この記事では、MATLABによる制御シミュレーションのアニメーション実装について紹介します。制御工学の理論を視覚的に理解するためには、シミュレーション結果をアニメーションとして表現することが非常に効果的です。ここでは、MATLAB File Exchangeで公開している6つの制御シミュレーションとアニメーション実装について解説します。 なお、状態フィードバック制御やオブザーバ設計の基礎については次の記事でまとめています。 状態フィードバック制御・状態方程式に基づく制御のまとめ MATLABによる制御シミュレーション アニメーション実装の基本手順 公開しているシミュレーションの紹介 1. 倒立振子のシミュレーションとアニメーション 倒立振子シミュレーションの動画 2. 最適レギュレータのアニメーション（重みと性能の関係） 最適レギュレータアニメーションの動画 3. 車両モデルを用いたアダプ

Connect to MATLAB® from your iPhone or iPad. Evaluate MATLAB commands, create and edit files, view results, acquire data from sensors, and visualize data – from the convenience of your mobile device. CONNECT TO THE CLOUD Use your MathWorks Account to connect to MathWorks Cloud from MATLAB Mobile™. Linking a license that is current on MathWorks Software Maintenance Service to your MathWorks Account

This article provides a detailed summary of the Model Error Compensator (MEC). Videos, related articles, related papers, and MATLAB links related to the Model Error Compensator are placed at the bottom. The "Model Error Compensator" is a general-purpose method for enhancing the robustness (resilience to disturbances and model errors) of control systems. It can be used to improve the robustness of

This article provides a detailed summary of the Model Error Compensator (MEC). Videos, related articles, related papers, and MATLAB links related to the Model Error Compensator are placed at the bottom. The "Model Error Compensator" is a general-purpose method for enhancing the robustness (resilience to disturbances and model errors) of control systems. It can be used to improve the robustness of

この記事ではテブナンの定理について詳しくまとめます。テブナンの定理は電気回路解析における最も重要な定理の一つであり、複雑な回路を簡単な等価回路に変換する強力な手法です。以下はテブナンの定理についてまとめた動画は最下部にあります。 テブナンの定理とは テブナンの定理の数学的表現 テブナン等価回路の求め方 ステップ1：開放電圧の算出 ステップ2：内部インピーダンスの算出 ステップ3：等価回路の構築 具体的な数値例題 例題の解法 テブナンの定理の検証 MATLABによるテブナン定理のシミュレーション テブナンの定理の応用 最大電力伝送定理との関係 実際の回路設計への応用 テブナンの定理の制約事項 線形回路への限定 独立電源の扱い ノートンの定理との双対性 関連動画 電気回路の関連記事 関連ページ（電気回路） 電気回路関連の書籍 自己紹介 テブナンの定理とは テブナンの定理は、フランスの電気技師レ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 自動車や移動ロボット等の自律移動システムの位置を推定する身近な手段として，Global Navigation Satellite System(GNSS)による測位が挙げられます。一部の専門家を除くと，GNSSよりもGPSという言葉の方がなじみがあるでしょうか。GPSとはアメリカの衛星システムを指し，GNSSとはGPSを含む各国の衛星システムの総称です。世の中に存在する様々なシステムは，GNSSを利用して各国の衛星からの信号情報を利用して位置を推定します。 昨今はLiDARやカメラのセンシングが主流と言われていますが，GNSS

この記事では非線形システムに対する制御手法の一つであるフィードバック線形化（入出力線形化）についてまとめます。フィードバック線形化は、非線形なシステムを線形な形に変換して制御しやすくするための理論であり、特にロボットアームや航空機制御などで応答精度が求められる分野において活用されています。この記事では、状態空間表現を用いた理論的背景、相対次数、零ダイナミクス、そして設計時に注意すべき不安定性について解説します。 フィードバック線形化とは 一般的なシステム形式 リー微分の定義 相対次数の定義 入出力線形化の制御則 相対次数と零ダイナミクス 例：非線形システムへの適用 線形制御則の適用 安定性の注意点 零ダイナミクスの具体例 実用的な設計指針 1. 相対次数の確認 2. 零ダイナミクスの安定性解析 3. 制御器の設計 4. ロバスト性の考慮 極零相殺との関係 まとめ フィードバック線形化の応用

