フィルム巻取り制御系の構築方法を、具体例を挙げて解説します。また、装置の計測ノイズを低減化するためのカルマンフィルタの実装方法、制御系調整を自動化する簡単な人工知能の手法 (PSO) について解説します。

1. ウェブ搬送および巻取りシステムの重複分割制御
   1. ウェブ搬送系のモデル化
      1. 背景
      2. ウェブ搬送装置
      3. ウェブ搬送系のモデル化
      4. 実験装置の模式図
      5. ウェブおよび搬送系のパラメータと変数
      6. ウェブの張力と速度の関係
   2. モデルの変動要因とモデル化の困難さ
      1. 搬送系のブロック図
      2. 各要素の相互干渉
      3. ウェブ速度に関する伝達関数表現
      4. サブシステムの伝達関数
   3. 重複分割分散制御系の構成と困難の克服
      1. 制御入力の算出方法
      2. 近似モデル
      3. 離散モデル
2. PID制御とGMVC (一般化最少分散制御)
   1. PID制御と離散時間実装
      1. 連続時間におけるPID制御
      2. 差分近似
      3. 離散時間におけるPID制御
   2. GMVCとPIDパラメータ～PIDパラメータ調整はGMVCに任せよう!～
      1. 評価関数
      2. GMVC (一般化最小分散制御)
      3. GMVCの結果をPIDパラメータに読み替える
      4. 本手法のメリット
3. モデルパラメータの適応推定
   1. PSO (粒子群最適化)
      1. PSOは人工知能の一種
      2. オンライン型PSO (OPSO) とは?
      3. 類似の手法
   2. 時間変化する制御対象のパラメータをOPSOで適応推定する方法
      1. 粒子の評価
      2. アルゴリズム
      3. 従来型PSOとの違い
      4. εPSOとは?
   3. 各種PSOによる時間変化するパラメータの探索例
   4. PSOを利用するセルフチューニングGMVC – PID制御系の処理手順
4. カルマンフィルタと拡張カルマンフィルタ
   1. ノイズ除去フィルタ
   2. ベイズ統計
      1. 確率論の初歩
      2. ベイズの定理
   3. 線形カルマンフィルタのアルゴリズム
      1. カルマンフィルタリング問題
      2. 事前推定と事後推定
   4. 線形カルマンフィルタの性質
   5. パーティクルフィルタ
5. 実験機構成と実装ノウハウ
   1. 計算量
   2. C言語実装のコツ
   3. 実験機のコツ
   4. 実験結果の紹介
   5. 手動チューニングとの違い
   6. パラメータ調整
6. まとめ
• 質疑応答