “РАЗМИТО УПРАВЛЕНИЕ”, където са основните приноси и публикациите саглавно от последните 5-7 години. Първите публикации са свързани с приложения, откоито след това се извеждат методология и методи за синтез на ПИ/ПИД размитирегулатори на основа на теория на устойчивостта и робастността. Тук се включватедна монография и 27 статии и доклади.1. Методи за синтез на размити регулатори за робастно управление напроцеси2. State-of-the-Art and Trends in Fuzzy Process Control3. Single Input Fuzzy Control for Nonlinear and Time-Varying Plant4. Robust Stability of Single Input Fuzzy System for Control of Industrial Plants withTime Delay5. Robust Performance Design of Single Input Fuzzy System for Control ofIndustrial Plants with Time Delay6. Design Method for Robust PI-like Process fuzzy Logic controllers7. A Frequency Domain Design of Robust Fuzzy PI Controller for IndustrialProcesses8. Design of Robust Fuzzy Logic Controllers for Complex Non-linear Processes withTime Delay9. Robustness of Systems with Various PI-like Fuzzy Controllers for IndustrialPlants with Time Delay10. Design and Implementation of Robust Multivariable PI-like Fuzzy LogicController for Aerodynamic Plant11. Multivariable Fuzzy Logic Control of Aerodynamic Plant12. Lyapunov Stability and Robustness of Fuzzy Process Control System withParallel Distributed Compensation13. Robust Fuzzy Parallel Distributed Compensation PI Control of Non-Linear Plant14. Fuzzy Two-Level Control for Anaerobic Wastewater Treatment15. Time Domain Robust Stability аnd Robust Performance Models оf FuzzyControl Systems16. Intelligent Process Control by Industrial Programmable Controllers17. Еcological Safety and Еnergy Еfficiency through Intelligent Process Control1/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 201118. Design of Fuzzy Pid Controller for Thermal Plant19. Размито управление в реално време на топлинен обект20. Fuzzy Control of the Steam Pressure of a Boiler21. A Fuzzy Model for Automated Precision Robot Assembly of Parts22. Размито управление на концентрацията на органични замърсители прибиологичното пречистване на отпадни води23. Fuzzy Logic Based Vehicle Dynamics Control System for Truck-Semitrailer24. Single Input Fuzzy Control of Indoor House Temperature25. Приложение на размита логика при монтаж и изпитване на хидравличницилиндри26. Fuzzy Logic Based Approach to Optimal Hydraulic Cylinders Assembly27. Optimal Fuzzy Logic Based Enterprise Resource Planning System for HydraulicCylinders Assembly28. Размито управление на процеси по повърхнина с помощта на невроннимрежиII. “НЕВРОННО-РАЗМИТО ПРЕДСКАЗВАЩО И СУПЕРВАЙЗОРНОУПРАВЛЕНИЕ”, където разработените методи от предходната област се развиват всъответствие с най-новите тенденции на синергизъм между невронни мрежи иразмита логика. Целта е опростяване на реализацията, позволяващо синтезът исамото размито управление да се изпълняват от промишлени контролери. По тозиначин се подпомага разширяването на сферата на приложение на размититерегулатори, като същевременно се подобряват адаптивните свойства ипоказателите на системата за управление. Изискванията са наличие на данни отексперимент или симулация за обучение на синтезирани изкуствени невронни мрежиот тип Сугено. В тази област се включват монографията и 8 статии и доклади.29. Neuro-Fuzzy Control for Anaerobic Wastewater Treatment30. MATLAB Real-Time Two-Level Fuzzy Control of Nonlinear Plant31. Sugeno Predictive Neuro-Fuzzy Controller for Improving Dynamic Performanceof Control Systems of Nonlinear Plants under Uncertainties32. Sugeno Predictive Neuro-Fuzzy Controller for Control of Nonlinear Plant underUncertainties33. Real Time Sugeno Neuro-Fuzzy Predictive Control of Nonlinear Plant with TimeDelay34. Neuro-Fuzzy Modelling on Experimental Data in the Anaerobic Digestion ofOrganic Waste in Waters35. Neuro-Fuzzy Modelling in Anaerobic Wastewater Treatment for Prediction andControl36. Process Fuzzy Control for Programmable Logic ControllersIII. “РОБАСТНО И НЕВРОННО АДАПТИВНО И ЛИНЕАРИЗИРАЩОУПРАВЛЕНИЕ”, където са представени други подходи за управление на обекти снелинейни характеристики, променливи параметри, колебания и закъснение спромишлени регулатори и несложни инженерни техники. Използват се теориите на:регулатора с вътрешен модел на обекта; чувствителността; адаптивното управлениес еталонен модел и на невронните мрежи с обратно разпространение на грешката. Втази област се включват 8 статии и доклади от по-ранния период следхабилитирането.37. A Design Algorithm for Robust Control Systems with Time Delay38. Algorithms for the Control of Technological Processes under Uncertainty39. Robust Control Design for an Anti-Vibration System2/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 201140. Проектирование систем управления объектами с меняючимисяпараметрами41. Динамична оптимизация на настройката на системи за автоматизация42. Investigations on Neural Networks Flowrate Control43. Application of Artificial Neural Networks for Linearising Control of а Non-LinearPlant44. On ANN Application for Control of Nonlinear PlantsIV. “РОБАСТНИ ИЗМЕРВАТЕЛНИ УСТРОЙСТВА И СИСТЕМИ”, къдетоподходът на робастно управление с регулатор с вътрешен модел на обекта е развитза измервателни системи. Тяхното изследване, усъвършенстване и проектиране заподобряване на робастните им свойства и метрологичните им характеристики сеавтоматизира с помощта на MATLAB