この記事では、モデル誤差抑制補償器（Model Error Compensator）のPython（Google colaboratory）を用いた無料制御シミュレーションについての説明をします。 まず、制御シミュレーションに必要なPythonライブラリをインストールします。すべて無料で利用できます。 各ライブラリの役割： control: 制御システムの解析・設計専用ライブラリ numpy: 数値計算の基盤 matplotlib: グラフ描画・可視化 Google colaboratoryのコードは以下でシェアします。自身の環境にコピーし、上から順番にコードのセルを実行していってください。上記のライブラリインストールもコード内に含んでいますのでGoogleアカウントがあればすぐに実行できます。 colab.research.google.com 以下は，上記のコードを実行した際の各種グラ

離散時間システムの安定性解析 制御系の設計において、システムの安定性は最も基本的かつ重要な特性です。連続時間システムでは特性方程式の根（極）が複素平面の左半面にあるかどうかで安定性を判断しますが、離散時間システムでは安定性の判断基準が異なります。本記事では離散時間システムの安定性と、極配置による制御系設計について解説します。関連動画は最下部に置いています。 離散時間システムの安定性解析 離散時間システムの安定性 極と安定性の関係 Z平面における極の位置 極配置による制御系設計 状態フィードバックによる極配置 離散時間システムにおけるフィードバックゲインの設計手法 連続時間と離散時間の設計の比較 極配置の例 まとめ 関連動画 関連書籍 執筆者情報：岡島 寛 （熊本大学工学部情報電気工学科准教授，Web, YouTube）約20年教員をやっています。モデル誤差抑制補償器，状態推定，量子化制御な

大阪工業大学においてMSCS2025が開催されます。初日、新幹線で大阪に向かいワークショップに出ます。2～5のMSCSの会期について、雑記記事としてまとめています。 MSCSのページはこちら: MSCS 2024 (sice-ctrl.jp) MSCSについて MSCS[１日目] MSCS[2日目] MSCS[3日目] MSCS[4日目] MSCSについて MSCS（制御部門マルチシンポジウム）は今年で第12回です。その前身の制御部門大会が第12回まであり、その後MSCSに移行しています。ここ数年間はだいたい自分で発表しています。（３月の春休み期間で予算残額の問題もありなかなか学生を連れていけていません。） お？何かやってますわね？？ pic.twitter.com/zXTkseTpc8 — ΦAΦ(ﾌｧｲ) (@Physical_eng) 2025年3月2日 ちなみに、去年の記事はこちら

2024年は色々と忙しく過ごしました。まず、学内委員に加えてSICE制御部門の事業委員会に加わりました。研究室は、5名のB4が加わりました。 修士8名、4年生5名、留学生1名の14名体制でした。 2023年の振り返りと2024年の抱負（研究と教育，SNS） - 制御工学ブログ 上記に述べていた目標は何一つ達成できませんでした。今年こそはYouTubeの登録者1万人を目指します。 制御工学チャンネル - YouTube 今の登録者は9540名であり、残り460名です。なお、チャンネルの総視聴数は７５万回であり、１００万回再生も狙っていきたいところです。 動画ポータルサイトは、control-theory.comというドメインを獲得し、かなりわかりやすいドメインになっています。少しづつではありますがアップデートしています。 制御工学チャンネル：500本以上の制御動画ポータルサイト Contro

本日より２日間の日程でSICE九州支部講演会があります。熊本大学工学部での開催です。 第43回計測自動制御学会九州支部学術講演会 当研究室からは修士の５名が発表します。参加はB4、GEC学生も含めた全員で15名になります。情電は松永研、小林研、機械は水本研、佐藤研、山口研の研究室から発表があります。 1日目の発表 特別講演はJAXAの方の講演でした。DX推進に関して色々と聞けました。 懇親会では、城見櫓に行きました。 城見櫓で技術交流会 pic.twitter.com/2DRQPHOVqz — Hiroshi Okajima (@control_eng_ch) 2024年11月30日 本日２日目も２件の研究室からの発表があります。 2日目の発表

本日から、姫路で開催される自動制御連合講演会に参加します。 第67回 自動制御連合講演会 – 現在、準備中です 駅から会場まで歩くと20分ぐらいです#rengo67 pic.twitter.com/EEbJud9Jxh — みなみ ゆうき (@yuki373) 2024年11月22日 22日（前日） 11:16のみずほで姫路に向かいました。たまたま、学生２名も同じ新幹線だったようです。 熊本駅 荷物を置いて、姫路城に行ってきました。なお、３名連れてきています。 姫路城付近にて 今回は、連合講演会の発表３件に加えてSICE九州が５件あり、練習も結構しました。特に、システム同定関連のテーマが説明が難しい内容なので難儀しました。あとは学生に任せています。 発表は以下の通りです。どうぞよろしくお願いします。 23日 朝から、川田先生に実験装置を見せてもらいました。 かーたー先生に装置を見せてもらい

