第９章 メカトロ機械の制御技術 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 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 (a) 入力から出力を表す簡単なブロック図 (b) フィードバック制御を表すブロック図 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 これらを数学的に表す技術（制御工学） 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） 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。 ●ラプラス変換 ●伝達関数 ●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 (a) フィードバック制御 (b) 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。 従来の制御 高い精度で解析可能な現象を制御するには極めて有効 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。 新しい制御 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 掃除機 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。 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。 それぞれのつながりの重み付けを考える。 評価関数：成績の優劣を表す指標

●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。