Vlaams onderzoeksconsortium laat machines leren

De afgelopen 4 jaren bestudeerde het Flanders’ MECHATRONICS Technology Centre vzw (FMTC) samen met de Vlaamse universiteiten KU Leuven, VUB en UGent hoe machines kunnen leren. Lerende machines maken manuele afstelling overbodig en zorgen ervoor dat de machines ook in wijzigende omstandigheden steeds met de beste instellingen werken. Het onderzoek toonde aan dat machines hierdoor tot 15% sneller kunnen reageren en tot 3 maal nauwkeuriger worden. Het onderzoek gebeurde in het kader van het Vlaamse, door IWT gesteunde, onderzoeksproject “Lerende Controle voor Productiemachines”, of kortweg LeCoPro.

De voordelen van lerende machines werden aangetoond voor verscheidene toepassingen. Zo werden de optimale schakelparameters van een automatische transmissie van een zwaar voertuig, bijvoorbeeld voor land-, mijn- of wegenbouw, door de machine zelf aangeleerd. Deze schakelparameters bepalen hoe agressief de overgang van de ene versnelling naar de andere versnelling gebeurt. Hoe sneller de overgang, hoe sneller het voertuig reageert. Een te snelle overgang kan echter schokken veroorzaken, wat niet comfortabel is voor de bestuurder. Het verband tussen de schakelparameters, de schakeltijd en het schakelcomfort wordt beïnvloed door de slijtage van de transmissie. Deze slijtage wijzigt tijdens de levensduur van de machine. Om die reden worden de schakelparameters momenteel conservatief ingesteld en regelmatig bijgesteld in functie van de slijtage. Door het automatisch leren van het slijtagegedrag en het instellen van de schakelparameters rekening houdend met deze slijtage kan de schakeltijd met 15% of de schokken met 25% verminderd worden.

In het LeCoPro project werd ook een zelflerende tractor ontwikkeld die zonder tussenkomst van de bestuurder een intelligent werktuig een vooropgesteld traject tot op enkele centimeters nauwkeurig laat volgen. Zowel de snelheid en de stuurhoek van de tractor als de positie van het werktuig ten opzichte van de tractor worden continu aangepast op basis van de GPS-coördinaten van tractor en werktuig. Om de juiste aanstuurparameters van tractor en werktuig te bepalen moet de slip tussen de wielen en de bodem juist ingeschat worden. Dit is vooral belangrijk bij het maken van bochten op het veld. De slip wordt mede bepaald door de lokale eigenschappen van de bodem waarover de tractor rijdt. Daarom moet de tractor zijn stuuracties snel kunnen aanpassen aan de veranderende bodemeigenschappen. Door het snel aanleren van de bodemeigenschappen slaagt de tractor erin bochten te maken zonder dat het werktuig de bocht afsnijdt. Voor een typische situatie op het veld wordt de afwijking tussen het werktuig en het te volgen traject hierdoor drie maal kleiner.

De LeCoPro resultaten werden voorgesteld op het afsluitende projectseminarie op 26 augustus laatstleden, dat door meer dan 60 bezoekers werd bijgewoond. Wie er toen niet bij kon zijn, heeft nog de mogelijkheid de zelflerende tractor met het intelligente werktuig aan het werk te zien op de 31ste Internationale Werktuigendagen op 21 en 22 september 2013 te Oudenaarde. De demonstraties zullen gegeven worden op Stand 653.

Voor meer informatie over de LeCoPro resultaten, contacteer:

FMTC
Wim Symens
Celestijnenlaan 300D
B-3001 Heverlee
Tel.: 0498 91 94 04
wim.symens@fmtc.be

KULeuven	VUB	Clara-Mihaela Ionescu
Wouter Saeys	Sicco Wittermans	Amélie Chevalier
Kasteelpark Arenberg 30	Pleinlaan 2	Sint-Pietersnieuwstraat 41
B-3000 Leuven	B-1050 Brussel	B-9000 Gent
Tel.: 016 32 85 27	Tel.: 0473 96 41 37	Tel.: 09 264 82 76
wouter.saeys@biw.kuleuven.be	sicco.wittermans@vub.ac.be	claramihaela.ionescu@ugent.be
		amelie.chevalier@ugent.be

Over LeCoPro

Lerende Controle voor Productiemachines (LeCoPro) was een IWT-SBO onderzoeksproject (IWT-nr: 80032) waarin FMTC samen met de Vlaamse universiteiten KU Leuven, VUB en UGent een kennisplatform oprichtten rond lerende stuurstrategieën voor productiemachines. Binnen dit project werden nieuwe leertechnieken ontwikkeld en gedemonstreerd op verschillende machines. LeCoPro werd gefinancierd door het Agentschap voor Innovatie door Wetenschap en Techniek (IWT). Meer informatie op www.lecopro.org.

