制御工学特論のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
制御工学特論 科目番号
Course number
43EECNT501
科目名称(英語)
Course title(English)
Advanced Studies in Control Engineering
授業名称
Class name
制御工学特論
教員名 阪田 治
Instructor Osamu Sakata
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 2022 First Semester
曜日時限 木曜2限
Class hours Tuesday 2nd Period
開講学科
Department
工学研究科 電気工学専攻
Department of Electrical Engineering
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
オンライン授業(同期)/Online (synchronized remote)
概要
Descriptions
最初に、工業製品の多くに使用されているPID制御およびその応用について詳しく学ぶ。次に、基本的な制御全般として、インテリジェント制御、適応制御、デジタル制御、ロバスト制御について学習する。

First, students will learn more about PID control and its applications in many industrial products. Next, students will learn about intelligent control, adaptive control, digital control, and robust control as basic control in general.
目的
Objectives
学部で学習した古典制御理論および現代制御理論の発展形としての各種制御技術について、その理論的な広がりの一端を見る。特に、機械学習といった近年の進歩が著しい技術に関連する制御技術についてその考え方を学ぶ。

Students will see some of the theoretical expansions of the various control techniques as developments of the classical and modern control theories studied in the undergraduate program. Students will learn the concepts of control technology, especially as it relates to recent advances such as machine learning. 
到達目標
Outcomes
・PID制御系の具体的設計ができるようになる。
・インテリジェント制御、適応制御、デジタル制御、ロバスト制御などについての知識を身につけることができる。

Students will be able to:
・Design PID control systems and implement them practically.
・Understand intelligent control, post-modern control, optimal control, adaptive control, digital control and robust control.
履修上の注意
Course notes prerequisites
履修条件:古典制御理論および現代制御理論を履修済みのこと

Knowledge of classical control theory and modern control theory
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
学部の古典制御理論および現代制御理論についての復習をしておくこと。
MATLABの使用方法に慣れておくこと。

Students should review undergraduate classical and modern control theory.
Familiarize yourself with MATLAB.
成績評価方法
Performance grading
policy
レポート(80%)および授業での積極的な姿勢20%により判断する.

Evaluated by internal report (80%) and practical training and the results(20%)
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
なし

Nothing special
授業計画
Class plan
1 ガイダンスおよび基礎の復習
古典制御と現代制御の基礎事項の復習

2 具体的制御系設計方法1
外乱抑制および目標値追従の必要性、ステップ応答法、限界感度法、CHR法、設計実習

3 具体的制御系設計方法2
理想PID、実用PID、PI-D、I-PD

4 データ指向型PID制御
データベース駆動型PID制御、実験データによるPID制御系設計、制御性能評価に基づくPID制御系の設計

5 ディジタル制御   
ディジタル制御全般、ディジタル制御系の設計

6 カルマンフィルタ   
関連理論を理解する。

7 ロバスト制御   
ノルム、関数ノルム、H∞ノルム、ロバスト制御の必要性、スモールゲイン定理

8 中間課題

9 H∞制御
ロバスト安定化、閉ループ周波数応答による設計、各種公式、LFT、一般化プラント
モデルの乗法的不確かさ)、(モデルの加法的不確かさ)、混合感度低減問題、設計実習

10 インテリジェント制御
ファジイ制御、ニューロ制御、遺伝的アルゴリズム

11 非線形制御
非線形制御と線形制御との関係、線形近似、リアプノフの安定性解析、状態フィードバックの安定化

12 適応制御1
適応制御の理論、モデル規範型適応制御

13 適応制御2
適応制御の理論、セルフチューニングコントロール

14 適応制御3
適応制御の理論、適応バックステッピング、適応オブザーバ


15 まとめ
レポート等による評価
教職課程
Teacher-training course
該当しない

N/A
実務経験
Practical experience
教育用ソフトウェア
Educational software
MATLAB/Simulink
備考
Remarks
特になし

Nothing special
994D27L
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