اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت کنترل‌کننده‌های هوشمند با یادگیری تقویتی: از مدل‌سازی کوپمن تا کنترل پیش‌بین اقتصادی (eNMPC)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت کنترل‌کننده‌های هوشمند با یادگیری تقویتی: از مدل‌سازی کوپمن تا کنترل پیش‌بین اقتصادی (eNMPC)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کنترل فرآیندهای صنعتی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای کنترل پیش‌بین پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر اتوماسیون و کنترل فرآیندهای صنعتی
• 2. مروری بر چالش‌های کنترل فرآیندهای پیچیده
• 3. معرفی روش‌های کنترل کلاسیک و محدودیت‌های آن‌ها
• 4. هوش مصنوعی در کنترل فرآیند: فرصت‌ها و چالش‌ها
• 5. یادگیری ماشین برای کنترل فرآیند: یک نگاه کلی
• 6. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه و کاربردها
• 7. مبانی یادگیری تقویتی: محیط، عامل، پاداش
• 8. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning, SARSA
• 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning): DQN, DDPG
• 10. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی On-Policy و Off-Policy
• 11. مبانی تئوری سیستم‌های دینامیکی
• 12. فضاهای حالت و معادلات حالت
• 13. خطی‌سازی سیستم‌های غیرخطی
• 14. مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی
• 15. مقدمه ای بر مدل کوپمن
• 16. تئوری کوپمن: مفاهیم و کاربردها
• 17. مزایای استفاده از مدل کوپمن در کنترل
• 18. تخمین مدل کوپمن از داده
• 19. روش‌های تخمین مدل کوپمن: DMD, EDMD
• 20. انتخاب توابع پایه (basis functions) مناسب برای مدل کوپمن
• 21. معرفی کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
• 22. اصول MPC: پیش‌بینی، بهینه‌سازی، کنترل
• 23. فرمول‌بندی مسئله MPC
• 24. محدودیت‌ها در MPC
• 25. حل مسائل MPC: روش‌های عددی
• 26. کنترل پیش‌بین اقتصادی (Economic MPC - eNMPC)
• 27. تفاوت‌های کلیدی eNMPC با MPC استاندارد
• 28. فرمول‌بندی مسئله eNMPC
• 29. مزایای eNMPC در کنترل فرآیندهای صنعتی
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی eNMPC
• 31. ترکیب یادگیری تقویتی و MPC
• 32. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد MPC
• 33. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای MPC
• 34. یادگیری تقویتی برای جایگزینی MPC
• 35. معماری کلی سیستم کنترل پیشنهادی
• 36. نقش مدل کوپمن در سیستم کنترل
• 37. ادغام مدل کوپمن با یادگیری تقویتی
• 38. طراحی سیستم پاداش در یادگیری تقویتی
• 39. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
• 40. آموزش عامل یادگیری تقویتی
• 41. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
• 42. معرفی واحد جداسازی هوا (ASU)
• 43. فرآیند جداسازی هوا: اصول و چالش‌ها
• 44. مدل‌سازی ASU
• 45. دینامیک ASU
• 46. اهداف کنترل ASU: بهره‌وری، ایمنی، کیفیت
• 47. کنترل ASU با استفاده از روش‌های کلاسیک
• 48. کنترل ASU با استفاده از MPC
• 49. کنترل ASU با استفاده از eNMPC
• 50. پیاده‌سازی مدل کوپمن برای ASU
• 51. تخمین مدل کوپمن از داده‌های ASU
• 52. انتخاب توابع پایه مناسب برای ASU
• 53. ادغام مدل کوپمن با eNMPC برای ASU
• 54. طراحی کنترل‌کننده eNMPC مبتنی بر مدل کوپمن
• 55. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی eNMPC در ASU
• 56. طراحی سیستم پاداش برای کنترل ASU
• 57. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب برای ASU
• 58. آموزش عامل یادگیری تقویتی برای ASU
• 59. ارزیابی عملکرد کنترل‌کننده پیشنهادی در ASU
• 60. مقایسه عملکرد با روش‌های کنترل کلاسیک و MPC
• 61. تحلیل پایداری سیستم کنترل
• 62. بررسی حساسیت سیستم کنترل به تغییرات پارامترها
• 63. مقاوم‌سازی سیستم کنترل
• 64. کاربرد یادگیری تقویتی در شناسایی خطا و عیب‌یابی در ASU
• 65. پیاده‌سازی سیستم کنترل در محیط شبیه‌سازی
• 66. استفاده از نرم‌افزارهای شبیه‌سازی فرآیند
• 67. اتصال سیستم کنترل به شبیه‌ساز
• 68. جمع‌آوری داده‌های آموزش از شبیه‌ساز
• 69. اعتبارسنجی مدل کوپمن با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی
• 70. بررسی تأثیر نویز و عدم قطعیت در عملکرد سیستم کنترل
• 71. پیاده‌سازی سیستم کنترل در مقیاس پایلوت
• 72. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 73. جمع‌آوری داده‌های واقعی از فرآیند
• 74. به‌روزرسانی مدل کوپمن با استفاده از داده‌های واقعی
• 75. تنظیم دقیق پارامترهای یادگیری تقویتی
• 76. ارزیابی عملکرد سیستم کنترل در مقیاس پایلوت
• 77. ملاحظات ایمنی در کنترل ASU
• 78. ادغام ملاحظات ایمنی در طراحی سیستم کنترل
• 79. طراحی سیستم‌های تشخیص و پاسخ به خطا
• 80. بررسی هزینه-فایده پیاده‌سازی سیستم کنترل پیشنهادی
• 81. تخمین هزینه‌های پیاده‌سازی و نگهداری
• 82. تخمین منافع حاصل از بهبود عملکرد
• 83. تحلیل ریسک و مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم کنترل
• 84. کاربردهای دیگر مدل کوپمن در کنترل فرآیند
• 85. کاربردهای دیگر یادگیری تقویتی در کنترل فرآیند
• 86. ترکیب مدل کوپمن و یادگیری تقویتی با سایر روش‌های کنترل
• 87. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در کنترل فرآیند
• 88. یادگیری چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning) در کنترل فرآیند
• 89. آینده یادگیری تقویتی در کنترل فرآیندهای صنعتی
• 90. چالش‌های پیش رو در توسعه و پیاده‌سازی
• 91. فرصت‌های جدید در کنترل فرآیند با استفاده از یادگیری تقویتی
• 92. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در کنترل فرآیند
• 93. مسئولیت‌پذیری در قبال عملکرد سیستم کنترل
• 94. امنیت سایبری در سیستم‌های کنترل هوشمند
• 95. مباحث پیشرفته در تخمین مدل کوپمن: Non-linear DMD
• 96. بهینه‌سازی توابع پایه (basis functions optimization)
• 97. پیاده‌سازی eNMPC با محدودیت‌های احتمالی (chance constraints)
• 98. بررسی مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری (scalability) سیستم
• 99. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌های چند متغیره (MIMO)
• 100. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده