はてなブックマーク

This blog covers control engineering — from fundamental tutorials to research-level topics — with MATLAB code examples and video lectures. It also provides guides on LaTeX writing, presentation skills, and lab information for students. Run by a university researcher with 20+ years of experience. 本ブログでは、制御工学の基礎から専門的な研究トピックまで、MATLABコードや動画付きで解説しています。また、LaTeXによる論文執筆やプレゼンテーション技術、研究室紹介の記事も掲載しています。 Conte

This article provides a comprehensive explanation of the Kalman filter for state estimation in control systems. Starting from the basic discrete-time formulation, it covers the prediction-update algorithm, steady-state Kalman filter, continuous-time Kalman-Bucy filter, and extensions to multi-rate sensing environments using LMI optimization. Related articles, research papers, and MATLAB links are

This article provides a detailed explanation of robust invariant set estimation for discrete-time switched linear systems with peak-bounded disturbances. Related articles, related papers, and MATLAB links are placed at the bottom. Author: Hiroshi Okajima, Associate Professor, Kumamoto University, Japan — 20 years of control engineering research This article is based on the following paper. Okajima

This article provides a detailed explanation of a design method for the Model Error Compensator (MEC) with a parallel feedforward compensator (PFC) for non-minimum phase MIMO systems with polytopic-type uncertainties. This work unifies two previous developments — the PFC-based approach for non-minimum-phase systems and the LMI/PSO-based design for polytopic uncertainties — into a single state-spac

This article provides a detailed explanation of a design method for the Model Error Compensator (MEC) that handles polytopic-type uncertainty and disturbances. While the MEC was originally designed using frequency-domain methods (e.g., synthesis), this paper proposes a new state-space approach combining LMI-based performance analysis with particle swarm optimization (PSO), enabling flexible design

This article provides a detailed explanation of an extended Model Error Compensator (MEC) that uses a parallel feed-forward filter (PFF) to handle non-minimum-phase plants. The standard MEC achieves high model error suppression for minimum-phase plants but faces difficulty when the plant has unstable zeros or time delays. This paper proposes a new structure that overcomes these limitations. Relate

This article provides a detailed explanation of system identification for linear periodically time-varying (LPTV) systems using cyclic reformulation and subspace identification. Related articles, related papers, and MATLAB links are placed at the bottom. Author: Hiroshi Okajima, Associate Professor, Kumamoto University, Japan — 20 years of control engineering research This article is based on the

This article provides a detailed explanation of system identification for control systems with multiple sensors operating at different sampling rates, using cyclic reformulation and subspace identification methods. Related articles, related papers, and MATLAB links are placed at the bottom. Author: Hiroshi Okajima, Associate Professor, Kumamoto University, Japan — 20 years of control engineering r

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、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

本記事では、シュールの補行列、変数消去法、MATLABコード例を用いた実践的な実装など、いくつかの高度なLMIテクニックについて探求します。 LMIの基礎的な話は以下にまとめています。 線形行列不等式を用いた制御器設計 - 制御工学ブログ シュールの補行列：LMI問題の重要なツール 参考文献 LMI問題における変数消去 参考文献 多目的制御のためのS変数アプローチ 参考文献 周波数領域仕様のための一般化KYP補題 一般化KYP補題に関する参考文献 ポリトープ型不確かさを持つロバスト制御 参考文献 LMIを用いた動的出力フィードバック LMIを用いた動的出力フィードバック制御に関する主要参考文献 最近のアプローチ 結論 参考文献 ソフトウェアツール LMIの書籍 シュールの補行列：LMI問題の重要なツール シュールの補行列（Schur complement）は、非線形行列不等式を等価なLMI

In our previous article, we introduced the fundamentals of Linear Matrix Inequalities (LMIs) and their application in controller design. blog.control-theory.com This follow-up explores some advanced LMI techniques including Schur's lemma, variable elimination methods, and practical implementation with MATLAB code examples. Schur's Lemma: A Key Tool for LMI Problems Schur's lemma (also known as Sch

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

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

This blog is about state estimation method unaffected by sensor outliers. For the overview of state estimation methods including Kalman filters and robust observers, see: State Observer and State Estimation: A Comprehensive Guide The state estimation problem for systems where observation outputs include outliers is addressed herein. When the observation output has outliers, the accuracy of the sta

This article explains control using MATLAB with images and videos, focusing particularly on state feedback control. The videos and related article links explaining MATLAB simulations are provided at the bottom. The following article summarizes state feedback control: >>Summary of Control Based on State Equations Basics of State Feedback Control Link to MATLAB Source Execution Results Lyapunov's St