データ駆動制御(FRIT)の基礎と制御器設計・最適チューニングへの応用 <オンラインセミナー>

~ データ駆動制御(FRIT,ERIT)とデータ駆動予測の基礎から応用まで、リアルタイム最適化、制御器更新とモデル化の同時処理、データ駆動予測に基づく制御器調整法(ERIT) ~

・操業データを直接活用し、適切な制御器の設計やチューニングへ応用するための講座
・従来の制御系設計との違いや、むだ時間系、非線形系、時変系へのデータ駆動制御への適用法を修得し、異常検出や状態監視へ応用しよう!

・従来の制御系の設計とは異なり,対象のデータを直接用いることで制御器をつくったり,更新したりするデータ駆動制御,および,AIとは全く異なる立場で,データを直接用いて対象の動作を,実験前に予測するデータ駆動予測,の基礎について実例を交えながら基礎から説明していきます

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講師の言葉

 通常、制御系の設計や、実装済みの制御器の更新には、制御しようとする対象の数式モデルを必要とします。そのモデルを得るためには、同定やモデリングという手順を踏む必要があるのですが、現実的な問題として理想的なモデリングや同定実験が行えない状況も多く存在します。たとえば、設備上の安全性の面から同定のための実験が手軽にできない状況や、そもそも人手不足などで時間やコストがかけられない状況、特性そのものが複雑すぎてモデリングすら困難な状況が想定されます。
そのようなときに、得られているデータから直接的に制御器の設計や更新をした場合、いちいちモデリングの修正を最初からやり直さなくて済むという意味でも大変有用です。また、あと少しの調整レベルのファインチューニングを行いたい場合でも、データを直接活用することは大きな有効な活路であるといえます。
 本講義では、このようにデータ駆動制御とよばれる、データを直接用いた制御器設計や更新についての基礎的考え方から最新の話題までお話しします。とくに、FRITとばれる一組の実験データのみで所望のパラメータを与える手法を中心に、むだ時間系、非線形系、時変系への適用や、この手法を用いた異常検出や状態監視、そしてモデリングの手法も講義します。さらに、データを直接用いることで応答を予測するデータ駆動予測という考え方や、それに基づいた新しい制御器調整法ERITも紹介し、その基礎と最近の話題についても講義します。
 

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年06月22日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・企業で制御系設計や開発に携わっている研究者・技術者・開発者の方
・生産現場でのメンテナンス、製品のメンテナンスなどに携わっている技術者の方
・実験データを直接活用した制御器の設計方法やチューニング方法を知りたい方
・機械、家電、自動車、重工、プラントその他関連企業の方
予備知識 ・古典制御の基礎(伝達関数、ブロック線図とは何か)を知っていれば理解が深まります
修得知識 ・一組の操業データのみで、所望の制御パラメータや制御機器を設計・調整する手法を修得することができます
・一組の操業データのみで、制御応答の予測を行う手法の基礎を修得することができます
プログラム

1.データ駆動制御とは?
  (1).なぜデータ駆動制御か?
  (2).古くからあるデータ駆動型制御・更新
    ・データを直接用いる制御器調整・更新法に要求されること

2.基礎準備
  (1).システムの入出力関係の記述
  (2).最適化の基礎
    a.パラメータが線形で関わっている場合
    b.パラメータが非線形で関わっている場合
  (3).対象とする制御対象と適用可能な制御器
  (4).問題設定
  (5).IFT―データ駆動制御の素直なアプローチ

3.FRITの基礎
  (1).FRITの直感的な考え方・必要な材料
  (2).FRITの基本的な考え方と実際
    a.擬似参照信号の構成
    b.評価関数とその意味
  (3).FRITの使い方と勘所
  (4).実例

4.さまざまな制御系に対するFRITの活用
  (1).スミス補償器(内部モデル制御)
  (2).二自由度制御
  (3).カスケード制御
  (4).状態フィードバック
  (5).オブザーバ併合系
  (6).状態予測制御系

5.リアルタイム最適化によるFRIT
  (1).時変系へのデータ駆動制御
  (2).リアルタイム最適化とそのための計算技法
  (3).実例

6.制御器更新とモデル化を同時に行う
  (1) IMC構造を利用したモデルと制御器のデータ駆動型同時更新
  (2).FRITの評価関数が果たす役割
  (3).実例

7.データ駆動予測
  (1).データを直接用いてモデルレスな予測を実現
  (2).2自由度制御系によるデータ駆動予測
  (3).実例

8.データ駆動予測に基づく新しい制御器調整法ERIT
  (1).ERITの考え方
  (2).評価関数の意味
  (3).実例

キーワード データ駆動制御 FRIT フィードバック モデリング PID パラメータ チューニング メンテナンス リアルタイム 最適制御 最適化 自由度制御 評価関数
タグ 制御
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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