研究会主旨

SICE制御部門プラントモデリング部会の研究会は,制御とモデルに係わる研究者と技術者が最先端の研究成果を共有し,活発に議論することを目指しています.モデルベース開発 (MBD) では,プラントモデルは中心的役割を演じています.近年,コンピュータの飛躍的な性能向上と相まって,多種多様なセンサーやデータベースから入手した大量のデータを処理し,データの背後に潜む有用な知識表現,規則,判断基準などを抽出するという機械学習技術もプラントモデリングの分野で注目されています.機械学習技術は,確率統計,最適化など,高度な手法を総合的に駆使しており,有望視されていますが,産業界への応用については,その有用性や問題点などが関心持たれています.そこで,今回は,「機械学習によるプラントモデリングの応用と実践」というと視点で的を絞り,産業界の現場でご活躍されている専門家の方々にご講演をお願い致しました.内容は盛り沢山で,深層ニューラルネットワーク,ガウス過程,システム同定など,多岐にわたります.参加者と講演者の活発な議論と交流を期待したいと思います.

日 時

2018年9月7日(金) 13:30-17:10

場 所

東京電機大学千住キャンパス(5号館2階5203室)

参加費

無 料(技術交流会は有料)

テーマ

「機械学習によるプラントモデリングの応用と実践」

プログラム

13:30-13:40 開会の辞
13:40-14:40 「機械学習によるディーゼルエンジン吸排気系の実時間MPC設計」
株式会社 豊田中央研究所 森安 竜大 氏
14:50-15:50 「ガウス過程回帰を用いた自動車エンジンモデリング」
日本電気株式会社 大山 博之 氏
16:00-17:00 「半教師あり学習を用いたプラントモデリング」
株式会社富士通研究所 牧原 史弥 氏
17:00-17:10 閉会の辞
17:45-20:00 技術交流会(参加任意,会場周辺の予定,5,000円程度)

参加申し込み

参加ご希望の方は,下記のフォームで以下の連絡先にご連絡ください.
茨城大学 楊 子江 shikoh.yoh.zijiang@vc.ibaraki.ac.jp TEL:0294-38-5205

参加申込書

◆ 研究会に:参加する / 参加しない (どちらか一方を削除下さい)
◆ 技術交流会に:参加する / 参加しない (どちらか一方を削除下さい)
◆ 所属:
◆ お名前:
◆ メール:

参加申し込み期限

2018年8月31日(金) 先着順(定員100名)

講演概要

13:40-14:40
題目:機械学習によるディーゼルエンジン吸排気系の実時間MPC設計
講師:株式会社 豊田中央研究所 森安 竜大 氏
概要:ディーゼルエンジン吸排気系には複数の操作量と目標が存在し,かつ多くの制約を同時に満足させる必要がある.本研究では上記システムへ非線形モデル予測制御(MPC)を適用し,それを低演算負荷で実現するための機械学習に基づく実装法を検討した.MPCにおいて各時刻で解く最適制御問題の解は,同時刻での状態や外乱等に依存するため,事前にそれらの変数と解の関係を機械学習で近似しておけば,同問題をオンラインで求解することは不要となる.本手法を適用して構築した制御器により,目標値への良好な追従および高速な制御演算が可能なことをシミュレーションと実機実験で実証した.
講師略歴:2013年大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了.同年(株)豊田中央研究所入社.パワートレーン制御への機械学習手法の応用に関する研究に従事. 計測自動制御学会,自動車技術会,日本機械学会会員.

14:50-15:50  
題目:ガウス過程回帰を用いた自動車エンジンモデリング
講師:日本電気株式会社 大山 博之 氏
概要:近年, 機械学習アルゴリズムにより統計的に同定した動的モデルを用いて, 予測や制御を行う研究が盛んに行われている. その中でもガウス過程回帰は, 平均値以外に分散の予測値を得られるため推定精度も把握することができる上, 比較的少量のデータからモデルを構築できる.更にオンライン学習手法として, 新たなデータを獲得する度に逐次的にモデルの更新を行う手法が提案されており, 実システムへの応用が期待される. ここでは、モデルベース開発が主流である自動車エンジン制御におけるガウス過程回帰モデルの応用例を深層学習との比較を交えながら紹介する.
講師略歴:2009年東京工業大学工学部制御システム工学科卒業, 同年全日本空輸株式会社に入社.その後, 2013年に東京工業大学理工学研究科機械制御システム専攻修士課程入学, 主に制御工学のモデル予測制御, モデル同定の研究に従事. 2018年に同専攻博士後期課程を修了し, 現在は日本電気株式会社データサイエンス研究所にて自律適応制御の研究を担当. 計測自動制御学会の会員.

16:00-17:00
題目:半教師あり学習を用いたプラントモデリング
講師:株式会社富士通研究所 牧原 史弥 氏
概要:モデル予測を用いた設備の異常検知の実現において,システム同定の果たす役割は大きい.特に,設備の稼働状態によって対象のダイナミクスが切り替わる場合,その稼働状態を明示的に扱うスイッチドシステムの同定手法は,可解釈性の観点において重要である.本発表では,近年報告された,機械学習のテクニックを駆使したスイッチドシステムの同定手法を紹介する.あわせて,現在取り組んでいる,同定用データセットの一部に対して稼働状態のラベルをあらかじめ付与したうえで同定を行う半教師あり学習を用いたモデリングのアプローチを紹介する.
講師略歴:2016年株式会社富士通研究所入社.以来,厚木研究所にて,プラント設備の保全技術開発に従事.

技術交流会

会場:未定,後にお知らせいたします
時間:未定,後にお知らせいたします