
制御システム工学は、制御理論の原理を用いて、所望の動作を制御された方法で生成するシステムを設計する工学分野です。したがって、制御工学は大学では電気工学の一部として教えられることがありますが、これは多分野にわたるトピックです。
制御システムエンジニアは、機械、電気、化学、冶金、電子または空気圧要素が高度に統合された複雑なシステムを分析、設計、最適化します。したがって、制御工学は人間と技術のインターフェースを含むさまざまなダイナミックシステムを取り扱います。これらのシステムは広く制御システムと呼ばれます。
制御システム工学は、応答速度、精度、およびシステムの安定性を改善するためのシステムの分析と設計に焦点を当てています。
制御システムには古典的な方法と現代的な方法があります。最初のステップとしてシステムの数学モデルを作成し、その後分析、設計、テストを行います。安定性の必要条件を確認し、最後に最適化を行います。
古典的な方法では、通常、時間領域、周波数領域、または複素領域で数学的モデリングが行われます。システムのステップ応答は時間領域微分解析によって数学的にモデル化され、その定常時間、オーバーシュート率などを求めます。ラプラス変換は、周波数領域で最も一般的に使用され、オープンループゲイン、位相マージン、帯域幅などのシステムを求めるために使用されます。伝達関数、ナイキストの安定性基準、データのサンプリング、ナイキスト図、極と零点、ボード線図、システム遅延などすべてが古典的な制御工学の範疇に含まれます。
現代的な制御工学は、複数入力複数出力(MIMO)システム、状態空間アプローチ、固有値とベクトルなどを取り扱います。複雑な常微分方程式を変換する代わりに、高次方程式を一次微分方程式に変換し、ベクトル法で解きます。
自動制御システムは最も一般的に使用されており、手動制御は必要ありません。制御される変数が測定され、指定された値と比較され、所望の結果が得られます。自動化された制御システムの結果として、エネルギーまたは電力のコスト、およびプロセスのコストが削減され、品質と生産性が向上します。
自動制御システムの適用は、古代文明からすでに使用されていたと考えられています。紀元前3世紀頃から、ギリシャ人とアラブ人が正確な時間を測るためにいくつかの水時計が設計され実装されました。しかし、最初の自動システムは1788年のワットのフライボールガバナーであり、産業革命を開始しました。ガバナーの数学的モデリングは1868年にマクスウェルによって分析されました。19世紀には、レオンハルト・オイラー、ピエール・シモン・ラプラス、ジョゼフ・フーリエが異なる数学的モデリング方法を開発しました。2番目のシステムは1885年のアル・ブッツのダムパフラッパー―サーモスタットであり、彼は現在ホニーウェルと呼ばれる会社を設立しました。
20世紀初頭は制御工学の黄金時代と呼ばれています。この時期、ベル研究所のヘンドリック・ウェード・ボードとハリー・ナイキストによって古典的な制御方法が開発されました。ロシア系アメリカ人数学者のミノルスキーによって船の自動操舵装置が開発されました。彼はまた1920年代に積分制御と微分制御の概念を導入しました。一方、ナイキストとエバンスによって安定性の概念が提唱されました。オリバー・ヒービサイドによって制御システムに変換が適用されました。現代的な制御方法は1950年代以降、クラシカルな方法の制限を克服するためにルドルフ・カルマンによって開発されました。PLCは1975年に導入されました。
制御工学は、使用される異なる方法論に基づいて分類されます。主な制御工学の種類には以下のものがあります:
古典的な制御工学
現代的な制御工学
堅牢な制御工学
最適制御工学
適応制御工学
非線形制御工学
ゲーム理論
システムは通常、常微分方程式で表されます。古典的な制御工学では、これらの方程式が変換された領域で変換され分析されます。ラプラス変換、フーリエ変換、Z変換などが例です。この方法は単一入力単一出力システム(SISO)で一般的に使用されます。
現代的な制御工学では、高次の微分方程式が一次微分方程式に変換されます。これらの方程式はベクトル法に非常に似た方法で解かれます。これにより、高次の微分方程式を解く際の多くの複雑さが解決されます。
これらは、周波数領域での分析が不可能な複数入力複数出力システムに適用されます。複数の変数を持つ非線形性は、現代的な手法で解決されます。状態空間ベクトル、固有値、固有ベクトルはこのカテゴリに属します。状態変数は入力、出力、およびシステム変数を記述します。
堅牢な制御手法では、パラメータの変化によるシステムの性能の変化が測定され、最適化されます。これにより、安定性と性能が拡大され、代替ソリューションも見つかります。したがって、堅牢な制御では、環境、内部の不正確さ、ノイズ、および攪乱が考慮され、システムの障害を減少させます。
最適制御工学では、問題はプロセスの数学モデル、物理的制約、および性能制約として定式化され、コスト関数を最小化します。したがって、最適制御工学は最小コストでシステムを設計する最も適切なソリューションです。