Results on data-driven controllers for unknown nonlinear systems
| Promotie: | Mw. M. (Monica) Rotulo |
| Wanneer: | 30 augustus 2022 |
| Aanvang: | 09:00 |
| Promotor: | C. (Claudio) De Persis, Prof |
| Copromotor: | dr. P. Tesi |
| Waar: | Academiegebouw RUG |
| Faculteit: | Science and Engineering |
Door data gestuurde regeloplossingen voor dynamische systemen
De big data-revolutie verandert ingrijpend de manier waarop we natuurlijke fenomenen om ons heen analyseren en begrijpen. Op het gebied van regeltechniek stelt data-gedreven besturing onderzoekers in staat om nieuwe intelligente algoritmen te verkennen om complexe dynamische systemen te modelleren en te besturen.
Data-gedreven besturing is gebaseerd op het leren van controllers van een onbekend dynamisch systeem door direct gebruik te maken van data. Het achterliggende idee is dat informatie over het model kan worden verzameld uit experimenten, waarbij de identificatiestap, die onpraktisch of te duur kan zijn, volledig wordt omzeild. In haar proefschrift presenteert Monica Rotulo data-gedreven regeloplossingen voor verschillende families van onbekende dynamische systemen, met een focus op zowel lineaire als speciale klassen van niet-lineaire systemen.
In het eerste deel van het proefschrift beschouwt Rotulo het lineaire kwadratische regulatorprobleem voor lineaire tijdinvariante discrete-tijdsystemen. Het systeem wordt verondersteld onbekend te zijn en informatie over het systeem wordt gegeven door een eindige verzameling gegevens. Dit maakt het mogelijk om in één keer de optimale controlewet te bepalen, zonder tussenliggende identificatiestap.
Ten tweede presenteert Rotulo een online algoritme voor lerende controllers toegepast op geschakelde lineaire systemen. Door on-the-fly gegevens te verzamelen kan het regelmechanisme eventuele veranderingen in de dynamiek van de fabriek vastleggen en zich dienovereenkomstig aanpassen om de loopdynamiek te stabiliseren.
Ten slotte leidt Rotulo data-gedreven methoden af voor een meer algemene klasse van niet-lineaire systemen via niet-lineariteitsannulering. Hiertoe maakt zij gebruik van een ‘woordenboek’ van niet-lineaire termen waarin de niet-lineariteiten van het onbekende systeem zijn opgenomen.
Monica Rotulo verrichtte haar promotieonderzoek bij de afdeling Smart Manufacturing Systems van het Engineering and Technology institute Groningen (ENTEG) met financiering via het RUG-onderzoekscentrum DSSC.