Mechatronikai rendszer öntanuló szabályozása Gauss-folyamattal
Napjainkban a modern számítógép-architektúrák megnövekedett számítási teljesítménye lehetővé teszi a gépi tanulásra épülő eljárások egyre szélesebb körű alkalmazását. Ezen algoritmusok többsége adaptív, azaz működés közben, a gyűjtött adatok alapján folyamatosan fejlődik, tanul. Gépi tanulást előszeretettel alkalmaznak olyan problémákra, mint például elektronikus levelek szűrése, gépi látás, vagy autonóm járművek irányítása, de megjelenik rúdszerkezetek szilárdságtani tervezésében is.
Az irányítástechnikában elterjedt a lineáris modellek használata azok kezelhetősége és szilárd elméleti háttere miatt. A valóságban azonban számos fizikai, mechatronikai rendszerben tapasztalunk nagy mértékű nemlinearitást, aminek következtében a lineáris modell nem képes a dinamika leírására a teljes működési tartományon. Mechanikai rendszerekre jellemző nemlinearitás a száraz súrlódás, a mágneses telítődés stb. Napjainkban a nemlineáris identifikációs és irányítási módszerek széles skálája létezik ugyan, de gyakori összetettségük és általánosíthatóságuk hiánya miatt ipari alkalmazásuk még nem terjedt el.
A dolgozat célja a gépi tanulás és az irányításelmélet egyesítése, Gauss-folyamattal kiegészített nominális modell és modell prediktív irányítás (MPC) együttes alkalmazásával létrehozott öntanuló irányítási módszer fejlesztésének útján. Az így alkotott algoritmus mérési adatokat felhasználva képes kompenzálni a lineáris matematikai modell bizonytalanságait, komplex nemlineáris jelenségek hatásait, illetve gépspecifikus tulajdonságokat. Adaptív működéssel egyidejűleg képes biztonsági garanciákat biztosítani, flexibilis, és hatékonyan implementálható. A dolgozatban két különböző öntanuló eljárás van bemutatva, elsőként egy megerősítéses tanuláson alapuló explicit MPC. A módszer előnye, hogy az off-line optimalizációból kifolyólag kisebb a valós idejű számítási igénye, így jól alkamazható magas mintavételezési frekvencia mellett. Hátránya azonban, hogy működés közben nincs minden biztonsági előírásra garancia biztosítva. A második öntanuló eljárás on-line optimalizációra épülő Gauss-folyamaton alapuló MPC, ami képes valós idejű optimális irányításra a szükséges fizikai kényszerek (vagyis biztonsági garanciák) betartásával egyidejűleg.
A tárgyalt irányítási stratégiák egy saját tervezésű, tintasugaras nyomtató mechanizmusából épített, vízszintesen megvezetett inverz inga egyensúlyozásán keresztül vannak bemutatva. Korábbi mérési adatok alapján a megvalósított rendszer jelentősen eltér a levezetett mechanikai modelltől, így indokolt az adatalapú, öntanuló irányítás alkalmazása.
szerző
-
Antal Péter
Mechatronikai mérnöki alapszak (BSc)
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
Péni Tamás
tudományos főmunkatárs, Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (külső) -
Sykora Henrik
Tudományos segédmunkatárs, Műszaki Mechanikai Tanszék
