モデルに基づいた制御系設計や状態推定・カルマンフィルタの設計への関心が高まっています。モデルを構築するモデリングの代表は第一原理モデリング (物理モデリング) ですが、近年、機械学習のようなデータ駆動モデリングも脚光を浴びています。データに基づくモデリングは、制御の世界ではシステム同定として広く知られ、1950年代後半から研究されてきました。
　本セミナーでは、このシステム同定の基礎理論について解説します。特に、システム同定の初心者を対象にして、システム同定の目的から、システム同定モデル、そしてシステム同定アルゴリズムまで、システム同定の基礎となる部分を丁寧に解説します。特に、代表的なシステム同定法である最小二乗法について詳しく説明し、その逐次アルゴリズムを導出します。最後に、その逐次最小二乗法がカルマンフィルタの特殊な場合であることを示し、システム同定とカルマンフィルタの関係を明らかにします。

1. システム同定とは
2. システム同定の手順
3. システム同定実験の設計とデータの前処理
4. システム同定モデル
   1. ARX モデルと FIRモデル
   2. 状態空間モデル
5. システム同定法
   1. 最小二乗法
   2. 相関解析法とスペクトル解析法
   3. 部分空間法
6. 逐次システム同定法とカルマンフィルタ
   1. 逐次最小二乗法の導出
   2. 逐次最小二乗法とカルマンフィルタの関係