TM . В тази област се включват 8 статии идоклади.45. Robust Approach to ADC Calibration46. Discretization Error reduction in ADC47. Робастная схема и алгоритм поверки измерительных каналов ИИС48. Computerised Investigation of Robust Measurement Systems49. Computerised Investigation of Robust Measurement Systems50. Noise Cancellation and Modelling Using Fourier Approximation of MeasurementInformation51. Microcomputer Based Power Measurement System52. Микропроцесорна система с делта-сигма двуполярни преобразуватели заизмерване на електрическа мощност и енергияV. “МОДЕЛИРАНЕ, ПРИЛОЖЕН СОФТУЕР И УСЪВЪРШЕНСТВАНЕ НАОБУЧЕНИЕТО”, където са представени 5 публикации с разработени за целите наоптимизация, прогнозиране и проектиране симулационни, програмни, размити иневронни модели на основа на MATLAB TM , метода Монте Карло и др., 4 публикации сразработени приложни програми за реализация на предложените методи отпредходните области и 3 публикации, свързани с проблеми на усъвършенстванетона учебния процес.53. Extrapolation Prediction of the Technical Resource via Forced Testing54. Fracture Mechanics Approach for the Determination of Gear Teeth ContactFatigue Life55. Simulation Model for Investigation of Crack Growth Process in Fighter StructuralComponents56. Reduction of Noise in Involute Gear Couples by Addendum Modification57. Application of Neural Networks for Analysis in Bolted Busbar Connections ofNew Design58. Applied Software for Process Control Design59. MATLAB based Automation of Process Control System Design60. Application of MATLAB for education on Control and Measurement61. Обучение по размито управление и невронни мрежи62. Development and Implementation of Manufacturing Engineering DegreeProgramme in the English Language Department of Engineering at the TechnicalUniversity of Sofia63. Teaching Quality Assurance at the English Language Department ofEngineering in the Technical University of Sofia64. Collaboration in Remote Controlled Laboratory3/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011Монография1. Методи за синтез на размити регулаториза робастно управление на процесиСнежана ЙордановаРазработени са методология и методи за синтез и настройка на ПИ/ПИД размитирегулатори с единствен и два входа, размити регулатори с паралелно разпределенакомпенсация, многосвързани размити регулатори, невронно-размити регулатори надве нива и с предиктор на обекта по изведени честотни критерии за робастнаустойчивост и робастно качество. Използват се методите за устойчивост на Попов иЛяпунов и метода за робастност на Морари. Методите се развиват в методики,алгоритми и програми за автоматизация на проектирането.За изпълнение не само на размитото управление от програмируеми логическиконтролери, но и на синтеза му, е разработен инженерен подход, апроксимиращпроцедурата за синтез с обучени невронни мрежи или несложни аналитичнизависимости, приложими за цял клас обекти. Предложени са също времеви моделиза оценка на удовлетворяване на изискванията за робастна устойчивост и робастнокачество на работещи системи за управление и за тяхната настройка.Разработен е метод за синтез на супервайзорен размит регулатор за обективнаоптимизация на показателите на размита система за управление чрез автоматичнанелинейна настройка на мащабиращите коефициенти на основния размитрегулатор. На база на Сугено ИНМ-и са предложени методи за синтез на: 1) Сугеноневронно-размит еквивалент на размит регулатор на две нива от основен исупервайзорен регулатор с цел опростяване на реализацията и подобряване наадаптивните му свойства; 2) управление с прогнозиране на изхода на обекта.Данните за обучение се събират от симулационни експерименти съгласно пъленплан, при който се отразяват всички комбинации и нива на влиящи фактори.Устойчивостта на синтезираните системи със супервайзорен регулатор ипрогнозиращ модел на обекта се изследва по метода на фазовата равнина илингвистичната фазова траектория.Методите, методиките и моделите са приложени за синтез на размито и невронноразмитоуправление на редица обекти: температура в пещ, на солен разтвор, всушилня; ъглови премествания на аеродинамичен модел на хеликоптер; разход набиогаз при анаеробно биологично пречистване на води и др.Статии и докладиI. “РАЗМИТО УПРАВЛЕНИЕ”2. State-of-the-Art and Trends in Fuzzy Process ControlS. Yordanova, R. Petrova and P. TzvetkovПредставен е анализ на проблемите и перспективите на размитото управление,етапите в развитието му и основните области на приложение. Систематизирани саактуалните задачи за решаване, свързани с преодоляване на някои недостатъци наразмитото управление. Най-важните задачи са създаване на теоретически базиранаметодология за прозрачен несложен синтез на системи за размито управление отусловия за робастност и устойчивост и интегриране с изкуствените невронни мрежиза подобряване на адаптивните свойства и възможностите за обучение от опита иопростяване на реализацията.4/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 20113. Single Input Fuzzy Control for Nonlinear and Time-Varying PlantS. Yordanova4. Robust Stability of Single Input Fuzzy System for Controlof Industrial Plants with Time DelayS. YordanovaИзведени са условията за робастна устойчивост на два ПИ размити регулатори сединствен вход – скоростен с вход знаковото разстояние, и позиционен с входгрешката на системата. Най-напред критерият за устойчивост на Попов, койтозадава