dr inż. Rafał Łangowski
Zatrudnienie
Obszary badawcze
- modelowanie matematyczne
- identyfikacja
- estymacja stanu
- obserwatory stanu
- monitorowanie procesów
- systemy środowiskowe
- procesy biochemiczne
- systemy dostarczania i dystrybucji wody pitnej
- systemy oczyszczania ścieków
- teoria sterowania
- systemy z niepewnością
- obserwatory przedziałowe
- obserwatory ślizgowe
Media społecznościowe
Kontakt
- rafal.langowski@pg.edu.pl
Adiunkt
- Katedra Inteligentnych Systemów Sterowania i Wspomagania Decyzji
- Wydział Elektrotechniki i Automatyki
- Miejsce pracy
-
Budynek Wydz. Elektr.
pokój 5 otwiera się w nowej karcie - Telefon
- +48 58 348 63 29
- rafal.langowski@pg.edu.pl
Wybrane publikacje
-
A hierarchical observer for a non-linear uncertain CSTR model of biochemical processes
The problem of estimation of unmeasured state variables and unknown reaction kinetic functions for selected biochemical processes modelled as a continuous stirred tank reactor is addressed in this paper. In particular, a new hierarchical (sequential) state observer is derived to generate stable and robust estimates of the state variables and kinetic functions. The developed hierarchical observer uses an adjusted asymptotic observer...
-
Robust asymptotic super twisting sliding mode observer for non-linear uncertain biochemical systems
The problem of state estimation (reconstruction of the state vector) for a given class of biochemical systems under uncertain system dynamics has been addressed in this paper. In detail, the bioreactor at a water resource recovery facility represents the considered biochemical systems. The biochemical processes taking place in the bioreactor have been modelled using an activated sludge model. Based on this model, an appropriate...
-
Adjusted SpikeProp algorithm for recurrent spiking neural networks with LIF neurons
A problem related to the development of a supervised learning method for recurrent spiking neural networks is addressed in the paper. The widely used Leaky-Integrate-and-Fire model has been adopted as a spike neuron model. The proposed method is based on a known SpikeProp algorithm. In detail, the developed method enables gradient descent learning of recurrent or multi-layer feedforward spiking neural networks. The research included...
Uzyskane stopnie/tytuły naukowe
-
2015-06-16
Nadanie stopnia naukowego
dr inż. Automatyka i robotyka (Dziedzina nauk technicznych)
Opis ogólny
Dr inż. Rafał Łangowski jest autorem i współautorem ponad 30 publikacji naukowych w formie artykułów, referatów i wystąpień konferencyjnych. Główny obszar zainteresowań naukowych to teoria i inżynieria sterowania. Specjalizuje się zwłaszcza w: modelowaniu matematycznym i identyfikacji, metodach estymacji, w szczególności obserwatorach stanu oraz systemach monitorowania stanu.
wyświetlono 4899 razy