Syllabus data

Course Title
Systems and Control
Course Title in English
Systems and Control
Course Type
-
工学専攻科目
Eligible Students
Graduate School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HETMA5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
(Spring semester)
Instructor
Takao Sato,Nozomu Araki
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3/4/9
Office Hours and Location
授業終了後・教室にて
Contact
ユニバーサルパスポート

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
Corresponding Graduate School DP
1◎/3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
講義目的:
現代の制御システムは,物理系モデル・観測・離散化・情報処理・制御動作という一連の流れで成立する。その枠組みを理論と実際のインターフェイス(センサ・アクチュエータ・信号処理)を含めて体系的に理解し,設計・解析できる能力の基礎を育成することを目的とする。

到達目標:
・物理システムを数理モデルとして表現し,フィードバック制御の基本概念を説明できる。
・連続時間制御系と離散時間制御系の違いと設計原理を比較・説明できる。
・センサ・アクチュエータの役割と信号処理の基本を制御系の観点から説明できる。
・実システムにおける観測・制御ループの構成とその制約(サンプリング,量子化,時間遅れなど)を考慮した設計ができる。
Subtitle and Keywords of the Class
システムモデル,フィードバック制御,離散化,サンプリング,センサ,アクチュエータ,信号処理
Course Overview and Schedule
講義内容(概要):
制御系の数理モデル化と解析,フィードバック制御設計の基礎を学ぶ.さらに,制御対象の観測・操作に不可欠なインターフェイス(センサ・アクチュエータ)と信号処理について理論と例を通じて理解を深める.離散時間に基づくデジタル制御の設計と解析についても扱う.

授業計画:
1 履修ガイダンス    シラバス説明・授業方針・評価方法
2 制御システムの全体像    物理系モデル・観測・制御・実装の枠組み
3 連続時間システムのモデル    状態空間・伝達関数・安定性
4 フィードバック制御基礎    連続時間系のフィードバック原理
5 センサの基礎    機械システムにおける一般的なセンサとその特性
6 アクチュエータの基礎    駆動機構とモデル化
7 A/D変換の基礎    信号の離散化・サンプリング
8 デジタル制御の理論    離散時間システム・制御設計
9 離散時間系の解析    安定性・周波数特性
10 制御系設計法    デジタル制御器の設計手法
11 実データ処理    サンプリングデータの前処理・フィルタリング
12 インターフェイスと制御    観測・操作ループにおける制約
13 統合システム演習    モデル・制御・センサ・アクチュエータ統合
14 ケーススタディ    応用システム設計例
15 総括    総合振り返り・応用展望
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない
Uses of Generative AI
Completely forbidden
Precautions for using Generative AI
この授業においては、生成AIの利用を禁止している。
授業内での利用は厳禁であり、違反したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
生成AIの利用にかかわらず『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
Textbook
適宜,資料を配付する.
References
中野、松尾:ディジタル制御、昭晃堂
美多、原、近藤:基礎ディジタル制御、コロナ社
岡留:デジタル信号処理の基礎、共立出版
川﨑:ロボット工学の基礎 第3版、森北出版
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】配布する資料の読み込み,周辺文献の調査(30h)
【復習】発表整理及びレポート作成および講義内容の理解を深め定着させるためのプログラム等作成(30h) 
Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
 講義目的・到達目標に記載する事項についての到達度に応じて、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)の成績評価の上、単位を付与する。
【成績評価の方法】
 課題プログラム作成を含むレポート等を50%、発表・受講態度(積極的な質問等)を50%として総合的に評価する.やむを得ない事情以外の欠席者はD(60点未満)の成績評価。
How to Disclose Assignments and Exam Results
レポートおよび課題プログラムの解答例については、原則次の講義内で解説する。

Precautions and Requirements for Course Registration
学部講義の制御工学Iおよび制御工学IIに関する知識を必要とする
学修の妨げとなる就職活動は,やむを得ない事情に含まれない。 
Practical Education
該当しない
Remarks
※本学の配付資料を参照してください。

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.