достатъчните условия за абсолютна устойчивост на равновесното състояниена нелинейна система със секторно ограничена статична нелинейност, семодифицира за система с размит регулатор. Системата се представя съсстационарни секторно ограничена статична нелинейност (размитата единица нарегулатора) и динанамична линейна подсистема от обекта, звената отпредварителната и допълнителната обработка на размития регулатор. Послемодифицираният критрий на Попов се комбинира с условията за робастност наМорари. Обектът се представя с номинален линеен модел на Зиглер-Николс имултипликативна неопределеност, отразяваща плавната нелинейност на обекта,бавните изменения на параметрите му и моделните неточности.5. Robust Performance Design of Single Input FuzzyControl System for Plants with Time DelayS. YordanovaЗа скоростен и позиционен ПИ размити регулатори са изведени условията заробастно качество след линеаризиране на размитата единица. Показва се, чекритерият за робастно качество е по-силен и съдържа в себе си условието заробастна устойчивост. Функцията на робастно качество на линеаризираната системаобхваща функцията на робастно качество на нелинейната система. Това правиизведения за линеаризираната система критерий за робастно качествоконсервативен.6. Design Method for Robust PI-like Process Fuzzy Logic ControllersS. Yordanova7. A Frequency Domain Design of Robust FuzzyPI Controller for Industrial ProcessesS. Yordanova8. Design of Robust Fuzzy Logic Controllers for ComplexNon-linear Processes with Time DelayS. Yordanova9. Robustness of Systems with Various PI-likeFuzzy Controllers for Industrial Plants with Time DelayS. YordanovaВ [6-9] се извежда метод и методика за синтез на скоростен и позиционен ПИразмити регулатори с два входа от дефинираните условия за робастна устойчивости робастно качество на затворената система за размит регулатор с единствен вход.Методът се основава на ∆u-e проекцията на управляващата повърхнина на размитиярегулатор с два входа. Тази проекция е секторно ограничена и позволява да сеопредели един еквивалентен размит регулатор с единствен вход, който да сенастрои по изведените критерии за робастност. Така размитият регулатор с двавхода приема параметрите на синтезирания регулатор с единствен вход сединствена корекция на определения денормализиращ коефициент, компенсираща5/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011нарушаване на условието за секторна ограниченост на ∆u-e проекцията в малкаобласт около началото (∆u=0, e=0).10. Design and Implementation of Robust MultivariablePI-like Fuzzy Logic Controller for Aerodynamic PlantS. Yordanova and E. Haralanova11. Multivariable Fuzzy Logic Control of Aerodynamic PlantE. Haralanova, S. Yordanova, Zh. Ivanov, L. DimitrovВ [10, 11] се разработва метод за синтез на многосвързан размит регулатор,съставен от ПИ размити сепаратни регулатори с два входа. Първи вход е грешкатаили знаковото разстояние на сепаратния канал, а втория вход – сумарната грешкаили знаково разстояние на кръстосаните канали. Размитите регулатори с два входасе синтезират и настройват по метода и методиката на еквивалентния размитрегулатор с единствен вход. Методът е приложен за управление на benchmarkнелинеен двусвързан обект с колебания по единия сепаратен канал и безсаморегулиране по другия - двувитлова аеродинамична система, моделиращахеликоптер.12. Lyapunov Stability and Robustness of Fuzzy Process Control Systemwith Parallel Distributed CompensationS. Yordanova13. Robust Fuzzy Parallel Distributed CompensationPI Control of Non-Linear PlantS. Yordanova and B. TabakovaРазработена е методология за определяне на T-S модела на система от локалниобекти със закъснение и локални скоростни ПИ регулатори чрез идентификация,получаване на Зиглер-Николс линейни модели на обекта в различни работни точки ипредставянето им в пространство на състоянията с разширение на входа синтегратора от регулатора. Локалните линейни ПИ регулатори се настройват полинейния модел на локалния обект от изисквания за робастно качество. Заглобалната нелинейна система се извеждат условията на Ляпунов за устойчивост исъответните линейни матрични неравенства, с решаването на които се доказваустойчивостта на затворената система.14. Fuzzy Two-Level Control for Anaerobic Wastewater TreatmentS. YordanovaПоставят се основите на метод за синтез на супервайзорен размит регулатор заадаптивна настройка на нормализиращите и дермализиращия коефициенти наосновния размит регулатор с цел оптимизиране на зададени показатели напроцесите в затворената система.15. Time Domain Robust Stability аnd Robust PerformanceModels оf Fuzzy Control SystemsS. YordanovaУсловията за робастна устойчивост и робастно качество се привеждат от честотнатавъв времевата област, което позволява да се изследва робастността нафункциониращи системи в реално време, както и да се оптимизира настройката им.16. Intelligent Process Control by Industrial Programmable ControllersS. Yordanova, M. Rabadjijski, M. Georgiev, D. Stoitseva and B. Tabakova17. Еcological Safety and Еnergy Еfficiency through Intelligent Process Control6/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011S. Yordanova18. Design of Fuzzy PID Controller for Thermal PlantS. Yordanova19. Размито управление в реално време на топлинен обектС. Йорданова, Д. ЖелевМодулна интегрирана система е разработена в [16-19] за целите на проектиране наробастни системи с размити регулатори и изследването им при управление в реалновреме. Тя се състои от пилотни модели – загряване на солен разтвор в резервоар,тръбна сушилня и електрически модел на анаеробно органично пречистване наводи, окомплектовани с промишлени измервателни устройства и трансмитери иизпълнителни устройства. Използват се два типа регулатори – на база на MATLAB TMSimulink модели и интерфейсна платка с АЦП и ЦАП и програмируем логическиконтролер ПЛК SIMATIC S7-300, CPU 314C-2DP със съответния софтуер Step 7,WinCC, Fuzzy Control и приложни програми. С помощта на модулната интегриранасистема са синтезирани различни размити робастни системи, които са изследванипо отношение енергоикономичност на управлението и показатели на преходнитепроцеси чрез сравнение със системи с линейни регулатори.20. Fuzzy Control of the Steam Pressure of a BoilerS. Yordanova21. A Fuzzy Model for Automated Precision Robot Assembly of PartsT. Neshkov, S.Yordanova and L. Videnov22. Размито управление на концентрацията на органичнизамърсители при биологичното пречистване на отпадни водиС. Йорданова23. Fuzzy Logic Based Vehicle Dynamics Control Systemfor Truck-Semitrailer CombinationA. Budaghyan, S. Yordanova and A. Kalashyan24. Single Input Fuzzy Control of Indoor House TemperatureS. Yordanova and B. TabakovaРазлични приложения на разработените методи и методики за синтез на размитоуправление и изследвания на системите чрез симулация са разгледани в [20-24] сотчитане спецификата на обекта.25. Използване на размита логика при монтажи изпитване на хидравлични цилиндриЛ. Димитров, С. Йорданова, М. Клочкова26. Fuzzy Logic Based Approach to Optimal Hydraulic Cylinders AssemblyS. Yordanova and L. Dimitrov27. Optimal Fuzzy Logic Based Enterprise ResourcePlanning System for Hydraulic Cylinders AssemblyL. Dimitrov and S. YordanovaВ [25-27] е разработен метод за оптимизация на натоварването на ресурсите(оборудването) при монажни и изпитатели операции. Синтезиран и използван еСугено размит класификатор за оптимално разпределение на компонентите помотажни линии на основа на класификация, задаваща разпределението накомпонентите по ресурси с препокриване, която е разработена за реалнопроизводство – монтаж и изпитване на хидравлични цилиндри. Изборът на монтажналиния чрез Сугено размития класификатор се осъществява при минимално време за7/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011чакане. Методът е приложен за синтез на системи с различни конфигурации заоптимално разпределение на натоварването на линии за монтаж и изпитване нахидравлични цилиндри при минимално време на чакане на цилиндрите, както и засравнителен анализ на разпределението на натоварването в различните системипосредством разработени модели на MATLAB TM за непрекъснато и дискретносъбитийносилулиране. Използват се входни данни за цилиндрите и партидите отзавода за Хидравлични елементи и системи в гр.Ямбол.28. Размито управление на процеси по повърхнинас помощта на невронни мрежиС. Йорданова, В. СтанчевРазработена е нова стратегия за синтез на размит ПИ регулатор. Използва сеизместване (повдигане) на управляващата повърхнина. По този начин се елиминирастатичната грешка при промяна на заданието в затворената система инеобходимостта от използване на интегратор в допълнителната обработка.Управляващата повърхнина се реализира чрез обучение на двуслойна невроннамрежа. Новата стратегия е приложена за синтез на размит регулатор за регулиранена налягането на изходящата пара на на пламъчно тръбен котел чрез промяна наразхода на течното гориво. Чрез симулиране в Simulink при различни натоварвания(консумация на пара), което се съпътства с промяна в коефициента на обекта, саполучени процеси с по-малки динамични отклонения и без колебания в сравнение суправление с настроен при номинално натоварване линеен ПИ регулатор.Управляващото въздействие е плавно и не стига реалните ограничения, което едобре за работата на изпълнителния механизъм и икономичността на управлението.II. “НЕВРОННО-РАЗМИТО ПРЕДСКАЗВАЩО И СУПЕРВАЙЗОРНОУПРАВЛЕНИЕ”29. Neuro-Fuzzy Control for Anaerobic Wastewater TreatmentS. Yordanova R., Petrova and V. Mladenov30. MATLAB Real-Time Two-Level Fuzzy Control of Nonlinear PlantS. Yordanova, R. Tsekova, B. Tabakova and V. MladenovВ [29, 30] е разработен невронно-размит регулатор, еквивалентен на размитрегулатор на две нива от основен и супервайзорен размит регулатор чрез обучениена невронна мрежа от тип Сугено. Данните за обучение се събират от симулационниексперименти съгласно пълен план, при който се отразяват всички комбинации инива на влиящи фактори. Това позволява опростяване на реализацията иподобряване на адаптиращите и самообучаващите се свойства на сложни размитирегулатори или части от тях, за които могат да се снемат необходимите входноизходниданни за обучение на невронната мрежа. Невронно-размит регулатор есинтезиран за размито управление на разхода на биогаз при анаеробно биологичнопречистване на води. Устойчивостта на синтезираната система се изследва пометода на фазовата равнина и лингвистичната фазова траектория.Чрезсимулационни изследвания и чрез управление в реално време на електрическимодел на обекта се доказват подобрения в показателите на процесите.31. Sugeno Predictive Neuro-Fuzzy Controller for Improving DynamicPerformance of Control Systems of Nonlinear Plants under UncertaintiesS. Yordanova, R. Petrova and V. Mladenov32. Sugeno Predictive Neuro-Fuzzy Controller8/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011for Control of Nonlinear Plant under UncertaintiesS. Yordanova, R. Petrova, N. Mastorakis, V. MladenovВ [31, 32] е разработен метод за синтез на управление с прогнозиране на изхода наобекта на основа на обучена невронна мрежа от тип Сугено. Успешният синтезизисква валидиране на Сугено предиктора при избран хоризонт на прогнозиранеПрогнозиращият регулатор от основен регулатор и Сугено прогнозиращ модел наобекта се опростява чрез обучение на невронна мрежа, която преставлява неговСугено еквивалент. Методът е проверен при синтеза на управление на разхода набиогаз при анаеробно биологично пречистване на води. Устойчивостта на системитес и без прогнозиращ модел на обекта се изследва по метода на фазовата равнина илингвистичната фазова траектория.33. Real Time Sugeno Neuro-Fuzzy Predictive Controlof Nonlinear Plant with Time DelayS. Yordanova and V. MladenovПредставя се метод за синтез на управление с прогнозиране на изхода на обекта наоснова на обучена невронна мрежа от тип Сугено. Предикторът на изхода на обектасе обучава предварително с данни от работата на синтезираната система с ПИрегулатор в реално време. Обучаващите данни следва да съдържат реакции навъзможните смущения и промени на заданията. Пак при работа в реално време севалидира получения предиктор за избрания хоризонт на прогнозиране. Методът еизползван за синтез на управление на температурата на загрявана течност.Синтезираната система се отличава с намалени време на регулиране ипререгулиране, както и с по-икономично управление.34. Neuro-Fuzzy Modelling on Experimental Datain the Anaerobic Digestion of Organic Waste in WatersS. Yordanova, N. Noikova, R. Petrova and P. Tzvetkov35. Neuro-Fuzzy Modelling in Anaerobic WastewaterTreatment for Prediction and ControlS. Yordanova, R. Petrova, N. Noykova and P. TzvetkovВ [34, 35] са разработени и изследвани невронни и невронно-размити предиктори наразхода на биогаз при анаеробно биологично пречистване на води. Данните заобучението са взети от симулация на обекта, използвайки нелинеен модел на Моноот пети ред с 12 параметъра. Отчетени са всички комбинации от възможни входнивъздействия и промени на представителни параметри, които са определени чрезанализ на чувствителност.36. Process Fuzzy Control for Programmable Logic ControllersS. Yordanova and L. JainПредложена е методика за апроксимация на процедурата за синтез и настройка наразмити регулатори от изисквания за робастност с несложни аналитични и невроннимодели на връзката параметри на обекта и синтезираната размита единица –коефициенти на елементите от предварителната и допълнителната обработка.Моделите за настройка са валидни за класа обекти, за който се разработват, и саудобни за вграждане в програмируеми логически контролери. Те заместватпроцедурата за настройка без да изискват задълбочено познаване на теорията наробастните размити системи и програмиране, което ги прави лесно приложими винженерната практика.III. “РОБАСТНО И НЕВРОННО АДАПТИВНО И ЛИНЕАРИЗИРАЩОУПРАВЛЕНИЕ”9/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 201137. A Design Algorithm for Robust Control Systems with Time DelayS. YordanovaПредложена е двуконтурна схема на система за управление на линейнистационарни обекти със закъснение и моделна неопределеност на принципа нарегулатор с вътрешен модел на обекта с използване на стандартни линейнирегулатори. Разработена е двустъпкова процедура за настройка от изисквания заробастно качество в честотната област, която отчита най-тежките адитивнисмущения в модела на обекта от гледна точка устойчивостта на затворенатасистема. Чрез симулации се показва, че синтезираната система не отстъпва попоказатели и робастност на системата с регулатор с вътрешен модел. Предимстваса лесният и еднозначен инженерен синтез и настройка, използването на стандартнилинейни регулатори и приложимостта й при нелинейни обекти, тъй като не изискваобратен модел на обекта.38. Algorithms for the Control of Technological Processes under UncertaintyS. YordanovaЗа синтез на регулатор в системите за управление се използват опростени модели наобекта, които не отразяват сложния характер на технологичните процеси.Съществуващата неопределеност може да се компенсира с прилагане както наробастен, така и на размит подход. И в двата случая процедурата за синтез иуправляващите алгоритми са лесни за реализация. Робастният подход включва пряков критерия за синтез знанията за номиналния модел на обекта и неопределеността, аразмитият подход ползва експертна информация за управление на процеса. Вработата се сравняват методите за синтез на алгоритъм по двуконтурна робастнасхема и на размит алгоритъм, както и робастните свойства на съответните системи зауправление. Показва се аналитично и чрез симулационни изследванияудовлетворяване на условията за робастност.39. Robust Control Design for an Anti-Vibration SystemS. Yordanova, P. Tzvetkov, Z. Nedic, and W.K. ChanСинтезиран е модифициран регулатор с вътрешен модел на обекта за осигуряванена робастно качество на система за подтискане на вибрациите на платформа поотношение структурирана и неструктурирана моделна неопределеност и смущения.Полученият регулаторът е от по-нисък ред отколкото регулатора, синтезиран на базана техниката на H∞. Чрез симулационни изследвания се установява, че тойподтиска два пъти по-добре високочестотните и нискочестотните смущения взатворената система при номинален и смутен обект.40. Проектирование систем управления объектамис меняючимися параметрамиС. Йорданова, И. Калчев41. Динамична оптимизация на настройката на системи за автоматизацияС. Йорданова, И. КалчевВ [40, 41] е разработен метод за синтез на регулатори за обекти с променливипараметри. Основата е градиентна итеративна процедура за настройка настандартен линеен регулатор от изисквания за максимизиране на функционал,задаващ близостта на преходната характеристика на системата до желанахарактеристика, генерирана от еталонен модел. Разработен е модел начувствителност, на изхода на който се получават в реално време нужнитекомпонентите на вектор-градиента на функционала за реализация на градиентнатапроцедура. Алгоритъмът е симулиран със средтвата на MATLAB TM и Simulink.10/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011Предложен е метод за синтез на еталонен модел и са определени ограниченията,свързани със закъснението в конкретния обект за управление.42. Investigations on Neural Networks Flowrate ControlS. YordanovaУправлението на разход е особено важно за много промишлени приложения. То сесвързва с нелинейните и нестационарни характеристики на регулиращия орган,които определят характеристиките на обобщения обект, включващ изпълнителниямеханизъм, регулиращия орган, протичащия процес, свързващите линии иизмервателното устройство за разход. В работата е разработен метод за синтез нарегулатор в адаптивна система с еталонен модел за управление на нелинеен обект.Периодически се обучава двуслойна невронна мрежа да прогнозира изхода наобекта, която на следващ етап се използва заедно с еталонния модел за обучениена невронен регулатор, който да компенсира нелинейността и нестационарността наобекта. Методът е приложен за управление на разход. Подобренията в показателитена управлението са установени чрез симулационни изследвания на преходнитепроцеси на синтезираната система в MATLAB TM и Simulink.43. Application of Artificial Neural Networksfor Linearising Control of а Non-Linear PlantS. Yordanova, V. Assenov and Z. NedicПредложен е метод за синтез на невронен регулатор, състоящ се от стандартенлинеен регулатор с невронна приставка към изхода си, за управление илинеаризиране на нелинеен обект – налягането на изходящата пара на котел.Невронната приставка е предварително обучена невронна мрежа да възпроизвеждаизведена детерминирана нелинейна зависимост от изискване последователносвързаните приставка и нелинеен обект да представляват линеен елемент.Симулираните в MATLAB TM преходни процеси на затворената система присвързване на приставката стават по-плавни и по-бързи и по-слабо се влияят отмоделната неопределеност на обекта, като управлението е по-плавно и по-малко поамплитуда, т.е. безопасно за регулиращия орган и по-икономично.44. On ANN Application for Control of Nonlinear PlantsS. YordanovaПредложен е метод за синтез на линеаризиращ регулатор за случая на система собратна връзка и на адаптивна система с линеен еталонен модел. Методът изискваизвестен нелинеен модел на обекта. Той е приложен за управление на антена. Найнапредсе обучава невронна мрежа да възпроизвежда детерминиранатанелинейност в обекта за всички възможни входни въздействия. На основа на тазиневронна мрежа се обучава невронния регулатор.IV. “РОБАСТНИ ИЗМЕРВАТЕЛНИ УСТРОЙСТВА И СИСТЕМИ”45. Robust Approach to ADC CalibrationP. Tzvetkov, N. Kolev and S. Yordanova46. Discretization Error Reduction in ADCP. Tzvetkov and S. Yordanova47. Робастная схема и алгоритм поверки измерительных каналов ИИСП. Цветков, И. Калчев, С. Йорданова48. Computerised Investigation of Robust Measurement Systems11/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011N. Kolev, S. Yordanova and P. Tzvetkov49. Computerised Investigation of Robust Measurement SystemsN. Kolev, S. Yordanova and P. TzvetkovВ [45-49] се разработват схеми на робастни измервателни устройства и системи сизползване на принципа на регулатор с вътрешен модел на обекта. Предлагат сеалгоритми, програми на MATLAB TM и Simulink модели за компютърно изследване наробастните свойства на непрекъснати (компенсационни) и дискретни (АЦП)измервателни устройства и системи с цел тяхното проектиране и настройка заподобряването на робастността им. Компютърните изследвания показват, че свъвеждането на робастностна обратна връзка устройствата придобиват и новисвойства – бърза динамика, висока точност и възможност за намаляване нагрешката от дискретност при АЦП чрез осредняване на многократни измервания [45,46]. Намаляването на грешката от дискретност при робастото АЦП позволява АЦПда се калибрира за целия обхват от сигнали без ограничения. Това е в основата напредложена структура на система и алгоритъм за калибриране на АЦП-та иизмервателните канали на система за получане на данни DAQ [45, 47].50. Noise Cancellation and Modelling Using FourierApproximation of Measurement InformationS. Yordanova and P. TzvetkovПредложена е процедура и MATLAB TM програма за отделяне на шума отизмервателна информация с прилагане на Фурие преобразувания и апроксимация.51. Microcomputer Based Power Measurement SystemE. Manov, I. Kalchev and S. Yordanova52. Микропроцесорна система с делта-сигма двуполярни преобразувателиза измерване на електрическа мощност и енергияЕ. Манов, И. Калчев, С. ЙордановаВ [51, 52] са разработени модели на измервателни преобразуватели и системи зацелите на проектиране