～ Python（CasADi）による非線形最適化とそれによるモデル予測制御および実用化技術 ～
・複雑な系に対してより高性能な制御を実現するモデル予測制御の基礎から実践技術まで修得し、実機に応用するための講座
・モデル予測制御の実践ノウハウを修得し、PID制御では扱いにくい制御系システムの最適制御に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
モデル予測制御の基礎と実践のポイントおよびそのノウハウ ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
モデル予測制御を用いるとPID制御では扱うことが難しいむだ時間、多入力多出力系、制約条件、などを考慮したうえでさらに消費エネルギーなどを最小にするような賢い運転が実現可能になります。
本講座におきましては、非線形のモデル予測制御の考え方と、モデル予測制御の持つ欠点、そしてそれを克服し実機へと応用するための解説いたします。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
・モデル予測制御について基礎から学びたい方 ・PID制御を扱っていて悩みや問題を抱えてお困りの技術者の方 ・モデル予測制御の実践的な使い方を修得したい技術者の方 |
| 予備知識 | ・大学二年生相当の数学知識：線形代数、微分積分学 |
| 修得知識 |
・モデル予測制御についてＰＩＤ制御と比較した考え方や基本的な制御方式が学べます ・モデル予測制御の強みと弱み、そして実践のために必要な方法論が得られます |
| プログラム |
１．非線形モデル予測制御の基礎 （１）．制御とは何か？ （２）．PID制御とその問題点 （３）．モデル予測制御の考え方 （４）．離散時間システム （５）．連続時間システム
２．Python（CasADi）による数値計算 （１）．CasADiとは？ （２）．環境構築 （３）．シンボリック （４）．非線形最適化 （５）．常微分方程式
３．離散時間モデル予測制御 （１）．非線形振動子モデル （２）．最適化問題 （３）．モデル予測制御による制御
４．連続時間モデル予測制御 （１）．倒立振子モデル （２）．離散化 （３）．最適化問題 （４）．モデル予測制御による制御
５．Smart MPCによる事例 （１）．モデル予測制御の実用化の難しさ （２）．Smart MPCとは？ （３）．空調機最適制御 （４）．二次抵抗誘導電動機によるクレーンの制御 |
| キーワード | モデル予測制御 PID制御 最適化問題 非線形ダイナミクス MPC 離散時間 連続時間 コロケーション法 物理モデリング 機械学習 Smart MPC 空調機 最適制御 誘導電動機 むだ時間 多入力多出力系 制約条件 |
| タグ | AI・機械学習、アクチュエータ、シミュレーション・解析、データ解析、バルプ・ポンプ、モータ、ロボット、機械、省エネ、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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