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時系列データからの制御対象モデル構築法

時系列データからの制御対象モデル構築法

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概要

本セミナーは、制御分野における時系列データから制御系設計、突発的異常発生予知のモデリングを紹介いたします。
産業界の制御開発者向けに、実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説いたします。

開催日

  • 2024年10月31日(木) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

　近年、IoTやDXの導入が産業分野にも進んできて、システム制御対象から連続的な時系列データが比較的容易に収集できるようになりました。しかし、蓄積された時系列データからシステム制御のための動特性を実用レベルでモデル化するのは一定の知識とノウハウが必要です。
　本セミナーでは、時系列データからの制御モデルを構築する技法として、定番の伝達関数や重回帰法やAR自己回帰、および高度な時系列ニューラルネットや状態空間表現の基礎原理を分かりやすく解説します。またそれぞれの技法について、講師が実践した実例を示してどのモデルがどのような対象に適しているかを説明します。
　モデリング技法を学んでも、現実の実践に立ちはだかるのは現場データの質と量です。講師のメーカ勤務と大学教員数十年の経験から、現場におけるロバストな時系列データ収集システム構築、収集した不完全な時系列データの調整・補正方法について実践的ノウハウを示します。
　最後に、最近話題となっている生成AIの基盤技術であるTransformerという時系列ニューラルネットについて制御分野への応用研究を展望します。

  1. はじめに
    1. 時系列データと制御の相性
      • 制御の本質は動特性なので対象データ収集は時系列が必須
    2. シミュレーションとモデルベース制御
      • 時系列データからのモデル構築を制御システム開発にどう活かすか
  2. 時系列データから伝達関数
    1. 時系列データ変化から伝達関数の作り方
      • 教科書の初歩、プラス実務に必須な実例
        • ランプ変化
        • リミッター等
    2. 時系列データからデータ変化点抽出の実際
      • 急変点抽出カットアウト法とDNA解析由来Breakpoint法の紹介
  3. 重回帰モデリング
    1. 重回帰モデルの基礎
      • 連続時系列データから定常区間を切り出してモデル化する実務手順
    2. 実例1:設備消費電力重回帰モデル
      • 多数の時系列データ群からの効きが良い説明変数を選択するコツ
  4. 自己回帰ARモデリング
    1. 自己回帰ARモデルの基礎
      • 時系列データから次ステップを予測するモデリングの定番を紹介
    2. 実例2:設備電力抑制指令応答ARモデル
      • 電力抑制指令5分後のステップ応答を予測するARモデルの構築・評価例
  5. 時系列データから状態空間モデリング
    1. ARモデル経由の状態空間表現
      • 通常は難しい現代制御用モデルを時系列データから簡易導出する方法
    2. 実例3:設備電力最適制御
      • 時系列データからの状態空間モデルを用いた評価関数最適制御の例
  6. 時系列ニューラルネット応答モデリング
    1. AIにより複雑な特性をモデル化
      • 通常深層型と時系列専用LSTM型ニューラルネットの仕組み紹介
    2. 実例4:設備保全運転の発生予測
      • 定常状態から突如起こる時系列事象を予知するという非常に困難な例
    3. 稀な突発事象予測の評価手法
      • 通常の予測精度評価法ではなくTheat Score法による実戦的評価
  7. 時系列データ収集ノウハウ
    1. 時系列データ収集システム構築
      • 時系列データ収集専用IoT通信システム「IEEE1888」紹介
    2. 時系列データ収集モジュレーション法
      • 通常運用状態を維持しつつステップ応答指令実験を埋め込む方法
    3. 時系列データ補正SMOTE法
      • なかなか実測できない時系列パターンを人工的に増強する手法
  8. 生成AIと時系列データ
    1. 生成AIの技術基盤Transformer
      • ChatGPTの内部にある最先端時系列ニューラルネット紹介
    2. Transformerの時系列制御への応用研究動向
      • 自然言語の時系列から産業監視制御の時系列へと応用研究
    3. Transformerによる産業応用の研究例
      • 故障予知
      • 気象予報
      • 空調負荷予測
  9. まとめ
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講師

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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
1口
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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