на робастни измервателни устройства и системи.V. “МОДЕЛИРАНЕ, ПРИЛОЖЕН СОФТУЕР И УСЪВЪРШЕНСТВАНЕНА ОБУЧЕНИЕТО”53. Extrapolation Prediction of the Technical Resource via Forced TestingN. Petrov and S. YordanovaС помощта на MATLAB TM e разработeн симулационен модел за прогнозиране наповедението на авиационна система при полет и оценяване на живота исъстоянието на ресурсите до края на експлоатационния период от наземниизпитания при нормални условия и две форсирани измервания. Моделът използваполиномна екстраполация на времето, необходимо за достигане на граничнастойност на определен базов параметър.54. Fracture Mechanics Approach for the Determinationof Gear Teeth Contact Fatigue LifeL. Dimitrov, S. Yordanova and I. KovachevРазработен е математичен и симулационен модел за оценка на контактнатадълготрайност на зъбни колела, работещи в условията на еласто-хидродинамичномазане, като се проследява растежа на мрежа от повърхностни пукнатини.Математичният модел е разработен при използване на методите на Механиката наразрушаването, а симулациите са направени с помощта на MATLAB TM .12/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 201155. Simulation Model for Investigation of Crack Growth Processin Fighter Structural ComponentsS. Yordanova, L. Dimitrov and D. MichalopoulosС помощта на MATLAB TM e разработeн модел за симулиране на развитието напукнатина в боен самолет, подложен на случайни натоварвания при изпълнение напоследователни упражнения по време на полет. Зададените вероятности наследване на упражненията се използват за генериране на поредното натоварване пометода Монте Карло.56. Reduction of Noise in Involute Gear Couples by Addendum ModificationL. Dimitrov S. Yordanova and G. DimchevПредложно е конструктивно решение (височинна модификация) за намаляване нашума и вибрациите в зъбно зацепване. Разработена е методика за избор накоефициент на височината на зъба и коефициенти на корекция на колелата чрезизползване на блокиращи контури и компютърен модел на база на MATLAB TM заоптимален избор на коефициентите в зависимост от коефициента на припокриване иотносителното плъзгане в зацепването.57. Application of Neural Networks for Analysis in Bolted BusbarConnections of New DesignS. Yordanova and R. TzenevaРазработени са невронни модели с помощта на MATLAB TM за намиране наоптималните схеми (разполагане и брой прорези) и форма на болтови връзки всилови съединения, при които се минимизира контактното съпротивление.Обучението на невронни мрежи се провежда по ограничен набор отекспериментални данни от измерване на 13 варианта и благодарение наинтерполиращите свойства на невронната мрежа са определени оптималният бройслотове и тяхното разполагане за всеки от вариантите, както и най-добрият вариант.Включват се още [25-28] и [34, 35], описани в I. и II. съответно.58. Applied Software for Process Control DesignS. Yordanova59. MATLAB based Automation of Process Control System DesignS. Yordanova and B. TabakovaВ [58, 59] е разработен пакет програми на MATLAB TM , който на основа наспециализиран интерфейс покрива целия цикъл на проектиране на системи заавтоматизация. Пакетът включва определяне на модела на обекта по въведениекспериментално снети преходни характеристики, избор на конфигурация зауправление (с един вход и един изход, многосвързана, каскадна, комбинирана, съсСмит предиктор) и регулатор (стандартен, с вътрешен модел на обекта, невронен,размит), настройка на стандартни линейни непрекъснати и дискретни регулатори заобекти със закъснение по избрани методи, симулиране на различни характеристики(във времевата и честотната област, областта на корените, функциите наробастност) на затворената и отворената система при различни входни въздействияи оценка на показателите на качество на системата.60. Application of MATLAB for Education on Control and MeasurementS. Yordanova and P. TzvetkovПредставена е методология за осъвременяване и издигане на качеството наобучение по управление и измерване на база на разработени програми посредством13/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011MATLAB TM и Simulink. Целта е изучаване и подобряване на класическите устройстваи системи с прилагане на нови подходи като робастния, адаптивния, анализ начувствителност, размита логика и невронни мрежи. Програмите са систематизиранипо областите на приложението им. Показан е пример за моделиране обект сразпределени параметри и измервания.61. Обучение по размито управление и невронни мрежиС. Йорданова, В. МладеновПредставена е компютърно интегрирана методология на обучение по размитоуправление и невронни мрежи в съответствие с най-добрите практики на изтъкнатишколи в света. Темите на лекционния материал, заданията за самостоятелна работаи упражненията са свързани с примери от промишлеността, разработени с помощтана MATLAB TM и приложенията Simulink, Neural Networks и Fuzzy Logic Toolboxes исъвместната им работа в реално време със създадени стендове.62. Development and Implementation of Manufacturing EngineeringDegree Programme in the English Language Departmentof Engineering at the Technical University of SofiaB. Jones, N. Kolev and S. Yordanova63. Teaching Quality Assurance at the English LanguageDepartment of Engineering in the Technical University of SofiaB. Jones, N. Kolev and S. YordanovaАнализиран е опитът от въвеждане на нова програма “Индустриално инженерство” собучение на английски език, създадена по ЕС проект, интегрирайки опита наВеликобритания, Ирландия и Гърция. Представена е и разработената системата законтрол на качеството на обучение, и резултатите от нейното използване въвФакултета за английско инженерно обучение, където обучението емултидисциплинарно и се провежда от преподаватели от всички факултети.