科学技術と共に歩む

まえがき
第1章　序論
　1.1　適応制御
　1.2　セルフチューニングコントローラ
　1.3　セルフチューニングコントロールの方法と応用
　　1.3.1　評価規範に基づく方法
　　1.3.2　閉ループ特性の指定に基づく方法
　　1.3.3　ニューラルネットワークに基づくSTC
　　1.3.4　STCの応用
第2章　セルフチューニングコントロール
　2.1　はじめに
　2.2　最小分散制御法に基づくSTCの設計
　　2.2.1　最小分散制御法
　　2.2.2　Explicit型STC
　　2.2.3　lmplicit型STC
　2.3　一般化最小分散制御法と一般化予測制御法
　　2.3.1　一般化最小分散制御法と一般化予測制御法
　　2.3.2　一般化予測制御法
　2.4　セルフチューニング極配置制御系の設計
　　2.4.1　Wellsteadらによる方法
　　2.4.2　評価規範の最小化に基づく方法
　2.5　セルフチューニングPID制御系の設計
　　2.5.1　極配置法に基づく方法
　　2.5.2　一般化最小分散制御法に基づく方法
　2.6　空気圧力制御系への適用
　　2.6.1　実験システムの概要
　　2.6.2　最小分散制御法による実験結果
　　2.6.3　一般化最小分散制御法と一般化予測制御法による実験結果
　　2.6.4　セルフチューニング極配置制御法による実験結果
　2.7　多変数セルフチューニングコントローラの設計
　　2.7.1　多変数一般化最小分散制御法
　　2.7.2　セルフチューニングコントローラ
付録
第3章　ニューラルネットワークを用いたセルフチューニングコントロール
　3.1　ニューラルネットワークの概要
　3.2　ニューロコントローラの設計
　3.3　セルフチューニング型ニューロPIDコントローラ
　3.4　ニューラルネットワークによるSTCの応用例
　　3.4.1　シミュレーションによる制御性能の評価
　　3.4.2　垣温槽の温度制御への応用
　　3.4.3　加熱炉の温度制御への応用
　　3.4.4　電気自動車のトルク・速度制御への応用
第4章　セルフチューニングコントロール機器
　4.1　セルフチューニングコントローラ
　　4.1.1　はじめに
　　4.1.2　セルフチューニングとその応用について
　　4.1.3　セルフチューニングの応用例
　4.2　2自由度PIDオートチューニングコントローラ
　　4.2.1　はじめに
　　4.2.2　オートチューニング方式
　　4.2.3　オートチューニングコントローラ
　　4.2.4　適用例
　　4.2.5　まとめ
　4.3　インテリジェントセルフチューニングコントローラ
　　4..3.1　背景
　　4.3.2　特長
　　4.3.3　動作原理
　　4.3.4　実現方法
　　4.3.5　適用例
　　4.3.6　まとめ
4.4　セルフチューニング温度調節器
　4.4.1　はじめに
　4.4.2　STの構成
　4.4.3　STの動作説明
　4.4.4　テスト結果
　4.4.5　今後の課題
　4.4.6　まとめ
第5章　セルフチューニングコントロールの実システムへの応用
　5.1　STCの鉄鋼プロセスへの応用
　　5.1.1　対象プロセス
　　5.1.2　プラントモデル
　　5.1.3　制御システム
　　5.1.4　板温追従制御
　　5.1.5　パラメータ遂次推定
　　5.1.6　制御結果
　5.2　STCの空気圧サーボ系への応用
　　5.2.1　STCと空気圧サーボ系
　　5.2.2　空気圧サーボ系のシステム構成
　　5.2.3　外乱を考慮した適応極配置制御系の設計法
　　5.2.4　外乱の除去特性
　　5.2.5　実験結果
　5.3　STCのバッチプロセスへの応用
　　5.3.1　PVCプロセスと制御問題
　　5.3.2　適応制御方式
　　5.3.3　適応ゲイン制限型
　　5.3.4　前回制御情報の利用方式
　5.4　多変数STCの熱プロセスへの応用
　　5.4.1　はじめに
　　5.4.2　STCの原理
　　5.4.3　システム構成
　　5.4.4　ボイラプラントへの適用例
　　5.4.5　まとめ
　5.5　オートチューニングPID制御のセメント製造プロセスへの応用
　　5.5.1　はじめに
　　5.5.2　システム構成
　　5.5.3　原料乾燥系実施例
　　5.5.4　複数ループへの展開
　　5.5.5　まとめ
　5.6　オートチューニングPID制御の蒸留プロセスへの応用
　　5.6.1　はじめに
　　5.6.2　対象プロセスの概要
　　　5.6.3　制御方式の概要
　　5.6.4　PIDゲイン調整法
　　5.6.5　制御結果
　　5.6.6　まとめ
　5.7　ニューロコントローラの電圧制御への応用
　　5.7.1　はじめに
　　5.7.2　RNNによる逆ダイナミクスの学習
　　5.7.3　電圧制御への応用
　　5.7.4　シミュレーション例
　　5.7.5　まとめ
　5.8　ニューラルネットワークを用いたSTCの力制御への応用
　　5.8.1　適応型と学習型
　　5.8.2　ニューラルネットワークを用いたSTCの設計
　　5.8.3　1自由力制御系への適用
　　5.8.4　ニューラルネットワークの獲得知識の蓄積に関する考察
参考文献
索引