制御工学

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制御システムは宇宙飛行で重要な役割を果たします

制御工学または制御システム工学は、制御システムを扱う工学分野であり、制御理論を適用して、制御環境で望ましい動作をする機器およびシステムを設計します。[1]制御の分野は重複しており、通常、世界中の多くの機関で電気工学および機械工学とともに教えられています。[1]

このプラクティスでは、センサーと検出器を使用して、制御されているプロセスの出力パフォーマンスを測定します。これらの測定値は、望ましいパフォーマンスを達成するのに役立つ修正フィードバックを提供するために使用されます。人の入力を必要とせずに実行するように設計されたシステムは、自動制御システム(車の速度を調整するためのクルーズコントロールなど)と呼ばれます。本質的に学際的な制御システムエンジニアリング活動は、主に多様な範囲のシステムの数学的モデリングによって導出された制御システムの実装に焦点を合わせています

概要

現代の制御工学は、技術の進歩とともに20世紀に大きな注目を集めた比較的新しい研究分野です。これは、制御理論の実用化として広く定義または分類できます制御工学は、単純な家庭用洗濯機から高性能のF-16戦闘機まで、幅広い制御システムで重要な役割を果たします。数学的モデリングを使用して、入力、出力、およびさまざまな動作を行うさまざまなコンポーネントの観点から、物理システムを理解しようとします。制御システム設計ツールを使用して、それらのシステムのコントローラーを開発する。利用可能なテクノロジーを使用して、物理システムにコントローラーを実装します。システム_機械的電気的流体的、化学的財政的または生物学的、およびその数学的モデリング、分析、およびコントローラーの設計では、設計問題の性質に応じて 、時間周波数、および複雑な領域の1つまたは多くで制御理論を使用します。

歴史

カラムの分別の制御は、より困難なアプリケーションの1つです。

自動制御システムは、2000年以上前に最初に開発されました。記録されている最初のフィードバック制御装置は、紀元前3世紀頃にエジプトのアレクサンドリアにある古代クテシビオス水時計あると考えられています。モンゴル人が捕獲したとき、同様のデザインの水時計がバグダッドでまだ作られていましたので、これは確かに成功した装置でした西暦1258年の都市何世紀にもわたって、便利なタスクを実行したり、単に楽しませたりするために、さまざまな自動デバイスが使用されてきました。後者には、17世紀と18世紀にヨーロッパで人気のあったオートマトンが含まれ、同じタスクを何度も繰り返すダンスフィギュアが特徴です。これらのオートマトンは、開ループ制御の例です。フィードバック、つまり「閉ループ」自動制御装置のマイルストーンには、 1620年頃のDrebbelに起因する炉の温度調整器、および1788年にJamesWattによって蒸気エンジンの速度を調整するために使用された遠心調速機が含まれます。

1868年の論文「OnGovernors」で、ジェームズクラークマクスウェルは、微分方程式を使用して制御システムを説明することにより、フライボールガバナーが示す不安定性を説明することができました。これは、複雑な現象を理解する上での数学的モデルと方法の重要性と有用性を実証し、数学的制御とシステム理論の始まりを示しました。制御理論の要素は以前に登場していましたが、マクスウェルの分析ほど劇的かつ説得力のあるものではありませんでした。

制御理論は、次の世紀にわたって大きな進歩を遂げました。新しい数学的技術、および電子技術とコンピューター技術の進歩により、元のフライボールガバナーが安定させることができたよりもはるかに複雑な動的システムを制御することが可能になりました。新しい数学的手法には、1950年代と1960年代の最適制御の開発と、それに続く1970年代と1980年代の確率的でロバストな適応型の非線形制御手法の進歩が含まれていました。制御方法論の適用は、宇宙旅行および通信衛星、より安全でより効率的な航空機、よりクリーンな自動車エンジン、およびよりクリーンでより効率的な化学プロセスを可能にするのに役立ちました。

電気回路は制御理論技術を使用して簡単に記述できることが多いため独自の分野として登場する前は、制御工学は機械工学の一部として実践され、制御理論は電気工学の一部として研究されていました。最初の制御関係では、電流出力は電圧制御入力で表されていました。ただし、電気制御システムを実装するための適切な技術がないため、設計者は効率が低く応答が遅い機械システムを選択する必要がありました。一部の水力発電所でまだ広く使用されている非常に効果的な機械式コントローラーは、ガバナーです。後で、現代のパワーエレクトロニクスの前に、産業用アプリケーションのプロセス制御システムは、空気圧および油圧制御装置を使用する機械エンジニアによって考案されました。これらの装置の多くは現在も使用されています。

制御理論

制御理論には2つの主要な区分があります。つまり、古典と現代であり、制御工学アプリケーションに直接影響します。

古典的なSISOシステム設計

古典制御理論の範囲は、2番目の入力を使用して外乱除去を分析する場合を除いて、単一入力および単一出力(SISO)システム設計に限定されます。システム解析は、微分方程式を使用した時間領域で、ラプラス変換を使用した複素s領域で実行されます。、またはcomplex-sドメインから変換することにより周波数ドメインで。多くのシステムは、時間領域で2次の単一変数システム応答を持っていると想定される場合があります。古典的な理論を使用して設計されたコントローラーは、設計の近似が正しくないため、現場での調整が必要になることがよくあります。しかし、最新の制御理論を使用して設計されたシステムと比較して、古典的なコントローラー設計の物理的実装が容易なため、これらのコントローラーはほとんどの産業用アプリケーションで好まれています。古典制御理論を使用して設計された最も一般的なコントローラーは、PIDコントローラーです。あまり一般的ではない実装には、リードフィルターまたはラグフィルターのいずれかまたは両方が含まれる場合があります。最終的な最終目標は、ステップ応答と呼ばれる時間領域で、または開ループ応答と呼ばれる周波数領域で通常提供される要件を満たすことです。仕様に適用されるステップ応答特性は、通常、パーセントオーバーシュート、整定時間などです。仕様に適用される開ループ応答特性は、通常、ゲインと位相のマージンと帯域幅です。これらの特性は、補償モデルと組み合わせた制御下のシステムの動的モデルを含むシミュレーションを通じて評価することができます。

最新のMIMOシステム設計

最新の制御理論は状態空間実行され、多入力多出力(MIMO)システムを処理できます。これにより、戦闘機の制御など、より高度な設計問題における古典制御理論の制限が克服されますが、周波数領域の分析は不可能であるという制限があります。最新の設計では、システムは、状態変数を使用して定義された分離された1階微分方程式のセットとして最大の利点を発揮します非線形多変数適応型およびロバスト制御理論はこの部門に分類されます。行列法は、入力と出力の関係で線形独立性を保証できないMIMOシステムでは大幅に制限されます[要出典]かなり新しいので、現代の制御理論にはまだ探求されていない多くの領域があります。ルドルフ・E・カルマンアレクサンドル・リャプノフのような学者は、現代の制御理論を形作った人々の間でよく知られています。

制御システム

制御工学は、さまざまな動的システム機械システムなど)のモデリングと、これらのシステムを目的の方法で動作させるコントローラーの設計に焦点を当てた工学分野です。このようなコントローラーは電気である必要はありませんが、多くのコントローラーは電気である必要があります。したがって、制御工学は電気工学のサブフィールドと見なされることがよくあります。

電気回路デジタルシグナルプロセッサマイクロコントローラはすべて、制御システムの実装に使用できます制御工学には、民間旅客機の飛行および推進システムから、多くの現代の自動車に存在するクルーズコントロールまで、幅広い用途があります

ほとんどの場合、制御エンジニアは制御システムを設計するときにフィードバックを利用します。これは、多くの場合、PIDコントローラーシステムを使用して実行されます。たとえば、クルーズコントロールを備えた自動車では、車両の速度が継続的に監視され、システムにフィードバックされます。システムはそれに応じてモーターのトルクを調整します。定期的なフィードバックがある場合は、制御理論を使用して、システムがそのようなフィードバックにどのように応答するかを判断できます。実際には、このようなシステムはすべて安定性が重要であり、制御理論は安定性を確実に達成するのに役立ちます。

フィードバックは制御エンジニアリングの重要な側面ですが、制御エンジニアはフィードバックなしでシステムの制御に取り組むこともできます。これは開ループ制御として知られています。開ループ制御の典型的な例は、センサーを使用せずに事前に決定されたサイクルを実行する洗濯機です。

制御工学教育

世界中のどの大学でも、制御工学コースは主に電気工学機械工学で教えられていますが、一部のコースはメカトロニクス工学[2]航空宇宙工学で教えることができますまた、今日のほとんどの制御技術は、多くの場合組み込みシステムとして(自動車分野のように)コンピューターを介して実装されているため、制御工学はコンピューターサイエンスに関連しています。化学工学における制御の分野は、しばしばプロセス制御として知られていますこれは主に、プラントの化学プロセスにおける変数の制御を扱います。これは、化学工学プログラムの学部カリキュラムの一部として教えられており、制御工学でも同じ原則の多くを採用しています。他の工学分野も、適切なモデルを導出できる任意のシステムに適用できるため、制御工学と重複しています。ただし、専門の制御工学部門が存在します。たとえば、シェフィールド大学の自動制御およびシステム工学部[3]や、米国海軍兵学校のロボット工学および制御工学部などです。[4]

制御工学は、科学、財務管理、さらには人間の行動を含む多様なアプリケーションを持っています。制御工学の学生は、時間と複雑な領域を扱う線形制御システムのコースから始めることができます。これには、古典制御理論と呼ばれる、初等数学とラプラス変換の完全なバックグラウンドが必要です。線形制御では、学生は周波数および時間領域の分析を行います。 デジタル制御非線形制御のコースでは、それぞれZ変換と代数が必要であり、基本的な制御教育を修了していると言えます。

制御工学のキャリア

制御エンジニアのキャリアは学士号から始まり、大学のプロセスを継続することができます。制御工学の学位は、電気工学または機械工学の学位とよく対になっています。制御エンジニアは通常、学際的なプロジェクトを主導する技術管理の仕事に就きます。航空宇宙会社、製造会社、自動車会社、電力会社、および政府機関には多くの雇用機会があります。制御エンジニアを雇う場所には、ロックウェル・オートメーション、NASA、フォード、グッドリッチなどの企業が含まれます。[5] 制御エンジニアは、ロッキードマーティンコーポレーションから年間66,000ドルを稼ぐことができます。また、ゼネラルモーターズコーポレーションから年間最大96,000ドルを稼ぐこともできます。[6]

制御工学の調査によると、回答した人のほとんどは、さまざまな形の自分のキャリアの制御技術者でした。「制御エンジニア」に分類されるキャリアはそれほど多くありません。それらのほとんどは、制御エンジニアリングの包括的なキャリアに少し似ている特定のキャリアです。2019年に調査を行った制御エンジニアの大多数は、システムまたは製品の設計者、あるいは制御または機器のエンジニアです。ほとんどの仕事には、プロセスエンジニアリング、生産、さらにはメンテナンスが含まれます。これらは、制御エンジニアリングのバリエーションです。[7]

最近の進歩

もともと、制御工学はすべて連続システムに関するものでした。コンピュータベースのデジタルコントローラと物理システムとの間の通信はコンピュータクロックによって制御されるため、コンピュータ制御ツールの開発には、個別の制御システムエンジニアリングの要件がありました離散領域でのラプラス変換に相当するのはZ変換です。今日、制御システムの多くはコンピューター制御されており、デジタルコンポーネントとアナログコンポーネントの両方で構成されています。

したがって、設計段階では、デジタルコンポーネントが連続ドメインにマッピングされて設計が連続ドメインで実行されるか、アナログコンポーネントがディスクリートドメインにマッピングされてそこで設計が実行されます。多くの産業システムには、機械、流体、生物学、アナログの電気部品を含む多くの連続システムコンポーネントと、いくつかのデジタルコントローラがあるため、これら2つの方法の最初の方法は実際によく見られます。

同様に、設計手法は、紙とルーラーベースの手動設計からコンピューター支援設計へと進化し、進化的計算によって可能になったコンピューター自動設計またはCADへと進化しました。CADは、事前定義された制御スキームの調整だけでなく、特定の制御スキームに関係なく、純粋にパフォーマンス要件に基づいて、コントローラー構造の最適化、システム同定、および新しい制御システムの発明にも適用できます。[8] [9]

回復力のある制御システムは、計画された障害のみに対処するという従来の焦点をフレームワークに拡張し、複数のタイプの予期しない障害に対処しようとします。特に、悪意のあるアクター、異常な故障モード、望ましくない人間の行動などに応じて、制御システムの動作を適応および変換します。[10]

近年、環境と継続的に相互作用することによって最適制御ポリシーを学習する強化学習(RL)ベースの戦略が普及しています。[11] [12] [13] [14]

も参照してください

参照

  1. ^ ab 「システムおよび制御工学に関する FAQ|電気工学およびコンピューターサイエンス」Engineering.case.eduケースウエスタンリザーブ大学。2015年11月20日2017年6月27日取得
  2. ^ チャン、章建華。メカトロニクスおよび自動化工学2ºEd。メカトロニクスと自動化工学に関する国際会議(ICMAE2016)の議事録。厦門、中国、2016年。
  3. ^ 「ACSE-シェフィールド大学」2015年3月17日取得
  4. ^ 「WRCホーム」USNAの武器、ロボット工学および制御工学2019年11月19日取得
  5. ^ 「システムおよび制御工学FAQ|コンピュータおよびデータ科学/電気、コンピュータおよびシステム工学」Engineering.case.edu2015-11-20 2019-10-30を取得しました。
  6. ^ 「制御システムエンジニアの給与|PayScale」www.payscale.com 2019-10-30を取得しました。
  7. ^ https://www.controleng.com/wp-content/uploads/sites/2/2019/05/Control-Engineering-2019-Career-and-Salary-Study.pdf [裸のURLPDF ]
  8. ^ Tan、KC and Li、Y.(2001)進化的計算によるパフォーマンスベースの制御システム設計の自動化。人工知能のエンジニアリングアプリケーション、14(4)。pp.473-486。ISSN 0952-1976 http: //eprints.gla.ac.uk/3807/ 
  9. ^ Li、Y.、etal。(2004)。CACSD-進化的検索と最適化により、コンピューター自動制御システムの設計が可能になりました。International Journal of Automation and Computing、1(1)。pp.76-88。ISSN 1751-8520 http: //eprints.gla.ac.uk/3818/ 
  10. ^ CG Rieger、DI Gertman、MA McQueen、「弾力性のある制御システム:次世代の設計研究」、2009年第2回人間システム相互作用会議、カターニア、2009年、632〜636ページ。http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp3%arnumber=5091051&isnumber=5090940
  11. ^ ノエル、マシューミスラ; パンディアン、B。ジャガンナート(2014-10-01)。「新しい人工ニューラルネットワークベースの強化学習アプローチを使用した非線形液面システムの制御」応用ソフトコンピューティング23:444–451。土井10.1016/j.asoc.2014.06.037ISSN1568-4946_ 
  12. ^ パンディアン、B。ジャガンナート; ノエル、マシューミスラ(2018-09-01)。「新しい部分的に教師あり強化学習アルゴリズムを使用したバイオリアクターの制御」ジャーナルオブプロセスコントロール69:16–29。土井10.1016/j.jprocont.2018.07.013ISSN0959-1524_ 
  13. ^ プラディープ、D。ジョン; ノエル、マシューミスラ(2018-08-01)。「ラピッドサーマルプロセッシングシステムの有限ホライズンマルコフ決定過程ベースの強化学習制御」ジャーナルオブプロセスコントロール68:218–225。土井10.1016/j.jprocont.2018.06.002ISSN0959-1524_ 
  14. ^ プラディープ、D。ジョン; ノエル、マシューミスラ; アルン、N。(2016-06-01)。「ロバスト回帰ベースの強化学習アルゴリズムを使用したブーストコンバーターの非線形制御」人工知能のエンジニアリングアプリケーション52:1–9。土井10.1016/j.engappai.2016.02.007ISSN0952-1976_ 

さらに読む

  • クリストファーキリアン(2005)。現代の制御技術トンプソンデルマーラーニング。ISBN 978-1-4018-5806-3
  • ベネット、スチュアート(1986年6月)。制御工学の歴史、1800〜1930年IET。ISBN 978-0-86341-047-5
  • ベネット、スチュアート(1993)。制御工学の歴史、1930-1955IET。ISBN 978-0-86341-299-8
  • アーノルドザンクル(2006)。自動化のマイルストーン:トランジスタからデジタルファクトリーまでウィリーVCH。ISBN 978-3-89578-259-6
  • フランクリン、ジーンF .; パウエル、J。デビッド; Emami-Naeini、Abbas(2014)。動的システムのフィードバック制御(第7版)。スタンフォードカリ。米国:ピアソン。p。880. ISBN 9780133496598

外部リンク