Обхванати са процедурите и правилата за въвеждане на нови курсове и програми,за оценяване на дисциплините и преподавателите, за мониторинг на успеваемосттана студентите и взаимодействието с външните оценители и работодателите.64. Collaboration in Remote Controlled LaboratoryZ. Nedic, J. Machotka and S. YordanovaПредложен е проект за сътрудничество при използване на лаборатория с отдалечендостъп и е анализиран опитът от прилагането му.Учебници и ръководства65. Measurement and InstrumentationI. Kalchev, I. Kodjabashev, N. Kolev, I. Petrov, T. Tashev and S. YordanovaВ учебника за бакалаври на ФАИО са разгледани съвременните методи и устройстваза измерване на различни електрически и неелектрически величини. Доц. С.Йорданова разработва главата за измерване на разход.66. Приложно моделиране и симулиране на системиС. Йорданова, П. ЦветковВ книгата са изложени принципите и методологията за моделиране и симулиране насистеми. Представено е въведение в програмната среда MATLAB TM . Включени саразработени авторски примери на динамични системи, свързани предимно стелекомуникационните системи – филтри, модулатори и др. Книгата се ползва заучебник на бакалаври от ФА и от НБУ.14/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 201167. System Modelling and SimulationS. Yordanova and E. GadjevaУчебникът за бакалаври на ФАИО се състои от две части – принципи намоделирането и симулирането, разработена от доц. С. Йорданова, и компютърносимулиране на големи вериги и системи с помощта на PSpice. В първата част серазглеждат принципите за моделиране на основа на физическо подобие и аналогия,експериментален и аналитичен подход; видовете трансформации; моделиране навремето и влияние на стъпката по време; верификация, валидация и анализ намоделите; планиране на симулационни експерименти, симулиране на непрекъснатипроцеси - методи за числено интегриране, точност и устойчивост на решението, и надискретно-събитийни системи и системи с опашки - метод Монте Карло; средства иезици за симулиране - MATLAB, GPSS и др. Разработени са авторски примери,решени задачи, задания за лабораторни упражнения и курсови задачи.68. Логическо управление на процесиА. Тодоров, С. Йорданова, С. Джиев, В. СгуревУчебникът за бакалаври на ФА разглежда теоретичната основа на логическотоуправление – синтез и минимизиране на булеви функции, теория на крайнитеавтомати, реализации на основа на електронни, пневматични и хидравличниелементи. Въвеждат се размита и невронна логика и програмируеми логическиконтролери и индустриални мрежи.69. Размито управление и невронни мрежиВ. Младенов, С. Йорданова70. Размито управление и невронни мрежи.Ръководство за лабораторни упражненияС. Йорданова, В. Младенов, Г. Ценов, Р. ЦековаУчебникът и ръководството за лабораторни упражнения за магистри на ФА сесъстоят от две части. В първата част се разглеждат архитектури, методи иалгоритми за обучение и приложения на невронните мрежи. Във втората част,написана от доц. С. Йорданова, се дават основите на размитите множества иразмитата логика, теория и приложения на размитото моделиране и управление,методи за синтез и анализ на устойчивостта на размитите системи за управление,както и невронно-размито моделиране и регулатори. Упражненията се изграждат сизползване на MATLAB TM и приложенията му Simulink, Neural Networks и Fuzzy LogicToolboxes и разработени на тяхна основа приложни програми. Учебникът иръководството имат авторски характер предвид включване на много резултати отнаучноизследователската работа на авторите в областта.71. Process Control and Production AutomationT. Neshkov, S. Yordanova and I. Topalova72. Process Control and Production Automation – TutorialsS. Yordanova, T. Neshkov and I. TopalovaУчебникът и ръководството за семинарни упражнения за магистри на ФАИО сесъстоят от две части - Управление на процеси и Производствена автоматизация.Управление на процеси е написана от доц. С. Йорданова и включва класификацияна процесите и системите за управлението им, идентификация и моделиране наобекта, елементи на управляващата част, показатели на качеството на управление,настройка на линейни непрекъснати и дискретни регулатори, примери на системи зарегулиране на различни величини – температура, налягане, разход и др., синтез насистеми: с регулатор на Смит; с компенсация на смущенията (комбинирани, с оценка15/16

ФА79-ад3-003 Снежана Йорданова, Резюмета на научните трудове, 2011на смущението, каскадни), робастни с вътрешен модел на обекта, адаптивни,многосвързани, размити и невронни. Упражненията се изграждат с използване наMATLAB TM и приложенията му Simulink, Neural Networks и Fuzzy Logic Toolboxes иразработени на тяхна основа приложни програми. Учебникът и ръководството иматавторски характер предвид включване на много резултати отнаучноизследователската работа на авторите в областта.73. Process Control and Production Automation - Laboratory TestsI. Topalova, T. Neshkov and S. YordanovaВ ръководството за магистри на ФАИО са разработени задания и програми запрограмиране на програмируеми логически контролери и тестване на различнифункции и блокове.16/16