Tecniche di Controllo Data-Driven con MATLAB e Simulink

Presentazione

In caso di sistemi molto complessi, soprattutto laddove sono presenti dinamiche incerte e disturbi, approcci classici al controllo trovano grosse difficoltà sia in termini di prestazioni che a livello di implementazione. Basti pensare ai sistemi da controllare quali guida autonoma, robotica, sistemi aerospaziali ed applicazioni di controllo motore.

I controlli Data-driven possono rappresentare una valida soluzione nel rispondere, in maniera efficace a queste sfide, utilizzando ad esempio, i dati misurati per migliorare le prestazioni del controllore.

In questo webinar, verranno introdotti varie tecniche di controllo Data-driven come il modello di predizione (realizzato con tecniche di deep-learning) usato nel Model Predictive Control (MPC), Active Disturbance Rejection Control (ADRC) e Reinforcement Learning (RL).

Approfondiremo quindi i principi di funzionamento di questi metodi e valuteremo quali sono i loro punti di forza e di debolezza. Mostreremo inoltre, le storie da parte dei nostri clienti, i quali hanno già implementato con successo queste tecniche di controllo nelle loro applicazioni.

Infine, daremo una dimostrazione pratica dei suddetti metodi, adottati in contesti diversi, usando MATLAB e Simulink. 

Punti principali 

• Introduzione ai controlli Data-driven  
• Fondamenti e dimostrazioni di tecniche di controllo Data-driven:
• Model predictive control con modello di predizione implementato usando deep-learning
• Active disturbance rejection control
• Reinforcement learning

Informazioni sul relatore/sui relatori 

Feng He è un Application Engineer presso MathWorks. Prima di MathWorks, ha lavorato nell'industria automotive. 

5 anni presso General Motors come Application Software and Algorithm Development Engineer, implementando il controllo termico di nuova generazione per i motori a combustione interna.

2 anni presso Plastic Omnium (Austria) implementando un flusso di lavoro Model Based Design per il controllo, simulazione e integrazione con l’hardware di un sistema fuel cell.

Possiede una Laurea Magistrale in Ingegneria dell' Automazione e Controllo degli Sistemi Complessi presso l'Università degli Studi di Catania.