Transcript H18講義スライド（MS-PowerPoint）

第９章 メカトロ機械の制御技術
伝達関数
ラプラス変換
周波数応答
ボード線図
ゲイン特性
時間遅れ・・・
フィードバック制御のブロック図
●フィードバック制御とシーケンス制御
●交流モータの制御→インバータ制御
●新しい制御方法→ファジィ制御，ニューロ・・・
●「制御」とは？
制御
機械・装置などを目的とする状態に保つために、適当
な操作を加えること。
制御に関連する用語（制御工学／メカトロニクスの教科書より）
機械制御，フィードバック制御，自動制御，サーボ制御，電圧
制御，プロセス制御，シーケンス制御，ON-OFF制御，リニア制
御，PWM制御，インバータ制御，ファジィ制御，最適制御・・・
一概に「制御」と言っても，用語の使い方は様々
であり，同列に並べられない！
（概念もあり，具体的な操作方法もある。）
9.1 機械式制御と電子制御
●機械式制御の例：蒸気機関の遠心調速機
★おもりの遠心力と地球の重力とのつり合いによって，バルブ
の開閉を行っている。
●電子制御の例：自動車用エンジン
エンジンが必要とす
る燃料の量と噴射
のタイミングを電子
制御装置によって
正確に制御する。
制御の目的
①排気ガスの浄化
（NOx，CO，HC）
②燃費の向上（CO2）
③加速性能／エンジ
ンの応答性・・・
●エンジン制御項目
①空燃比制御
②点火時期制御
③アイドリング回転数制御
（外乱の影響）
③EGR制御
ガソリンエンジン
●空燃比制御の必要性
三元触媒の構造と浄化率
自動車エレクトロニクス（山海道）
●実際の自動車用エンジンの制御システム
吸入空気量
エンジン回転数
冷却水や吸入空気の温度
排気管内の酸素濃度
運転条件
【演習問題①】
★機械式制御と電子制御の特徴（利点，問題
点）をまとめ，機械式制御が適した機械の例
をあげなさい。
9.2 フィードバック制御の概要
入力信号に対し
て，どのような
出力信号が得
られるのかが重
要！
(a) 入力から出力を表す簡単なブロック図
目標値と実際の
制御量の差を
計算して，入力
する。
(b) フィードバック制御を表すブロック図
●フィードバック制御の要点
①入力と出力の関係は，
微分方程式で表されるこ
とが多い。（ラプラス変換
の必要性）
●ラプラス変換
●伝達関数
②制御系の時間遅れ（応
答性）や安定性が重要と
なることが多い。
●一次遅れ，二次遅れ
●周波数応答・・・
これらを数学的に表す技術（制御工学）
●フィードバック制御とシーケンス制御
目標値と実際の制御量の
差を計算して，入力信号
を決める制御。
(a) フィードバック制御
あらかじめ決められた手順（プ
ログラム）に従って制御の各段
階を決めていく制御。
(b) シーケンス制御
実際のメカトロ機械では，これらを組み合わせて使うことが多い。
【演習問題②】
★フィードバック制御とシーケンス制御の特徴
（利点，問題点）をまとめ，シーケンス制御が
適した機械の例をあげなさい。
9.3 インバータ制御
(a) 交流モータ
(b) 直流モータ
インバータ制御は，交流モータの回転数を制御
する手法であり，機器の省エネ化に重要！
(1) インバータの基本構造
●インバータ：直流を交流に変換すること（装置）
●コンバータ：交流を直流に変換すること（装置）
三相交流を直流に変換
し，コントローラで交流
に変換している。
●一般の交流電源は，周波数一定（関東では50Hz）。
●インバータよって任意波形の交流電源を作ることができる。
(2) インバータの使用例と必要性
●交流モータの回転数制御
●例えば，インバータ制御のエ
アコンは，きめ細かい温度調
節の制御ができ，省エネ効果
が高い。
http://kadenfan.hitachi.co.jp/ra/index.html
(2) インバータの使用例と必要性
●蓄電システムの利用
●例えば，コジェネレーションシステムで，直流蓄電池（バッ
テリ）に電気エネルギーを貯めておく。
(2) インバータの使用例と必要性
●ちらつきが少なく，調光できる蛍光灯
