Descrizione del progetto
L’identificazione dei sistemi di tipo «black-box» non lineari migliora la progettazione basata sui modelli
I modelli sono fondamentali per la progettazione, lo sviluppo e la convalida di sistemi dinamici complessi, riducendo al minimo i tempi e i costi della sperimentazione e della prototipizzazione e migliorando le prestazioni dei sistemi. La progettazione basata sui sistemi ha compiuto significativi progressi negli ultimi anni, eppure i modelli non riescono ancora ad acquisire le dettagliate dinamiche non lineari dei sistemi reali. Il progetto COMPLETE, finanziato dal CER, tenterà di colmare questa fondamentale lacuna sviluppando una nuova teoria e nuovi algoritmi che estendano le capacità di un modello approssimativo pre-esistente. Nello specifico, il progetto interconnetterà in modo flessibile il modello pre-esistente e il completamento del modello «black-box», garantirà che i modelli di completamento guidati dai dati preservino gli aspetti teorici chiave dei sistemi e svilupperà strategie di progettazione degli esperimenti basate sui dati per la gestione degli errori senza la necessità di ricorrere a sperimentazioni estensive.
Obiettivo
Systems and control engineers aim to master increasingly complex dynamical systems while including stronger performance, operational and energy constraints. As model-based control design remains the dominant paradigm, this results in an increasing need for nonlinear modeling. However, model interpretability and generalization capabilities form important roadblocks for a wide adaptation and applicability of nonlinear system identification methods.
Strong prior knowledge is given by existing models, provided by system designers and engineers, even though they do not capture all the nonlinear dynamics of the real-life system. These models are currently not accounted for during black-box system identification. COMPLETE aims to develop a comprehensive nonlinear system identification framework to obtain accurate and interpretable models of measured complex system dynamics by completing an approximate pre-existing model through black-box nonlinear system identification. New theory and algorithms are put in place to 1) provide model structures, algorithms and theory that flexibly interconnect the pre-existing model and the black-box completion 2) ensure that data-driven completion models are interpretable and preserve key system theoretic aspects 3) data-driven experiment design strategies to detect, quantify and localize model errors at low experimental cost.
These objectives are far beyond the actual abilities of system identification, lifting the model completion for dynamical systems from ad-hoc approaches to a systematic, flexible, theoretically supported framework. My leading expertise on structured nonlinear system identification, and recent proof-of-concept results ensure the feasibility of the project. The resulting system identification framework is applicable over a wide range of engineering disciplines (mechanical, electrical, biomedical) and provides system engineers with the necessary insight to guide them towards better solutions for tomorrow's industry.
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
5612 AE Eindhoven
Paesi Bassi