1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  66,000円(税込)/1口 が格安となります。



☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『システム同定による
 制御のためのモデリング≪実践編≫』
 


 〜システム同定を自由自在に使いこなす〜


 S240904AW


テキストとして、「システム同定の基礎」(東京電機大学出版局/2970円(税込))を使用しますので、申込用紙のテキスト希望欄に○印を記入下さい。
受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。


 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2024年9月4日(水)13:00-17:00
受 講 料:1人様受講の場合 51,700円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)


 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

 ***関連セミナー*** ★Web配信セミナー★『モデル予測制御入門』(2024年9月17日(火))
 ***関連講座*** 【制御のためのモデリングとカルマンフィルタ講座】

 講 師

 

 足立修一(あだちしゅういち) 氏 

   慶應義塾大学 名誉教授(工学博士)

 <経歴>   1981年 慶應義塾大学 工学部 電気工学科卒業
  1986年 慶應義塾大学大学院 工学研究科 博士課程 電気工学専攻修了(工学博士)
  1986年 株式会社東芝入社 総合研究所 勤務
  1990年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 助教授
   1993年 〜1996年 科学技術庁 航空宇宙技術研究所(現JAXA)客員研究官 兼務
  2002年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 教授
   2003年 〜2004年 ケンブリッジ大学 工学部(制御グループ) 客員研究員(Gonville and Caius College)
  2006年 慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授
  2023年 慶應義塾大学 名誉教授
<研究テーマ>   1 システム同定理論と時系列解析…実用的なシステム同定理論の開発
 2 非線形・非ガウシアン最適フィルタリング理論(状態推定問題)…Unscented Kalman filter (UKF) / カルマンフィルタ理論の実用化検討
 3 制御系設計理論…モデル予測制御(Model Predictive Control)
<主な著書>   「続 制御のこころ〜モデルベースト制御編」(2023)、「制御工学のこころ〜古典制御編」(2021)、「制御工学の基礎」(2016)、「バッテリマネジメント工学〜電池の仕組みから状態推定まで〜」(2015)、「カルマンフィルタの基礎」(2012)、「システム同定の基礎」(2009)、「電気自動車の制御システム〜電池,モータ,エコ技術〜」(2009)など…以上、東京電機大学出版局。
 「信号・システム理論の基礎〜フーリエ解析,ラプラス変換,z変換を系統的に学ぶ〜」(2014)など…コロナ社

 セミナーの概要

 

 本セミナーでは,システム同定の基礎をある程度理解されている方(たとえば『システム同定によるデータ駆動モデリングの基礎とカルマンフィルタとの関係』受講者)を対象に,より実践的なシステム同定の利用法を解説します。
 まず,システム同定の手順を簡単にまとめます。次に,相関解析法,スペクトル解析法などのノンパラメトリックモデル同定法を述べ,引き続いて最小二乗法と予測誤差法などのパラメトリックモデル同定法を解説します。MATLABのシステム同定ツールボックスを用いて,さまざまなシステム同定法の比較を行います。さらに,部分空間法による状態空間モデルの同定法を紹介します。最後に,システム同定のシナリオをまとめます。 

 講義項目

 

 1 システム同定の手順(iddemo1)

 2 システム同定用モデル
  2.1 式誤差モデル:ARXモデル,FIRモデル,ARMAXモデル
  2.2 出力誤差モデル:OEモデル,BJモデル
  2.3 状態空間モデル:出力誤差モデル,イノベーションモデル


 3 ノンパラメトリックモデル同定法
  3.1 相関解析法,スペクトル解析法

 4 パラメトリックモデル同定法(伝達関数モデル)
  4.1 最小二乗法と予測誤差法
  4.2 さまざまなシステム同定法の比較(iddemo2)
  4.3 逐次同定法(iddemo5)
  4.4 モデル構造の決定とモデル妥当性の評価(iddemo3)
  4.5 高次ARXモデルを用いた同定とサンプリング周期の選定法


 5 パラメトリックモデル同定法(状態空間モデル)
  5.1 特異値分解法
  5.2 部分空間法法


 6 システム同定のシナリオ



 お1人様      受講申込要領 1口(1社3名まで) 受講申込要領 セミナー 総合日程 画像認識 セミナー日程
 新宣伝 セミナー日程