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制御工学

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』

制御工学(せいぎょこうがく、:control engineering)とは、入力および出力を持つシステムにおいて、その(状態変数ないし)出力を自由に制御する方法全般にかかわる学問分野を指す。[1][2]主にフィードバック制御を対象にした工学である。

大別すると、制御工学は、数理モデルに対して主に数学を応用する制御理論と、それを実モデルに適用していく制御応用とからなる。応用分野は機械系、電気系、化学プロセスが中心であるが、ものを操ることに関する問題が含まれれば制御工学の対象となるため、広範な分野と関連がある。

制御理論

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制御理論数理モデルを対象とした、主に数学を用いた制御に関係する理論である。[3] いずれの理論もモデルの表現方法解析手法(安定性など)制御系設計方法の三本柱を与える。

多数の制御理論が提唱されているが、主なものは「古典制御論」と「現代制御論」(: Modern control theory[4])の2つであり、この他には「ポスト現代制御論」、「知的制御」(: Intelligent control[5][6])がある。

古典制御論は伝達関数と呼ばれる線型の入出力システムとして表された制御対象を中心に、周波数応答などを評価して望みの挙動を達成することを目的とした理論である。一方、現代制御論は状態方程式と呼ばれる一階の常微分方程式として表現された制御対象に対して、種々の数学的な知見を応用して、安定性、時間応答や周波数応答などを評価して望みの挙動を達成することを目的とする理論である。

詳細は下記を参照されたい。

歴史

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制御工学は以下のような出来事を経て発展した[20][21]

分類

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制御系には様々な分類がある[20]

  • 自力制御 と 他力制御:操作量を発生させるために必要なエネルギーを制御対象から得るか、補助エネルギー源から得るかによる。
  • 工業的応用分野
    自動調整
    被制御量を一定に保つこと(定値制御)を目的とする。
    サーボ機構
    被制御量を、目標値の任意の変化に追従させること(追値制御、追従制御または自動追尾)を目的とする。
    プロセス制御
    定値制御、または複数の被制御量の比率を一定に保つこと(比率制御)を目的とする。
  • 連続制御 と サンプル値制御:サンプル値制御においてはz変換などが用いられる。
  • 最適化制御最適制御
    最適化制御
    系の定常状態を、最適な(効率や収益が最大化される)状態に保持する制御。手法としては最大傾斜法頂点保持法など。
    最適制御
    動的最適化のための制御。手法としては最大原理動的計画法など。

脚注

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  1. ^ Ogata, K., & Yang, Y. (2002). Modern control engineering (Vol. 4). India: Prentice hall.
  2. ^ Nise, N. S. (2020). Control systems engineering. John Wiley & Sons.
  3. ^ Zabczyk, J. Mathematical Control Theory: An Introduction. Boston, MA: Birkhäuser, 1993.
  4. ^ Brogan, W. L. (1991). Modern control theory. Pearson education India.
  5. ^ Behera, L., & Kar, I. (2010). Intelligent systems and control principles and applications. Oxford University Press, Inc..
  6. ^ Szederkényi, G., Lakner, R., & Gerzson, M. (2006). Intelligent control systems: an introduction with examples (Vol. 60). Springer Science & Business Media.
  7. ^ Zadeh, L., & Desoer, C. (2008). Linear system theory: the state space approach. Courier Dover Publications.
  8. ^ Kirk, D. E. (2004). Optimal control theory: an introduction. Courier Corporation.
  9. ^ Lee, E. B., & Markus, L. (1967). Foundations of optimal control theory. Minnesota Univ Minneapolis Center For Control Sciences.
  10. ^ "Optimal control". Scholarpedia.
  11. ^ 新誠一. (1999). 有限時間整定制御と制御理論. 計測と制御, 38(9), 537-540.
  12. ^ Rugh, W. J. (1981). Nonlinear system theory (pp. 12-90). Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press.
  13. ^ Åström, K. J., & Wittenmark, B. (2013). Adaptive control. Courier Corporation.
  14. ^ Sastry, S., & Bodson, M. (2011). Adaptive control: stability, convergence and robustness. Courier Corporation.
  15. ^ Landau, I. D., Lozano, R., M'Saad, M., & Karimi, A. (2011). Adaptive control: algorithms, analysis and applications. Springer Science & Business Media.
  16. ^ Passino, K. M., Yurkovich, S., & Reinfrank, M. (1998). Fuzzy control (Vol. 42, pp. 15-21). Menlo Park, CA: Addison-wesley.
  17. ^ Driankov, D., Hellendoorn, H., & Reinfrank, M. (2013). An introduction to fuzzy control. Springer Science & Business Media.
  18. ^ "Fuzzy control". Scholarpedia.
  19. ^ Miller, W. T., Werbos, P. J., & Sutton, R. S. (Eds.). (1995). Neural networks for control. MIT press.
  20. ^ a b 伊藤正美『自動制御』丸善、1981年、3-8頁。ISBN 4-621-02534-1 
  21. ^ 足立修一『制御工学の基礎』東京電機大学出版局、2016年、110, 214頁。ISBN 978-4-501-11750-4 

関連項目

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制御応用の用語

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制御工学の用語

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外部リンク

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