- 開講元
- システム制御コース
- 担当教員名
- 山北 昌毅
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 月3-4
- クラス
- -
- 科目コード
- SCE.C401
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2021年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2021年3月19日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
システム制御系の設計に必要となるプラントモデリングのための知識として、モデルの種類やそれに関連する数学的事項を整理したのち、基本的な同定手法や実用的なアルゴリズムを解説する。また、システムの予測に必要な状態の推定に必要な非線形フィルタリングについても解説する。
到達目標
システムの状態推定やシステム同定には、システムのモデリング、信号処理や確率過程の総合的知識が必要となる。本講義では、それらを総合的に学習した上で、具体的なシステムの状態推定アルゴリズムやシステム同定手法について習得する。
キーワード
システムモデリング、システム同定、状態推定、非線形フィルタリング
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
基本的に毎回１つのテーマについて学びます。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | モデルの種類と解析ツール | モデルの種類と解析の方法について学ぶ。 |
| 第2回 | 確率過程と確率微分方程式 | 確率過程のコンセプトと確率微分方程式の意味するところを学ぶ。 |
| 第3回 | 基本の同定手法：ノンパラメトリックな手法 | 同定手法の基本としてノンパラメトリックな手法を学ぶ。 |
| 第4回 | 基本の同定手法：パラメトリックな手法 | 同定手法の基本としてパラメトリックな手法を学ぶ。 |
| 第5回 | 発展的同定手法：部分空間同定法 | 発展的な同定手法として、部分空間法を学ぶ。 |
| 第6回 | 最小分散推定 | 最小分散推定の基本を学ぶ。 |
| 第7回 | 離散系に対する非線形フィルタリング | 離散時間系に対する非線形フィルタリングの手法を学ぶ。 |
| 第8回 | 連続・離散のハイブリッド非線形フィルタリング | 連続・離散のハイブリッド非線形フィルタリングの手法について学ぶ。 |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
毎回資料を配布する。
参考書、講義資料等
足立：ユーザのためのシステム同定（コロナ社）
片山：非線形カルマンフィルタ（朝倉書店）
成績評価の基準及び方法
レポート
関連する科目
- TSE.M203 ： 線形システム論
- SCE.C532 ： 幾何学的非線形制御
- SCE.C531 ： 非線形・適応制御
- SCE.C302 ： システムモデリング
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
特になし