http://biz.national.jp/Ebox/heyabetsuakari/living_fset.html
●高周波数の交流を使えば，蛍光灯のちらつきが低減でき
る。さらに，インバータ制御によって調光が可能となる。
(3) インバータの問題点
●高周波の電源を利用するため，電波障害や騒音などが発生
する。
ノイズ低減は非常に重要な技術！
●インバータでの損失がある（10%程度）。
システムの省エネ化（高効率化）が重要！
「インバータ制御＝省エネ」は間違い！
【演習問題③】
★電力の省エネルギー化の具体的な方法を5
つ考えなさい。
9.4 新しい制御方法
従来の制御
従来のフィードバック制御などのように，入力／
出力の関係を数学的に表す制御方法。
高い精度で解析可能な現象を制御するには極めて有効
新しい制御
コンピュータ技術を利用して，取り扱いやすさを
考えた制御方法。
複雑な物理現象を扱う場合に有効な手法
●ファジィ理論
●ニューラルネットワーク
●遺伝的アルゴリズム
(1) ファジィ制御
●数値ではなく，言葉による制御規則（ルール）を定式化し，制御
手順を決める手法である。
●経験的なデータベースが多くある場合，ルールの設定は比較
的容易であり，また完全なルールは要求されない。
●ファジィ理論には学習機能が基本的になく，得られる解が最適
であるかは保証されない。
例えば魚ロボットの場合・・・
(1) 速度が速くて，消費電力が大きいならば，
最大振れ角を小さくする。
(2) 速度が遅くて，消費電力が小さいならば，
最大振れ角を大きくする。
●家電機械への適用例
洗濯機
1990年～：ファジィ家電ブーム
①洗濯物が多く，布質がごわごわならば，水流を強くし，洗い時間を長くする。
②洗濯物が少なく，布質がやわらかならば，水流を弱くし，洗い時間を短くする。
掃除機
①ごみの量が多く，床面がカーペット状（やわらかい）ならば，吸引力を強くする。
②ごみの量が少なく，床面が畳状（固い）ならば，吸引力を弱くする。
ファジィ理論は・・・
●経験的な知識を規則として記述しやすい。
●ただし，適切な規則を作るには，十分な経験が必要となる。
(2) ニューラルネットワーク（ニューロ）
●人間の「脳」の機能を積極的に真似ようとする考えに基づいて
いる。
●何かを見て，それが何であるかを認識し，必要に応じて行動を
起こすといった人間には容易な思考をコンピュータに学習させる。
●数値データを用いた情報処理に適しており，入出力データから
の学習能力に優れている。
●ニューロの適用例
評価関数を設定し，計算
することで，トータルの制
御量（出力）を計算できる。
評価関数：成績の優劣を表す指標
それぞれのつながりの重
み付けを考える。
●ニューロの適用例
複雑なニューロモデルを考えれば，
「賢い」魚ロボットが完成する？
(3) 遺伝的アルゴリズム
●淘汰，増殖，交叉，突然変異といった生物の進化の過程を模擬
した情報処理手法。
●対象とするシステムの様々なパラメータの集まりを一つの「遺伝
子」と見なして表現し，多くの異なった遺伝子を作って，「進化」の
過程を適用させる。
●複数のモデルを評価し，優れた物を交叉させ，より優れたモデ
ルを増殖させる。
●多くの組み合わせの中からの選択能力に優れているが，最初
に複数のモデルを構築する必要がある。
成績が良いものを残し，悪いものを捨てる！
●遺伝的アルゴリズムの適用例
魚ロボットの遺伝子モデル
●遺伝的アルゴリズムの適用例
遺伝的アルゴリズムの計算例
【演習問題④】
★ファジィ制御，ニューラルネットワーク，移転
的アルゴリズムなどの新しい制御方法は，日
常生活や生物の仕組みを利用した制御方法
と言える。
日常生活あるいは身の回りで何らかの「制
御」をしている実例をあげなさい。
9.5 制御理論のまとめ
●様々な制御理論・制御方法がある。
●実際のメカトロニクス機械を作り上げるのに重要なのは，
どのような操作をしたいのかを明確にすること！
●もちろん，制御理論だけでは機械は完成しない。ハードか
らソフトまでの全てがそろって，適切な機械が成立する。