Výzkumný tým je schopen řešit úlohy základního i aplikovaného výzkumu v oblastech identifikace a poznávání systémů, odhadu neznámých parametrů a veličin, rozhodování pro detekci poruch a změn, optimálního řízení, adaptivních systémů pro zpracování signálů a informační fúzi. Vedle vyřešení úloh základního výzkumu tým dokáže zpracovat a implementovat výsledky ve formě prakticky použitelných algoritmů. Tým může nabídnout své kapacity pro spolupráci na výzkumných úkolech s výzkumnými týmy jak na univerzitách, tak na výzkumných institucích a firmách. Také může řešit úlohy na zakázku pro firmy a instituce – takzvaný smluvní výzkum. Tým zároveň nabízí možnost odborných školení a spolupráci při pořádání odborných seminářů.

Tým pravidelně nabízí témata pro bakalářské, diplomové a dizertační práce jak v oblasti základního, tak aplikovaného výzkumu ve výše uvedených oblastech. V rámci práce na zvolených tématech jsou studenti přímo začleňováni do činnosti jednotlivých projektů a případně spolupracují na řešení tématu s firmami, se kterými tým spolupracuje.

Co konkrétně nabízíme:

Nabízíme nalezení matematického modelu statických i dynamických systémů pomocí identifikace systémů, využitím parametrických i neparametrických metod identifikace. Součástí tohoto postupu jsou i sofistikované návrhy filtračních algoritmů umožňujících zjišťovat i parametry i stav hledaných parametrických modelů. Pro zajištění co nejlepší vazby mezi matematickým modelem a realitou v oblasti dynamiky i měřícího systému jsou zahrnuty neurčitosti do matematického modelu. Navrhované algoritmy odhadu mohou zahrnovat i apriorní informace o neznámých veličinách, např. technologická a fyzikální omezení veličin. To umožní další přiblížení modelu realitě a kombinaci apriorní informace a informace zjišťované měřením v reálném čase. Nedílnou součástí návrhu systémů identifikace a odhadování je i schopnost takzvané informační fúze v případě decentralizovaných odhadů.

Uživatel může specifikovat požadavek na kvalitu odhadu, od čehož se odvíjí volba metod, formy výsledku a náročnost algoritmů. Kvalitní model systému a odhad jeho neznámých veličin respektující neurčitosti reálného světa jsou klíčové pro kvalitní rozhodování, predikci i návrh řídicích algoritmů, kde kvalita regulace je závislá na kvalitě modelu a odhadu.