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東京工業大学 機械制御システム専攻 山北 昌毅
システムモデルと確率過程 東京工業大学 機械制御システム専攻 山北 昌毅
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よく用いられるシステムのモデル (計算機で信号をサンプルする際)
AR(Auto Regressive)モデル MA(Moving Average)モデル ARX(exogenous)モデル ARMAモデル ARMAXモデル 工学系で対象にされるシステムは連続系のシステム。本当にこれで表現できるの?
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第1回講義の内容 状態空間表現とLTIシステム LTIシステムと伝達関数・可観測正準系 LTIシステムの解とシステムの離散化
可観測正準系と入出力モデル Z変換・パルス伝達関数・シフトオペレータ・微分オペレータ 式誤差モデル・出力誤差モデル 伝達関数とマルコフパラメータ 確率過程 エルゴード性 確率変数の収束 推定量の性質
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状態空間表現とLTIシステム システム 状態方程式 観測方程式 LTI(Linear Time Invariant) システム
状態方程式 (ベクトル値関数の一階の常微分方程式) 観測方程式 LTI(Linear Time Invariant) システム
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LTIシステムのブロック線図表現
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状態空間表現(1) 1.厳密な数学モデル 2.近似数学モデル
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状態空間表現(2) 1.厳密な数学モデル
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状態空間表現(3) 2.近似数学モデル
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ラプラス変換の性質
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良く使うラプラス変換と逆変換
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ラプラス変換の利用法 時間領域での表現 時間領域での表現 畳み込み積分 ラプラス変換 逆ラプラス変換 周波数領域での表現 周波数領域での表現
掛け算
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状態空間表現と伝達関数行列
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可観測正準系(1)
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可観測正準系(2)
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連続系の時間領域の入出力表現 (注意:微分方程式表現で入力の微分項があっても実現には微分器は不要)
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状態方程式の一般解 物理システムは連続系のシステムとして表現されることが普通 (一般解) (遷移行列)
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一般解の証明 公式
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入出力関係の畳み込み積分表現
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マルコフパラメータと伝達関数の関係
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システムの離散化(1) プラント D/A A/D ZOH 計算機 計算機でy(k)を観測してu(k)を決定することになる
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システムの離散化(2)
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システムの離散化(3) +
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離散時間系の時間領域の入出力モデル
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AR(Auto Regressive)モデル
MA(Moving Average)モデル ARX(exogenous)モデル ARMAモデル ARMAXモデル
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Z変換・パルス伝達関数、シフト・微分オペレータ
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式誤差モデル・出力誤差モデル(BJモデル)(1)
式誤差モデル:ダイナミックスの前に外乱が入る構造 (式の誤差として外乱が入る構造) 出力誤差モデル:ダイナミックスの後に外乱が入る構造 (出力に誤差が入る構造) BJ(Box Jenkins)モデル 式誤差モデルはBJモデルの特殊な場合!
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パラメータ同定用モデル ARXモデル NARXモデル NARMAXモデル
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パルス伝達関数とマルコフパラメータ(1)
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パルス伝達関数とマルコフパラメータ(2)
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パルス伝達関数とマルコフパラメータ(3)
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確率過程(1) 水の上の花粉の軌跡は最初の位置が同じでも、‘熱的ノイズ’によってその軌跡は
非常に異なるものとなる。このような現象を数学的に取り扱いたい。
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確率過程(2)
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確率過程(3)
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確率過程(4)
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確率過程(5)
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確率過程(6)
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確率過程(7)
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確率過程(8)
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確率過程(8)
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自己共分散とスペクトル密度関数
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パワースペクトルからの伝達関数の推定
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伊藤の確率微分方程式‘超入門’
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伊藤の公式(1) 伊藤の公式(1)
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伊藤の公式(2)
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確率変数の収束(1)
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確率変数の収束(2)
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確率収束しても概収束しない例
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推定量の性質
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参考文献 山北:システム制御特論テキスト B.エクセンダール(谷口節男訳):確率微分方程式(シュプリンガー・ジャパン)(1999) 相良ら:システム同定(コロナ社)(1995) 足立修一:ユーザのためのシステム同定理論(コロナ社)(1993)
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