| 開講学期／Course Start | 2019年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 3,木/Thu 4,木/Thu 5,木/Thu 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 情報電子工学系専攻電気通信システムコース |
| 対象学年／Year | 1年,2年 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 制御工学特論 |
| 単位数／Number of Credits | 2.0 |
| 担当教員名／Lecturer | 青栁 学 |
| 時間割コード／Registration Code | MP303A |
| 連絡先／Contact | 青栁 学(居室 E305-1 Email: maoyagi@mmm.muroran-it.ac.jp) ) |
| オフィスアワー／Office hours |
青栁 学(情報電子工学系学科電気電子系コース掲示板のオフィスアワー一覧,または, http://www.muroran-it.ac.jp/ie/elec/electronics/elec/undergraduate/officehour.html を参照して下さい。 ) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2019/02/15 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
本特論では,ディジタル制御とロバスト制御について学ぶ。コンピュータ制御ではディジタル演算を行うため,アナログ信号はAD変換により離散化され,ディジタル制御は離散時間モデルにおいて構築されている。また,ロバスト制御は不確かさを含むシステムにおいても安定な制御を可能にするアドバンスト制御の一つである。 This subject deals with digital and robust controls. Analog signal is digitized by analog-digital conversion for a digital operation in computer control which is most popular in an industrial application, and digital control is built in a discrete time modeling. Robust control is one of advanced controls to enable stable control in the system including an uncertainty. |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1．離散時間システムを理解している。（理解力） 2．ディジタル制御システムを理解している。（理解力） 3．ロバスト制御の設計法を理解している。（理解力） 1．Understanding of discrete-time system is emphasized. 2．Understanding of digital control system is emphasized. 3．Understanding of design method for robust control system is emphasized. |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総時間数：1.5時間×15回＝22.5時間 1．ガイダンス,数学的準備 Guidance and mathematical preparations 2．エリアシングとサンプリング定理 Aliasing and sampling theorem 3．離散化システムと連続時間状態方程式の離散化 Discrete-time system and Discretization of continuous-time state equation 4．z変換と逆z変換,パルス伝達関数 z transformation, inverse z transformation, pulse transfer function 5．離散時間システムの応答 Time response of discrete-time system 6．離散時間システムの安定性 Stability of discrete-time system 7．制御アルゴリズムの実装,実現問題 Realization problem 8．アドバンスト制御としてのロバスト制御 Advanced control, robust control 9．不確かさ（モデル化誤差） Uncertainty, unmodeled dynamics 10．H∞ノルムとスモールゲイン定理 H∞ norm and small gain theorem 11．ロバスト安定化問題 Robust stabilization problem 12．感度低減化問題と混合感度問題 Sensitivity reduction problem and Mixed sensitivity problem 13．H∞制御問題 H∞ control problem 14．復習 Review 15．試験 Exam |
| 教科書・参考書に関する備考 |
[教科書] 資料を配布する# No text book. The stuff for presentation is delivered in evry class. [参考書] 例えば, 「ディジタル制御」 青木,西堀 共著,コロナ社 「アドバンスト制御のためのシステム制御理論」 前田,杉江 共著,朝倉書店【付属図書館所蔵】 「システム制御II」 宮崎道雄 編著,オーム社 e.g. Tatsu Aoki, Toshiyulo Aoki: Digital Control, Corona Hajime Maeda, Toshiharu Sugie: System Control Theory for Advanced Control, Asakura Michio Miyazaki: System Control II, Ohmsha [備 考] |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
試験（50％）およびレポート（50％）で評価し,60点以上を合格とする。不合格者は再履修とする。 The score of each student is evaluated by examination (50%) and reports(50%). A grade of more than 60 is accepted for a credit. |
| 履修上の注意 ／Notices |
履修は情報電子工学系専攻の学生に限る。 Only the student of Course of Electrical and Communication Engineering and Course of Electron Device and Instrumentation can take this course. 学部の講義「制御工学」，「システム制御工学」を履修していること。 Studying subjects relating classical and modern control theories for undergraduate student are required. |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
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| 備考 ／Notes |
この授業は日本語で授業を行う。 This subject will be taught in Japanese. |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
受講学生が興味を持った制御技術に関して調査し，レポートを作成してプレゼンテーション口頭発表する。 Students investigate a control technology that they are interested in, and a report and an oral presentation for explaining it are demanded. |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |