A+ / A-


dr hab. inż. Jacek Kabziński, profesor Politechniki Łódzkiej




Życiorys naukowy

Jacek Kabziński jest absolwentem Wydziału Elektrycznego Politechniki Łódzkiej (specjalność automatyka i metrologia) i kierunku Matematyka Teoretyczna na Wydziale Matematyki Fizyki i Chemii Uniwersytetu Łódzkiego. Stopień doktora uzyskał za pracę "Warunki konieczne optymalności sterowania o ograniczonej liczbie przełączeń i ich zastosowanie w optymalizacji liniowych układów dynamicznych z kwadratowym wskaźnikiem jakości", a doktora habilitowanego za rozprawę „Projektowanie układów automatycznej regulacji z zastosowaniem warunków niewrażliwości modów”. Specjalizuje się w teorii sterowania i jej aplikacjach do sterowania układów elektromaszynowych.

W zakresie sterowania optymalnego uzyskał wyniki pozwalające na lepsze zbliżenie założeń teorii do realiów technicznych. Udowodnił zmodyfikowane wersje zasady maksimum i opracował metodykę projektowania pozwalającą na włączenie w strukturę warunków optymalności ograniczeń na liczbę przełączeń sterowania. Uzyskał też nowe wyniki w zastosowaniu metod sterowania optymalnego do projektowania odpornych układów liniowych (dla niepewności modelowanej w postaci tzw. systemu wielościennego (polytope system) przedstawił sposób sterowania oparty na koncepcji gwarantowanego wskaźnika jakości) oraz do stabilizacji układów nieliniowych (z wykorzystaniem nierówności Hamiltona-Jacobiego-Bellmana).

W obszarze odpornych układów liniowych zajmował się problemem stosowania metod syntezy modalnej w warunkach niepełnej informacji o obiekcie sterowania. Podał warunki niewrażliwości modów i sposób ich włączenia do parametrycznych metod syntezy modalnej. Wynikiem tych prac było też wykorzystanie swobody projektowej tkwiącej w metodzie pseudolinearyzacji do kształtowania wektorów własnych zlinearyzowanego układu zamkniętego.

W badaniach nad regulatorami uzyskanymi metodą linearyzacji zewnętrznej i pseudolinearyzacji. zaproponował algorytmy regulacji adaptacyjnej dla wielowymiarowych układów nieliniowych, które znalazły zastosowanie w syntezie układów napędowych.

Od roku 1995 prowadzi prace nad wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji w układach regulacji. Interesują go szczególnie metody hybrydowe, łączące w sobie korzystne cechy poszczególnych technik - modelowania rozmytego, sztucznych sieci neuronowych, algorytmów genetycznych. Zaproponował koncepcję połączenia układów sterowania adaptacyjnego z układami neuro-rozmytymi, proponując termin „sterowanie neuroadaptacyjne”. Podejście to jest dalej rozwijane. Prowadzone prace dotyczą:

  • teorii modelowania rozmytego, a w szczególności wyboru struktury modelu, zapewniającej żądaną dokładność, a jednocześnie ograniczającej ilość reguł (czyli złożoność modelu)
  • ogólnej teorii sterowania neuroadaptacyjnego w układach nieliniowych
  • zastosowań sterowania neuroadaptacyjnego w układach napędowych z silnikami indukcyjnymi
  • zastosowania algorytmów genetycznych i innych metod inteligencji obliczeniowej (algorytmy bakteryjne, algorytmy wykorzystujące inteligencję roju) w projektowaniu układów sterowania.

Wyniki teoretyczne są aplikowane do mikroprocesorowego sterowania układów napędowych, początkowo z silnikami prądu stałego, potem z silnikami indukcyjnymi, a ostatnio z bezszczotkowymi silnikami o magnesach trwałych. W zakresie tych ostatnich napędów jest uznanym specjalistą w kraju.

Data wpisu: 2015.02.04