微分動作の問題点と不完全微分 - とりあえずフィードバック制御
時間遅れしかないプロセスにとって、未来を予測し位相を進めてくれる微分動作は良心である。単にノイズに弱いからと言って、微分時間を小さく設定したり、PI制御しか使わないのはもったいないです。今回は、PID制御をより実践的に使うための要素技術の一つである不完全微分について解説します。 キーワード：PID制御、微分動作、不完全微分 はじめに PID制御における微分動作は、温度制御のような応答が遅いプロセスの改善に役立つ。一方で、流量や圧力関係の制御では、ポンプや弁の動作に起因した脈動や乱流で制御量が振動的になってしまうことから、微分動作がそれを増幅し、過大な操作量で制御系を不安定にしたりする。そればかりか、過大なアクチュエータの動作は設備の劣化にもつながる。他にも良くない影響として、非常に大きくなった操作量が有効な操作範囲を超えたり、パルス状になった操作量ではアクチュエータがそもそも動作できなかっ
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
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