Pythonで学ぶ制御工学 第5弾：ブロック線図 - Qiita
#Pythonで学ぶ制御工学< ブロック線図 > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第5弾としてブロック線図を扱う． ブロック線図 システムを図示する際によく用いられるもの．例えば，入力が$u$で出力が$y$のシステム$S(y=Su)$をブロック線図で表すと，次のようになる． 複数のシステムをどのように組み合わせるかによりその表現は様々である．以下に代表的なものを示す． 直列結合 このとき，システム全体$S$は次のように求められる． $S = S_1 \times S_2$ 並列結合 このとき，システム全体$S$は次のように求められる． $S = S_1 + S_2$ フィードバック結合 このとき，システム全体$S$は次のように求められる．(詳細には，誤差など各箇所で方程式を立て連立方程式を解くことで求められる
Pythonで学ぶ制御工学 第4弾：状態空間モデル - Qiita
#Pythonで学ぶ制御工学< 状態空間モデル > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第4弾として状態空間モデルを扱う． 行列表現とすることで，多元高階の微分方程式を1階の微分方程式で表現するもの 伝達関数との違いや，状態空間モデルの一般式を次の図で示す． 次に1入力1出力である場合の状態空間モデルを示す． 状態空間モデルの計算 以下では，前々回から扱っている制御モデルについて状態空間モデルをそれぞれ求める過程を示す．なお，ここで扱う制御モデルは1入力1出力である． 状態空間モデル①：台車 状態空間モデル②：アーム 状態空間モデル③：RLC回路 状態空間モデル④：増幅回路 実装 ここでは，Python上で状態空間モデルを表現する方法を学ぶために実装する．そのため，適当な値を用いて実装している．以下にソースコード
Pythonで学ぶ制御工学 第3弾：伝達関数 - Qiita
#Pythonで学ぶ制御工学< 伝達関数 > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第3弾として伝達関数を扱う． 入力と出力の関係を周波数領域で表現したもの $P(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}$ 具体的には，次のような形で伝達関数は入力と出力の関係をむすぶ． $Y(s)=P(s)U(s)$ 実装方法 ここで，まずPythonでの伝達関数モデルの実装方法を学び，後に前回の制御モデルの伝達関数モデルを実際にPython上で作成してみることとする．なお，伝達関数モデルは上記の$P(s)$のことである． 学習のための簡単な例として，次に示す伝達関数モデルを扱う． ① $P(s) = \frac{1}{s^2+2s+3}$ ② $P(s) = \frac{s+2}{s^3+5s^2+3s+4}$ ③ $P(s)
Pythonで学ぶ制御工学 第2弾：制御モデルの例 - Qiita
#Pythonで学ぶ制御工学< 制御モデルの例 > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第2弾として制御モデルの例を扱う． システム システムには大きく分けて２つある． 動的システム 過去の状態に影響を受けるようなシステム 静的システム 過去の状態に依存しないようなシステム 制御対象は多くの場合，動的システムであり，ここで扱うのも動的システムである． 制御を考えるためには，制御モデルを構築できなければならない．以下では，４つの例を示して，制御モデルとはどのようにして求められるのかということへの理解を深める．なお，図において，緑の背景で示したものが制御モデルである． 制御モデル①：台車のモデル 次に台車と条件を示した図を示す． 以下にモデルの導出過程を示す． 制御モデル②：垂直駆動アームのモデル 次に垂直駆動アーム
Pythonで学ぶ制御工学 第1弾：Pythonモジュールのまとめ - Qiita
#Pythonで学ぶ制御工学< Pythonモジュールのまとめ > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第1弾としてPythonモジュールをまとめる． 制御工学を学ぶにあたって，ここでは5つのモジュールをそれぞれソースコードとそのときの出力を示すことで簡単にまとめておく Numpy 数値計算の基本パッケージ 効率よく，高速にさまざま数値計算や統計処理，信号処理を行うことができる． ソースコード """ 2021/02/10 @Yuya Shimizu Numpyについての簡単なまとめ """ import numpy as np ##基本的な数値計算 #平方根 Sqrt = np.sqrt(4) print(f"<平方根>\n{Sqrt}\n") #絶対値 Abs = np.abs(-5) print(f"<絶対
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