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登録内容 (EID=182542)

EID=182542EID:182542, Map:[2008/デジタル制御論], LastModified:2009年1月5日(月) 18:37:25, Operator:[水本 匡昭], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.機械工学科]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 先端技術科学教育部 (授業概要) [継承]
入学年度 (必須): 西暦 2009年 (平成 21年) [継承]
名称 (必須): (英) Digital Control Theory (日) デジタル制御論 (読) でじたるせいぎょろん
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形態 (推奨): 1.講義 [継承]
コース (必須): 1.2009/[徳島大学.先端技術科学教育部.知的力学システム工学専攻.機械創造システム工学コース]/[博士前期課程] [継承]
担当教員 (必須): 1.岩田 哲郎
肩書 (任意):
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単位 (必須): 2 [継承]
目的 (必須): (英) This class introduces the fundamental concept of digital control and neural network that can be used to design the optimal control systems based on the modern control theory.  (日) ディジタル制御系の基本構造とその数学的信号の表現法を学び,制御理論の組み立て方の構成法を理解する.知的情報処理理論としてニューラルネットワーク理論の解説と,実習を通してその応用法を理解する.   [継承]
概要 (必須): (英) In this lecture the fundamental conception of a digital control system and digital control strategies to apply the modern control theory is presented. In particular, two freedom control and a neural network is explained. The recent topics related to control engineering are also introduced.  (日) マイクロコンピュータの普及に伴い制御理論の進歩も著しい.ここでは,ディジタル制御の基礎的思考,現代制御理論を扱うためのディジタル制御理論,その応用としての最適制御,二自由度制御,工業プラントの制御について講義する.更に,最近制御等の分野において応用が急速に広まり,脳の仕組みを数学的にモデル化したアルゴリズムをもつニューラルネットワークについても解説する.工業にかかわる科目である.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) two freedom control (日) 2自由度制御 (読) [継承]
2. (英) neural network (日) ニューラルネットワーク (読) [継承]
3. (英) optimal control (日) 最適制御 (読) [継承]
先行科目 (推奨): 1.自動制御理論1 ([2009/[徳島大学.工学部.機械工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2008/自動制御理論1])
必要度 (任意):
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2.自動制御理論2 ([2009/[徳島大学.工学部.機械工学科]/[昼間コース]]/->授業概要[2008/自動制御理論2])
必要度 (任意):
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関連科目 (推奨): 1.アクチュエーター理論 ([2009/[徳島大学.先端技術科学教育部.知的力学システム工学専攻.機械創造システム工学コース]/[博士前期課程]]/->授業概要[2008/アクチュエーター理論])
関連度 (任意):
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要件 (任意): (英) Students are required to have a good understanding of undergraduate-level control theory and related subjects.  (日) 学部開講科目の自動制御理論1,2及び関連科目を十分に理解していること.   [継承]
注意 (任意):
目標 (必須): 1.(英) To understand the outline of the digital control.  (日) ディジタル制御系の構造を理解し,その応用範囲の広さを認識する.  
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2.(英) To understand the applications of AI, neural network and fuzzy control  (日) AI,ニューラルネットワークおよびファジイ理論に関する実習を通してその応用法を理解する.  
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計画 (必須): 1.(英) Outline of digital control system  (日) ディジタル制御系の基本構成  
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2.(英) Difference of analog and digital control systems  (日) ディジタル制御系とアナログ制御系の違い  
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3.(英) Mathematical representation of control signal  (日) 制御信号の数学的表現法  
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4.(英) Pulse transfer function  (日) パルス伝達関数  
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5.(英) Stability and steady state deviation  (日) 安定性と定常偏差  
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6.(英) Design of digital control system(PID)  (日) ディジタル制御系の設計法(PID制御)  
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7.(英) Design of digital control system(two freedom control)  (日) ディジタル制御系の設計法(2自由度制御)  
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8.(英) Design of digital control system(model prediction)  (日) ディジタル制御系の設計法(モデル予測制御)  
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9.(英) Intermediate examination  (日) 中間試験  
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10.(英) Outline of artificial intelligence  (日) AI(人工知能)の概説  
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11.(英) Exercise of artificial intelligence  (日) AI(人工知能)の実習  
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12.(英) Outline of neural network  (日) ニューラルネットワークの概説  
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13.(英) Exercise of neural network  (日) ニューラルネットワークの実習  
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14.(英) Outline of fuzzy theory  (日) ファジイ理論の概説  
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15.(英) Exercise of fuzzy theory  (日) ファジイ理論の実習  
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16.(英) Final examination  (日) 最終試験  
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評価 (必須): (英) evaluate based on two examinations and reports.  (日) 2つの試験とレポートに基づいて評価する.   [継承]
再評価 (必須):
対象学生 (任意): 開講コース学生のみ履修可能 [継承]
教科書 (必須): 1.(英) To be introduced in the class  (日) 授業中に紹介する   [継承]
参考資料 (推奨): 1.(英) To be introduced in the class  (日) 授業中に紹介する   [継承]
URL (任意):
連絡先 (推奨): 1.岩田 哲郎
オフィスアワー (任意):
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科目コード (推奨):
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