Over de Werktuigendagen

Op 21 en 22 september is Oudenaarde het trefpunt van landbouwers. Voor de 31ste editie van deze Werktuigendagen is er opnieuw het gekende terrein van ruim 120 ha zandleemgrond ter beschikking. Deze terreinen zijn gelegen langs de expresweg N60 Gent-Oudenaarde te Heurne-Oudenaarde, op dezelfde plaats als vorige edities. Meer informatie op www.werktuigendagen.be.

Over FMTC

Het Flanders’ MECHATRONICS Technology Centre vzw is het onderzoekscentrum van de toonaangevende mechatronica-bedrijven in Vlaanderen en is een initiatief van Agoria, de Belgische federatie van de technologische industrie. FMTC helpt de kloof tussen academische kennis in de mechatronica en het gebruik hiervan in industriële toepassingen te overbruggen. Teneinde zijn missie te volbrengen, beschikt FMTC over een uniek werkingsmodel van gemeenschappelijke onderzoeksprojecten. FMTC wordt ondersteund door de Vlaamse overheid. Meer informatie op www.fmtc.be.

FMTC coördineerde het LeCoPro onderzoeksproject en nam de leiding in de demonstratie van de ontwikkelde lerende technieken op verschillende machines.

Over KULeuven

De Katholieke Universiteit Leuven participeerde met drie afdelingen in het LeCoPro project.
De afdeling Mechatronics, Biostatistics and Sensors (MeBioS, meer informatie op www.mebios.be) onderzoekt de interactie tussen biologische systemen en fysische processen. Binnen het project nam MeBioS de leiding in de ontwikkeling van een zelflerende tractor die in de landbouw kan ingezet worden.

De afdeling Production engineering, Machine design and Automation (PMA, meer informatie op www.mech.kuleuven.be/en/pma/) legt zich toe het modelleren, identificeren en optimaal regelen van industriële systemen. In het LeCoPro project ontwikkelde PMA modelgebaseerde iteratief lerende technieken en demonstreerde deze op meerdere machines.

De afdeling Stadius Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics (STADIUS, meer informatie op www.esat.kuleuven.be/stadius/) ontwikkelt performante wiskundige optimalisatietechnieken die toelaten regeltechnische problemen snel op te lossen. Binnen LeCoPro werden deze technieken voornamelijk gebruikt om Model Predictive Control (MPC) technieken toe te passen op machines.

Over VUB

De Vrije Universiteit Brussel participeerde met twee onderzoeksgroepen in het LeCoPro project.
Het Computational Modeling & AI-lab (COMO, meer informatie op http://ai.vub.ac.be/) is actief op het vlak van machine learning en data mining en legde zich in het project toe op modelvrije lerende technieken, met name reinforcement learning. Deze techniek is vooral interessant voor complexe systemen die moeilijk te modelleren zijn.

Het Fundamental Electricity and Instrumentation onderzoekslabo (ELEC, meer informatie op http://wwwir.vub.ac.be/elec/) ontwikkelde technieken voor de identificatie van lineaire en niet-lineaire modellen voor industriële toepassingen. Deze modellen werden vervolgens door de andere onderzoeksgroepen gebruikt in hun geavanceerde modelgebaseerde regelalgoritmen.

Over UGent

De vakgroep Elektrische energie, Systemen en Automatisering (EeSA) van de Universiteit Gent heeft een jarenlange expertise op het vlak van controle van industriële toepassingen. Het door EeSA in het verleden ontwikkelde Non-linear Extended Prediction Self-Adaptive Control raamwerk werd in LeCoPro toegepast binnen een lerende context. Hiernaast werden technieken op basis van genetische algoritmes gebruikt voor het automatisch aanleren van de parameters van machineregelaars. Meer informatie op www.ugent.be/ea/eesa/en.