この記事では状態空間モデルと制御系の応答についてまとめます。関連動画は以下のものです。また、状態方程式について説明した関連記事リンクは最下部に置いています。 youtu.be 状態空間モデルと次数 状態空間モデルの入出力数 数値シミュレーション例 関連記事 執筆者情報：岡島 寛 （熊本大学工学部情報電気工学科准教授，Web, YouTube）約20年教員をやっています。モデル誤差抑制補償器，状態推定，量子化制御など制御工学の研究をしています。 状態空間モデルと次数 状態空間表現の全体像 制御対象の動特性を表現する方法として状態方程式があります。説明は次の記事「状態方程式の概要」で行っております。次数が大きいとより複雑な動特性を表現することができます。ここでは、, , の3パターンの制御対象を説明します。次の図がのケースです。 n = 1の場合 はスカラであり、も1入力である場合にはスカラに

本記事では，線形行列不等式を用いた制御器設計について述べます。線形行列不等式を用いた設計法は制御工学において非常に有益なツールとして知られています。 以下の解説記事でMATLABを用いた線形行列不等式に基づく制御器設計について説明をしており，それを抜粋したものになります。 www.jstage.jst.go.jp 線形行列不等式と制御系設計 LMI問題の求解例 LMIとして与えられる制御仕様 LMIの関連動画 LMIの関連記事 LMIの書籍 執筆者情報：岡島 寛 （熊本大学工学部情報電気工学科准教授，Web, YouTube）約20年教員をやっています。モデル誤差抑制補償器，状態推定，量子化制御など制御工学の研究をしています。 線形行列不等式と制御系設計 線形行列不等式（Linear Matrix Inequality, LMI)を用いた手法は，制御工学分野における最も強力な制御器（コント

Discretization of Continuous-Time Control Systems When expressing the characteristics of a control target based on physical laws, it is often represented in the form of differential equations, which are treated within the framework of continuous-time representation. However, when implementing the controller, although it is for a brief moment, the control input is calculated at discrete steps and a

連続時間システムの離散化 物理法則に基づいて制御対象の特性を表現すると、しばしば制御対象は微分方程式の形で表現され、連続時間表現の枠組みで扱うことになります。一方で、制御器を実装する際には、短い時間ではありますが、離散ステップごとに制御入力を演算し、それを対象に印加する形になるため、離散時間系としての表現を用いることになります。このようなことを鑑みると、連続時間系と離散時間系との間の関係を、設計者の状況に合わせて使い分けれた方が都合が良いです。連続時間の伝達関数は を変数とするのに対して、離散時間ではシフトオペレータ を利用します。 一方で、連続時間系と離散時間系の関係については、教科書レベルでさまざまな方法が書かれています。その中でも、変換としては双一次変換が有名です。 連続時間システムの離散化 連続時間システムと離散時間システムの間の関係について 連続時間信号と離散時間信号 パルス伝達

8/23初稿、8/24、26、28、29、30、31、9/11追記 高知工科大学にて計測自動制御学会の会議SICE FES 2024が開催されます。参加したときの様子などをこちらの記事でまとめていきます。SICE FESは、今年からの名称で、これまではSICE Annual Conferenceでした。FES内にSICE Annual Conferenceが併設されるような形です。 SICE FESのページはこちらです。 SICE2024 本ブログ記事は、８月２７日～３０日の間にも追記していく予定です。 事前準備 参加予定 以下の制御工学勉強会への参加を予定しています。 #制御工学勉強会 in SICE FES!! 出張特別版の現地参加申込は来週、2024-08-14(水) 17時頃までですのでお忘れなく！https://t.co/lmo6uoBXpZ — ΦAΦ(ﾌｧｲ) (@Physi

最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません（できません）。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん（以下Dおじさん）とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢（50代後半

この記事では極零相殺についてまとめます。伝達関数、極、零、および極零相殺は、制御システムの解析と設計において基本的かつ重要な概念です。これらを正確に理解し、適切に扱うことで、システムの安定性や応答特性を効果的に管理することが可能になります。ここでは、極零相殺によるシステム簡略化と極零相殺において注意すべき点について触れます。 伝達関数に基づく制御の全体像はこちら blog.control-theory.com 伝達関数 極と零点について 安定な極零相殺 不安定な極零相殺 非線形システム 関連記事 線形システムに関する書籍 伝達関数 伝達関数は、線形時不変システム（LTIシステム）における入力と出力の関係を周波数領域で表す数学的なツールです。具体的には、システムへの入力とその出力との間の関係を、複素変数 の関数として表現します。システムの微分方程式をラプラス変換することで導かれ、次のように定