Obserwuj
Piotr Derugo
Piotr Derugo
Assistant professor, Wrocław University of Science and Technology, Electrical Engineering Faculty, Department of Electrical Machines, Drives and Measurements
Zweryfikowany adres z pwr.edu.pl - Strona główna
Tytuł
Cytowane przez
Cytowane przez
Rok
Adaptive neuro-fuzzy PID controller for nonlinear drive system
P Derugo, K Szabat
COMPEL: The International Journal for Computation and Mathematics in …, 2015
282015
Implementation of the low computational cost fuzzy PID controller for two-mass drive system
P Derugo, K Szabat
2014 16th International Power Electronics and Motion Control Conference and …, 2014
182014
Fuzzy Adaptive Type II Controller for Two-Mass System
P Derugo, K Szabat, T Pajchrowski, K Zawirski
Energies 15 (2), 419, 2022
122022
Damping of torsional vibrations of two-mass system using adaptive low computational cost fuzzy PID controller
P Derugo, K Szabat
2015 IEEE 11th international conference on power electronics and drive …, 2015
92015
Zastosowanie adaptacyjnego neuronowo-rozmytego regulatora prędkości z konkurencyjnymi warstwami Petriego do sterowania silnika elektrycznego
P Derugo, M Dybkowski, K Szabat
Przegląd Elektrotechniczny 89 (12), 64-67, 2013
92013
Reproduction of the control plane as a method of selection of settings for an adaptive fuzzy controller with Petri layer
P Derugo, M Żychlewicz
Archives of Electrical Engineering 69 (3), 609-624, 2020
82020
Adaptive neuro fuzzy PID type II DC shunt motor speed controller with Petri Transition layer
P Derugo
2017 IEEE 26th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 395-400, 2017
72017
Algorytm implementacji regulatora rozmytego o niskim koszcie numerycznym
P Derugo, K Szabat
Przegląd Elektrotechniczny 90 (11), 235-238, 2014
72014
Analysis of adaptive neuro-fuzzy PD controller with competitive Petri layers in speed control system for DC motor
P Derugo, K Szabat
Computer applications in electrical engineering 11, 2013
72013
Damping of the torsional vibration using adaptive fuzzy control system with different recurrences
S Knychas, P Derugo, K Szabat
2014 IEEE 23rd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE …, 2014
62014
Analiza wpływu konkurencyjnych warstw Petriego na działanie regulatora neuronowo-rozmytego
P Derugo
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych …, 2013
42013
Adaptacyjne wektorowe sterowanie układem napędowym z połączeniem sprężystym
P Derugo, M Dybkowski, K Szabat
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych …, 2012
42012
Analiza ARN-RPID z Warstwą Tranzycji Petriego w sterowaniu silnikiem liniowym z magnesami trwałymi
P Derugo, J Kacerka, M Jastrzębski, K Szabat
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering, 2015
32015
Zastosowanie sterowania z modelem wewnętrznym opartego o sieci neuronowe dla napędu z elastycznym sprzęgłem
M Żychlewicz, P Derugo
Przegląd Elektrotechniczny 94, 163-168, 2018
22018
Internal model control based on neural networks applied for drive with elastic coupling
M Zychlewicz, P Derugo
Przeglad Elektrotechniczny 94 (5), 163-168, 2018
22018
Application of competitive and transition petri layers in adaptive neuro-fuzzy controller
P Derugo
Power Electronics and Drives 1 (1), 103-115, 2016
22016
Analiza wpływu rozmieszczenia konkurencyjnej warstwy Petriego w neuronowo-rozmytym regulatorze adaptacyjnym na właściwości dynamiczne układu napędowego
P Derugo, M Dybkowski, K Szabat
Przegląd Elektrotechniczny 90 (6), 35--39, 2014
22014
Application of the adaptive neuro-fuzzy speed controller with Petri layers to electrical drives
P Derugo, M Dybkowski, K Szabat
Przegląd Elektrotechniczny 89 (12), 64-67, 2013
22013
AI-based control techniques for maximum power point tracking of photovoltaic systems using a boost converter
AH Kahsay, P Regulski, P Derugo
Przegląd elektrotechniczny 99, 2023
12023
Fuzzy Adaptive Type II Controller for Two-Mass System. Energies 2022, 15, 419
P Derugo, K Szabat, TPK Zawirski
s Note: MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published …, 2022
12022
Nie można teraz wykonać tej operacji. Spróbuj ponownie później.
Prace 1–20