フィードバック制御入門

例題を解きながら、フィードバック制御の基礎・システム安定性・PID制御・極・状態フィードバックをわかりやすく解説いたします。

デジタル制御入門

離散系システムの基本的な考え方やZ変換、伝達関数モデル、状態空間モデル、最適状態フィードバック制御について例題を解きながら解説致します。

システム最適化入門

システム最適化の基礎（最急降下法、ニュートン法、Nelder-Mead法、遺伝的アルゴリズム、PSO法）、非線形関数の最小値探索法、制御モデルの同定方法を習得します。

実践的制御技術（古典制御編）

古典制御の基礎、PID制御、内部モデル制御に基づくPIDパラメータ調整、2自由度制御、ロバスト制御について実践的な例題を通して習得します。

実践的制御技術（現代制御編）

現代制御の基礎、レギュレータ問題とサーボ問題、極配置と状態フィードバック制御、オブザーバ設計、最適状態フィードバック制御、積分型状態フィードバック制御について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。

Modelica^®入門

Modelica^®とは何なのか、言語そのものの紹介からモデリングする上での実践的な記述方法まで、Modelica^®の編集テクニックを習得します。

フィードバック制御入門

例題を解きながら、フィードバック制御の基礎・システム安定性・PID制御・極・状態フィードバックをわかりやすく解説いたします。

デジタル制御入門

離散系システムの基本的な考え方やZ変換、伝達関数モデル、状態空間モデル、最適状態フィードバック制御について例題を解きながら解説致します。

ニューラルネットワーク入門

ニューラルネットワークの基礎、ニューラルネットワークの学習法、非線形関数のカーブフィッティング、非線形クラスタリング、非線形モデル同定とモデル予測制御、非線形モデルフォロイング制御、連想記憶システムについて習得します。

システム同定入門

システム同定の基本的な考え方、同定データの前処理、非線形最小２乗法による伝達関数モデルの同定、ARXモデルの同定、部分空間法による状態空間モデルの同定、ニューラルネットワークによる非線形モデル同定について習得します。

ロバスト制御入門

ロバスト制御の基本的な考え方、制御対象モデルの不確かさ、混合感度問題、外乱抑制問題について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。