授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2023年度/Academic Year   後期/Second
開講曜限/Class period 他/Oth.
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department システム理化学科化学生物システムコース
対象学年/Year 3年 , 4年
授業科目区分/Category 教育課程 システム理化学科
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 化学プロセス制御/Chemical process control
単位数/Number of Credits 2
担当教員名/Lecturer 吉田 雅典 (システム理化学科化学生物システムコース)
時間割コード/Registration Code J4129
連絡先/Contact 吉田 雅典(0143-46-5761
myoshida@mmm.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 吉田 雅典(月,金曜日16:15-17:45)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2023/09/17
授業のねらい
/Learning Objectives
化学反応を用いる物質生産の工程(プロセス)を実行するとき,操作条件である温度や圧力を計測し,それらの情報に基づきプロセスを制御する.制御は,「過去の状態はどうであったか」,「現在の状態はどうなっているか」,「未来の状態はどうなりそうか」という情報を用いる人間の意思決定の再現である.ここでは制御系の基礎を理解し,系の特性を調べる数学的な方法を習得する.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1.フィードバック制御系の概念を説明できる.(20%)
2.フィードバック制御の方法を類別できる.(20%)
3.フィードバック制御系を,数学を用いて記述できる.(30%)
4.フィードバック制御系の応答を解析できる.(30%)
授業計画
/Course Schedule
第1回:物質生産工程(プロセス)における情報伝達と制御
第2回:フィードバック制御系の概念
第3回:制御系を記述するための数学
第4回:制御数学に関する演習
第5回:制御対象の提示
第6回:制御系を構成する要素
第7回:制御の方法-PID制御
第8回:フィードバック制御系の記述
第9回:制御しないときの系の応答
第10回:制御下での系のstep応答
第11回:制御下での系のimpulse応答
第12回:応答を数値解析するための数学
第13回:数値計算による応答解析(例示)
第14回:数値計算による応答解析(演習)
第15回:まとめ
第16回:定期試験
教科書
/Required Text
資料を必要に応じて配布する.
参考書等
/Required Materials
F. G. Shinskey,訳:岩永,小川,栗原,長山,「プロセス制御システム」,(1971, 好学社)
A. J. Young,訳:増淵正美,「プロセス制御系の設計」,(1956, コロナ社)
成績評価方法
/Grading Guidelines
それぞれの目標について,計算を主とする課題と,論述および計算から成る定期試験により到達度を評価します.その割合は課題:定期試験で20:80とし,評点60%以上を合格とします.
状況に応じて再試験を行う予定です.
履修上の注意
/Notices
筆記用具の他,電卓,レポート用紙を常備してください.
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照
関連科目
/Related course
数学,情報系科目,化学プロセス生産論および実験など
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
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
課題として演習に取り組む時間を適宜設けます.内容を復習した上で次の授業に臨んでください.
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
該当なし
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
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)
該当なし
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%