わかりやすいと毎回好評! 京大 大塚教授が解説する
“最適・モデル予測制御(MPC)” のセミナー。

問題設定から数値解法の考え方や実時間アルゴリズム、様々な応用事例や自動コード生成ツールなど。基礎から包括的に解説します。

ご希望の方へは、当日紹介したサンプルコードも配布致します!

セミナー講師

 大塚 敏之 先生   京都大学 大学院 情報学研究科 システム科学専攻 教授 

セミナー受講料

【オンライン:見逃し視聴なし】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン:見逃し視聴あり】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

セミナー趣旨

  各時刻でシステムの応答を最適化して制御入力を決定するモデル予測制御は、拘束条件を陽に扱える制御手法として広く応用されています。しかし、モデル予測制御を非線形システムに適用する際には、非線形最適制御問題を実時間で解かなければならず、計算負荷が実用上の障害でした。それに対し近年、効率的な実時間最適化アルゴリズムが開発され、制御周期の短い機械システムへも非線形モデル予測制御の適用範囲が広がりつつあります。本講習会では、非線形最適制御問題の基礎から始めて、非線形モデル予測制御において解かなければならない問題、その実時間アルゴリズムと応用事例について解説します。また、数式処理を用いた自動コード生成の仕組みと使い方についても解説します。

受講対象・レベル

・メカトロ系や化学プロセスを含むさまざまなシステムにおいて、拘束条件や非線形性を考慮した高性能な
   制御を実現したい方
・時々刻々変化していく環境下での最適化を実現したい方

必要な予備知識

ベクトル、行列、偏微分に関する基礎知識

習得できる知識

・最適制御とモデル予測制御の問題設定と特徴
・最適制御とモデル予測制御の数値解法の考え方
・最適制御とモデル予測制御の応用事例
・自動コード生成ツールを使ったモデル予測制御のシミュレーション方法
   など

セミナープログラム

1.はじめに
2.最適制御の基礎
 1)最適制御問題とは
  a)例示しながら問題を解説
  b)最適制御の適用手順
 2)変分法と停留条件
  a)変分法と停留条件とは
  b)拘束条件付きの変分法とラグランジュ乗数
  c)最適制御問題における変分・停留条件
  d)例題LQ(Linear Quadratic)制御
 3)数値解法
  a)概要・代表的な数値解放
  b)勾配法
  c)ニュートン法
  d)シューティング法
  e)不等式高速条件の扱い方
 4)例題をみてみよう
3.非線形モデル予測制御の問題設定と実時間アルゴリズム

 1)モデル予測制御の基礎と特徴
 2)例題をみてみよう
 3)実時間アルゴリズム
  a)問題の性質を利用
  b)時間変化する解の追跡
  c)効率的なアルゴリズムとは
 4)適用例(実験とシミュレーションによる有効性の検証)
  a)入力拘束付き2リンクアームの振り上げ
  b)離散値入力によるホバークラフトの制御
4.モデル予測制御の応用と展開
 1)応用事例を基にモデル予測制御をイメージする
  a)船舶
   ・船舶推力配分のオンライン最適化
   ・船舶のルートトラッキング
  b)自動車
   ・自動車の最適経路生成
   ・自動車の衝突回避
  c)鉄鋼
   ・冷間圧延における板厚・張力制御
  d)電力需給制御
   ・実時間価格制度による電力需給制御
  e)その他の応用
 2)数式処理による自動コード生成
 3)例題を見てみよう
 4)アルゴリズムの展開
  a)計算効率化
  b)微分ゲーム
  c)推定
  d)オフセット補償と適応制御
  e)評価関数の調整方法
5.まとめ・参考文献
<質疑応答>


*途中、お昼休みや小休憩を挟みます。


■講演中のキーワード
   最適制御、モデル予測制御、非線形システム、実時間最適化、数式処理、自動コード生成


■セミナーを受講された方の声
・本分野は難解なイメージだったが、わかりやすい解説で腹落ちしました。
・基礎から実際の応用例まで幅広い知識を獲得できました。
・従来の制御の延長と思っていましたが、実際はまた別の考え方で驚きました。
・一般的な理論を、実際の環境や具体的な問題へ適用するためのとっかかりになりました。
・質問にも丁寧に回答くださりありがとうございました。
・大塚先生の包括的なお話を聞く事できるという事で参加しました。講義中のサンプルコードについても配布くださり
   感謝致します。
   など、ご好評の声を多数頂いております!