AI技術を含む制御技術の産業応用

★システム同定、適応制御やディープラーニングによる高度な学習制御までを必要な基礎知識から現在使われている各種応用事例までをわかりやすく解説!


★制御機器の高性能化を検討している方、知能化された制御技術の導入をお考えの方、具体例からわかりやすく学びたい方にお勧めのセミナーです!


講師


群馬大学 理工学府 電子情報部門 教授 橋本 誠司 先生


受講料


1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)  


*1社2名以上同時申込の場合 、1名につき30,240円  


*学校法人割引 ;学生、教員のご参加は受講料50%割引


セミナーポイント


■はじめに:
近年,ITやICTの高度化に伴い,人工知能(AI)に基づく知能化した制御技術が産業界にも導入されてきている。本講座では,知能化した制御手法として,適応同定に基づくモデルベースの適応制御法,そしてディープラーニングに基づく学習制御法の基礎について,産業分野への応用事例を交えて平易に紹介する。

■ご講演中のキーワード:
システム同定,適応同定,適応制御,ディープラーニング,ニューラルネット,機械学習,学習制御

■受講対象者:
PID制御などの古典制御に携わっている方が望ましいですが,工学分野の方で,今後,制御機器の高性能化に向け,適応制御やニューラルネットなどの知能化制御の導入を考えている方。

■必要な予備知識:
高校卒業(理系)レベルの物理,数学の知識と制御工学の基礎知識。

■本セミナーで習得できること:
・システム同定,適応同定,適応制御の基礎知識
・ニューラルネットに基づく学習制御の基礎知識
・(上記)基礎知識の各種産業応用手法


セミナー内容


1. 人工知能と制御
  1) これまでの制御理論(古典系PID〜最適制御まで)
  2) 人工知能による制御技術
    ・ニューラルネットワーク
    ・ニューラルネットワークと制御

2.適応同定と適応制御
  1)システム同定
    ・システム同定で何ができるのか
    ・システム同定の基本手順と必要な前提知識
    ・システム同定とモデル妥当性の検証
    ・プログラミング環境およびソフトの紹介
  2)適応同定
    ・逐次最小二乗法
    ・忘却要素を用いた適応同定法
  3)適応制御
    ・モデルベースド制御
    ・適応同定モデルに基づく適応制御法

3.適応制御より高度な学習制御(AI)
  1)学習制御とは
  2)ニューラルネット
    a)多段型ニューラルネットワーク
    b)ニューラルネットワークの学習アルゴリズム
     ・再急降下法
     ・誤差逆伝播法
  3)ニューラルネットを用いた制御構造
    a)非線形制御における代表的な手法
      ・教師あり学習
    b)フィードバック誤差学習

4.適応制御と学習制御(AI)の応用例
  1)超精密ステージ
    ・高精度位置決め制御
  2)安定化電源
    ・スイッチング電源の出力電圧制御
  3)ガソリンエンジン
    ・空燃比制御
  4)プロセスシステム
    ・むだ時間制御

5.制御性能改善や故障診断のためのモデルパラメータ推定法
  1)適応同定に基づく推定法
  2)学習制御(AI)に基づく推定法
     ・制御対象のモデルパラメータ推定