知能制御｜シラバス情報

授業科目名

知能制御

(英語名)

Intelligent Control

科目区分

ー

機械工学専攻科目

対象学生

工学研究科

学年

1年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

HETMK5MCA1

単位数

2.00単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

講義 (Lecture)

開講時期

2024年度前期

(Spring semester)

担当教員

小西康夫

所属

工学研究科

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標4／目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

金曜　14:40〜16:10

連絡先

konishi@eng.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

ー

研究科DP

1◎

全学DP

1-1◎

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

講義目的
　本講義の目的は，既に学部で学んだ制御工学の理解を深めることと，新しい概念で発展している知能制御について学ぶことである．このために，まず基本的な制御の演習問題から始め，徐々に理解が深まるような授業にしたい．

達成目標
(1)学部の授業では，十分にできなかった演習を通して，PID制御器などの基本的な設計ができること．
(2)非線形な制御対象や新しい概念の制御系の設計ができること．

授業のサブタイトル・キーワード

Advanced Control

講義内容・授業計画

講義内容
　学部の制御工学Ⅰ，Ⅱは、古典制御理論と現代制御理論について講義している。この講義は、より実際の応用を考え、非線形対象についての制御やより高度な制御理論について講義する。

授業計画
１．自動制御の中間試験の範囲
２．自動制御の期末試験の範囲
３．システム制御工学の中間試験の範囲
４．システム制御工学の期末試験の範囲
５．学部授業の範囲について中間試験
６．局所的な線形化と厳密な線形化
７．ゲインスケジューリングについて
８．システムの同定について
９．モデル規範型適応制御
１０．自動調整レギュレータ
１１．学習制御
１２．ファジイ推論
１３．ファジイ制御
１４．ニューラルネットワークと線形モデルについて
１５．ニューラルネットワークと知能制御
１６．期末試験

なお、この授業では生成AIの使用は不可とする。

教科書

適宜，資料を配布する．

参考文献

猪岡光，石原正，池浦良淳，大学院情報理工学５，知能制御，講談社

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】授業に際して指示する資料の事前読み込み（30ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために配布資料の読み直し（15ｈ），レポート作成（5回、15ｈ）

アクティブ・ラーニングの内容

採用しない

成績評価の基準・方法

授業内に行うレポート80点，テスト20点で評価する。

課題・試験結果の開示方法

小テストやレポートは、原則講義内で解説する．

履修上の注意・履修要件

古典制御理論および現代制御理論について学んだ経験があることが望ましい．

実践的教育

該当しない

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。