Ontdek hoe controllers leren van data en zich aanpassen aan verstoringen en veranderende systemen om de prestaties van motion control en robotica te verbeteren.
Learning and Adaptive Control onderzoekt hoe controllers hun prestaties kunnen verbeteren door te leren van data over verstoringen of veranderende systeemdynamica. Conventionele controllers gebruiken vaste parameters en worden breed toegepast omdat ze relatief eenvoudig te ontwerpen zijn en stabiliteitsgaranties bieden. Controllers met vaste parameters kunnen echter niet altijd optimale prestaties behouden wanneer systemen of bedrijfsomstandigheden veranderen.
In dit vak bestudeer je regelmethoden die verstoringen leren herkennen of zich aanpassen aan onzekere systeemdynamica. Onderwerpen zijn onder andere disturbance observer-based control, iterative learning control, adaptive feedforward control, model reference adaptive control en adaptive control of uncertain Euler-Lagrange systems. Je leert de onderliggende concepten, aannames en algoritmen, implementeert basisversies van deze controllers en simuleert hun respons. Het vak helpt je te beoordelen welke lerende of adaptieve methode geschikt is voor een specifiek regelvraagstuk en hoe deze methode de prestaties kan verbeteren ten opzichte van conventionele regeltechniek.
Moderne bewegingssystemen en robottoepassingen functioneren steeds vaker onder veranderende omstandigheden, met onzekere systeemparameters en terugkerende verstoringen. Controllers met vaste parameters kunnen goede prestaties leveren, maar gebruiken geen nieuwe informatie om hun respons verder te verbeteren.
Lerende en adaptieve regelmethoden gebruiken meetdata om het gedrag van een controller bij te stellen. Ze kunnen terugkerende verstoringen leren herkennen, systeemdynamica schatten of controllerparameters aanpassen om een gewenste respons te bereiken. Deze methoden worden steeds relevanter voor professionals die werken met precisiesystemen, robotica, mechatronica en geavanceerde motion control, waarbij consistente prestaties en aanpassingsvermogen belangrijk zijn.
Dit is een regulier mastervak waaraan zowel studenten als professionals kunnen deelnemen. In het eerste deel van het vak worden de onderliggende principes van lerende en adaptieve regeltechniek geïntroduceerd. Deelnemers bestuderen basisimplementaties, typische toepassingen en de aannames achter verschillende regelmethoden. Via wekelijkse opdrachten doen zij ervaring op met het implementeren van de methoden en het simuleren van hun respons.
In het tweede deel bestuderen en beoordelen deelnemers een recente ontwikkeling of toepassing uit de wetenschappelijke literatuur. Professionals kunnen een artikel of onderwerp kiezen dat aansluit bij een project of vraagstuk binnen hun eigen organisatie. Gastcolleges bieden voorbeelden van recente ontwikkelingen en toepassingen binnen onderzoek en industrie.
Professionals kunnen de cursus gedeeltelijk online volgen. Aanwezigheid is vereist tijdens feedbacksessies voor de opdrachten. Waar mogelijk kunnen opdrachten en toetsing worden aangepast aan de leerdoelen van de professionele deelnemer. Mogelijkheden kunnen met het docententeam worden besproken.
Details en toetsing:
Het vak is bedoeld voor professionals die werken met motion control, robotica, mechatronica of geavanceerde dynamische systemen en de systeemprestaties willen verbeteren door middel van lerende en adaptieve methoden. Typische profielen zijn onder andere control engineers, robotics engineers, mechatronics engineers, R&D-engineers, systeemarchitecten, motion control specialists en technisch onderzoekers.
Voor deelname is voorkennis vereist van calculus, lineaire algebra, lineaire systemen, dynamische modellering van mechanische systemen, state-space representations, digitale regeltechniek, optimale regeltechniek en de regeling van MIMO-systemen. Deze achtergrond kan bijvoorbeeld worden verkregen via het vak Control System Design for Robotics van de Universiteit Twente.
Rond je het vak succesvol af, dan ontvang je een microcredential. Deze microcredential is een digitaal bewijs dat je de toetsonderdelen van het reguliere mastervak hebt behaald en daarmee de bijbehorende leerresultaten beheerst.
Je kunt ook deelnemen zonder toetsing. Kies je daarvoor, of behaal je niet alle toetsonderdelen, dan ontvang je een digitaal certificaat van deelname.
Startdatum: Februari (Q3)
Totale doorlooptijd: Februari tot en met april (exclusief herkansingen) (140 uur studielast)
Aantal bijeenkomsten/collegedagen: Colleges, tutorials, wekelijkse opdrachten, gastcolleges, feedbacksessies en een mondeling tentamen. Het exacte aantal bijeenkomsten wordt nog vastgesteld.
Totale kosten: €2067,15 (5 ECTS × €413,43 per ECTS)
Programmatype: Mastercourse
Locatie: University of Twente, Enschede, NL
Voertaal: Engels
Toelatingseisen: Kennis van calculus, lineaire algebra, lineaire systemen, basale dynamische modellering van mechanische systemen, state-space representations, digitale regeltechniek, optimale regeltechniek en de regeling van MIMO-systemen is vereist. Het vak Control System Design for Robotics, of een vergelijkbare vooropleiding, biedt de verwachte regeltechnische achtergrond.
Studiemateriaal:
Docenten: