制御工学
制御システムは宇宙飛行において重要な役割を果たします。

制御工学は、制御システム工学とも呼ばれ、ヨーロッパの一部の国ではオートメーション工学とも呼ばれ、制御システムを扱い、制御理論を応用して制御環境で望ましい動作をする機器やシステムを設計する工学分野です。[ 1 ]制御の分野は重複しており、通常、世界中の多くの教育機関で電気工学、化学工学、機械工学と一緒に教えられています。 [ 1 ]

この実践では、センサーと検出器を用いて制御対象プロセスの出力性能を測定します。これらの測定値は、望ましい性能を達成するための修正フィードバックを提供するために使用されます。人間の入力を必要とせずに動作するように設計されたシステムは、自動制御システムと呼ばれます（例えば、車の速度を制御するクルーズコントロールなど）。制御システムエンジニアリングは、本質的に学際的な活動であり、主に多様なシステムの数学的モデリングによって導き出された制御システムの実装に重点を置いています。[ 2 ]

概要

現代の制御工学は、20 世紀の技術の進歩とともに大きな注目を集めた比較的新しい研究分野です。制御工学は、制御理論の実用的応用として広範に定義または分類できます。制御工学は、単純な家庭用洗濯機から高性能戦闘機まで、広範囲の制御システムで重要な役割を果たしています。制御工学は、入力、出力、および動作の異なるさまざまなコンポーネントの観点から、数学的モデリングを使用して物理システムを理解すること、制御システム設計ツールを使用してそれらのシステムのコントローラーを開発すること、および利用可能な技術を採用した物理システムにコントローラーを実装することを目指します。システムには、機械、電気、流体、化学、金融、生物などがあり、その数学的モデリング、分析、コントローラー設計では、設計問題の性質に応じて、 時間、周波数、複素数領域の 1 つまたは複数の制御理論を使用します。

制御工学は、多様な動的システム（機械システムなど）のモデリングと、これらのシステムを望ましい方法で動作させるコントローラの設計に重点を置いた工学分野です。 [ 3 ]：6 このようなコントローラは必ずしも電気的である必要はありませんが、多くのコントローラは電気的であるため、制御工学は電気工学のサブフィールドと見なされることがよくあります。

電気回路、デジタル信号プロセッサ、マイクロコントローラはすべて制御システムの実装に使用できます。制御工学は、民間航空機の飛行・推進システムから、多くの現代自動車に搭載されているクルーズコントロールまで、幅広い用途に使用されています。

制御エンジニアは、制御システムを設計する際に、ほとんどの場合、フィードバックを利用します。これは 、比例・積分・微分制御器（ PID制御器）システムを用いて実現されることが多いです。例えば、クルーズコントロール付きの自動車では、車速が継続的に監視され、システムにフィードバックされ、それに応じてモーターのトルクが調整されます。定期的なフィードバックがある場合、制御理論を用いて、システムがそのようなフィードバックにどのように応答するかを判断できます。事実上、このようなシステムでは安定性が重要であり、制御理論は安定性の達成に役立ちます。

フィードバックは制御工学の重要な側面ですが、制御エンジニアはフィードバックのないシステムの制御にも取り組むことがあります。これはオープンループ制御と呼ばれます。オープンループ制御の典型的な例としては、センサーを使用せずに所定のサイクルで運転する洗濯機が挙げられます。

歴史

分留塔の制御は、最も難しいアプリケーションの 1 つです。

自動制御システムは、2000年以上前に初めて開発されました。記録に残る最初のフィードバック制御装置は、紀元前3世紀頃のエジプトのアレクサンドリアにある古代のクテシビオスの水時計であると考えられています。これは、容器の水位、つまり容器からの水の流れを調節することで時間を計っていました。 [ 3 ]：22 これは確かに成功した装置でした。西暦1258年にモンゴル軍がバグダッドを占領したときも、同様の設計の水時計がまだバグダッドで作られていたからです。何世紀にもわたって、さまざまな自動装置が、有用なタスクを実行するため、または単に娯楽のために使用されてきました。後者の例として、17世紀と18世紀のヨーロッパで人気があったオートマタが挙げられます。これは、同じタスクを何度も繰り返す踊る人形を特徴としています。これらのオートマタは、オープンループ制御の例です。フィードバック、つまり「閉ループ」自動制御装置の画期的な発明としては、1620年頃にドレベルが考案した炉の温度調節器や、 1788年にジェームズ・ワットが蒸気機関の速度を調節するために使用した遠心フライボール調速機などがある 。

1868年の論文「調速機について」において、ジェームズ・クラーク・マクスウェルは、フライボール調速機の不安定性を、制御システムを記述する微分方程式を用いて説明することに成功した。これは、複雑な現象を理解する上で数学モデルと数学的手法の重要性と有用性を示し、数理制御理論とシステム理論の幕開けを告げることになった。制御理論の要素はそれ以前にも現れていたが、マクスウェルの分析ほど劇的かつ説得力のあるものではなかった。[ 4 ]

制御理論はその後1世紀にわたって飛躍的な進歩を遂げました。新たな数学的手法、そして電子技術とコンピュータ技術の進歩により、フライボール調速機が安定化できたよりもはるかに複雑な動的システムの制御が可能になりました。新たな数学的手法としては、1950年代と1960年代の最適制御の発展、そして1970年代と1980年代の確率的、ロバスト、適応的、非線形制御手法の進歩が挙げられます。制御手法の応用は、宇宙旅行や通信衛星、より安全で効率的な航空機、よりクリーンな自動車エンジン、よりクリーンで効率的な化学プロセスなどを可能にしました。

制御工学は、それが独自の学問分野として出現する以前、機械工学の一部として実践され、制御理論は電気工学の一部として研究されていました。これは、電気回路は制御理論の手法を使用すれば簡単に記述できることが多いためです。最初の制御関係では、電流出力は電圧制御入力によって表されていました。しかし、電気制御システムを実装する適切な技術がなかったため、設計者は効率が低く応答が遅い機械システムという選択肢しか残されていませんでした。一部の水力発電所で現在でも広く使用されている非常に効果的な機械コント​​ローラは調速機です。その後、現代のパワーエレクトロニクスに先立ち、産業用途のプロセス制御システムは、空気圧および油圧制御デバイスを使用して機械技術者によって考案され、その多くは今日でも使用されています。

数学モデリング

デイヴィッド・クイン・メイン（1930–2024）は、モデル予測制御アルゴリズム（MPC）を解析するための厳密な数学的手法を初期に開発した一人です。MPCは現在、数万ものアプリケーションで利用されており、数百ものプロセス制御機器メーカーの高度な制御技術の中核を担っています。MPCの最大の強みは、非線形性と厳しい制約をシンプルかつ直感的に扱える点にあります。彼の研究は、おそらく正しく、ヒューリスティックに説明可能であり、実用上重要な目的を満たす制御システム設計を生み出すアルゴリズム群の基礎となっています。[ 5 ]

制御システム

遠心調速機は初期の比例制御機構です。

制御システムは、制御ループを用いて他のデバイスやシステムの動作を管理、指示、制御、または制御します。制御システムは、家庭用ボイラーを制御するサーモスタットを用いた単一の家庭用暖房コントローラーから、プロセスや機械を制御するための大規模な産業用制御システムまで多岐にわたります。制御システムは、制御工学プロセスに基づいて設計されます。

連続変調制御では、フィードバック制御器を用いてプロセスまたは操作を自動的に制御します。制御システムは、制御対象のプロセス変数（PV）の値または状態と目標値または設定点（SP）を比較し、その差を制御信号として適用することで、プラントのプロセス変数出力を設定点と同じ値にします。

シーケンシャルロジックと組み合わせロジックには、プログラマブルロジックコントローラなどのソフトウェアロジックが使用されます。

制御理論

制御理論は、制御工学と応用数学の一分野であり、動的システムの制御を扱う。その目的は、システム入力の適用を制御し、遅延、オーバーシュート、定常誤差を最小限に抑え、制御の安定性を確保しながら、システムを所望の状態へと導くモデルまたはアルゴリズムを開発することである。多くの場合、ある程度の最適化を達成することを目標とする。

これを実現するには、必要な修正動作を備えたコントローラが必要です。このコントローラは、制御対象のプロセス変数（PV）を監視し、それを基準値または設定値（SP）と比較します。プロセス変数の実際の値と目標値の差（誤差信号、またはSP-PV誤差）は、フィードバックとして適用され、制御対象のプロセス変数を設定値と同じ値にするための制御動作を生成します。また、 制御性と観測性も研究対象となります。制御理論は、制御システム工学において、製造業、航空機、通信などの産業に革命をもたらし、ロボット工学などの新しい分野を創出した自動化の設計に用いられています。

ブロック線図と呼ばれる図式的なスタイルが広く用いられています。この図式において、伝達関数（システム関数またはネットワーク関数とも呼ばれます）は、システムを記述する微分方程式に基づいて、入力と出力の関係を数学的にモデル化したものです。

制御理論は、調速機の動作の理論的基礎がジェームズ・クラーク・マクスウェルによって初めて説明された19世紀に遡ります。[ 6 ] 制御理論は、1874年にエドワード・ラウス、1895年にチャールズ・スターム、1895年にアドルフ・フルヴィッツによってさらに発展させられ、彼らは制御の安定性基準の確立に貢献しました。また、1922年以降にはニコラス・ミノルスキーによってPID制御理論が開発されました。[ 7 ]数理制御理論 の最も直接的な応用は制御システム工学（ロボット工学や産業のプロセス制御システムを取り扱う）での使用ですが、制御理論は自然科学と行動科学の両方の問題に日常的に適用されています。フィードバックシステムの一般理論として、制御理論はフィードバックが発生する場所であればどこでも役立ち、経済学、オペレーションズリサーチ、生命科学などの分野で重要です。[ 8 ]

教育

世界中の多くの大学では、制御工学のコースは主に電気工学と機械工学で教えられていますが、一部のコースではメカトロニクス工学[ 9 ]や航空宇宙工学のコースも教えられます。また、今日のほとんどの制御技術はコンピューターを介して実装されており、多くの場合組み込みシステムとして（自動車分野など）実装されているため、制御工学はコンピューターサイエンスと関連しています。化学工学内の制御分野は、プロセス制御と呼ばれることがよくあります。これは主に、工場の化学プロセスにおける変数の制御を扱います。これは、あらゆる化学工学プログラムの学部カリキュラムの一部として教えられており、制御工学と同じ原理の多くを採用しています。制御工学は、適切なモデルを導き出すことができるあらゆるシステムに適用できるため、他の工学分野も制御工学と重複しています。しかし、専門的な制御工学の学科も存在します。例えば、イタリアには制御工学に完全に特化した自動化とロボット工学の修士課程がいくつかあり、シェフィールド大学の自動制御およびシステム工学科[ 10 ]、アメリカ海軍兵学校のロボット工学および制御工学科[ 11 ]、イスタンブール工科大学の制御および自動化工学科[ 12 ]などがあります。

制御工学は、科学、金融管理、さらには人間の行動に至るまで、多様な応用分野を持っています。制御工学を学ぶ学生は、時間領域と複素s領域を扱う線形制御システムのコースから始めることができます。このコースでは、古典制御理論と呼ばれる初等数学とラプラス変換に関する十分な知識が求められます。線形制御では、学生は周波数領域と時間領域の解析を行います。デジタル制御と非線形制御のコースでは、それぞれZ変換と代数を学ぶ必要があり、これらを履修することで制御の基礎教育を修了できると言えます。

キャリア

制御エンジニアのキャリアは学士号取得から始まり、大学進学を通して継続することができます。制御エンジニアの学位は通常、電気工学または機械工学の学位と併せて取得しますが、化学工学の学位と併せて取得する場合もあります。制御工学に関する調査によると、回答者の大半は、様々なキャリアを持つ制御エンジニアでした。[ 13 ]

「制御エンジニア」と分類される職業はそれほど多くなく、そのほとんどは制御工学という包括的な職業に多少の類似性を持つ特定の職業です。2019年の調査に参加した制御エンジニアの大多数は、システム設計者、製品設計者、あるいは制御エンジニアや計測エンジニアです。これらの職種の多くはプロセスエンジニアリング、製造、あるいは保守に携わっており、制御工学の様々なバリエーションに該当します。[ 13 ]

そのため、航空宇宙企業、製造企業、自動車会社、電力会社、化学会社、石油会社、政府機関など、多くの求人があります。制御エンジニアを採用している企業としては、ロックウェル・オートメーション、NASA、フォード、フィリップス66、イーストマン、グッドリッチなどが挙げられます。[ 14 ]制御エンジニアは、ロッキード・マーティン社では年間6万6千ドルの収入を得られる可能性があります。また、ゼネラルモーターズ社では年間9万6千ドルの収入を得られる可能性があります。[ 15 ]プロセス制御エンジニアは、主に製油所や特殊化学工場で働き、年間8万ドル以上の収入を得ることができます。[ 16 ] [ 17 ]

インドでは、制御システム工学は、ディプロマ、卒業、大学院課程という異なるレベルで提供されています。これらのプログラムでは、応募者は中等教育で物理学、化学、数学を専攻しているか、大学院課程で関連する学士号を取得していることが求められます。[ 18 ]

最近の進歩

もともと制御工学は連続システムを対象としていました。コンピュータ制御ツールの開発は、コンピュータベースのデジタルコントローラと物理システム間の通信がコンピュータクロックによって制御されるため、離散制御システム工学の必要性を提起しました。[ 3 ]：23 離散領域におけるラプラス変換に相当するのはZ変換です。今日では、多くの制御システムがコンピュータ制御されており、デジタルとアナログの両方のコンポーネントで構成されています。

したがって、設計段階では次のいずれかを行います。

  • デジタルコンポーネントは連続領域にマッピングされ、設計は連続領域で実行される。
  • アナログ部品は離散領域にマッピングされ、そこで設計が実行されます。

多くの産業システムには、機械、流体、生物、アナログ電気コンポーネントなどの連続システム コンポーネントが多数あり、デジタル コントローラもいくつかあるため、実際には、これら 2 つの方法のうち最初の方法の方がよく使用されます。

同様に、設計技術は紙と定規に基づく手作業による設計からコンピュータ支援設計へと進歩し、現在では進化計算によって可能になったコンピュータ自動設計（CAD）へと発展しました。CADは、定義済みの制御方式の調整だけでなく、コントローラ構造の最適化、システム同定、特定の制御方式に依存せず、純粋に性能要件に基づいた新しい制御システムの発明にも適用できます。[ 19 ] [ 20 ]

レジリエントな制御システムは、従来のフレームワークへの計画的な外乱のみに対処するという焦点を拡張し、複数の種類の予期しない外乱に対処しようとします。特に、悪意のある行為者、異常な故障モード、望ましくない人間の行動などに応じて制御システムの行動を適応および変換します。[ 21 ]

参照

参考文献

  1. ^ a b「システムと制御工学に関するFAQ | 電気工学とコンピュータサイエンス」 engineering.case.eduケース・ウェスタン・リザーブ大学 2015年11月20日2017年6月27日閲覧。
  2. ^バーンズ、S. ローランド著『高度制御工学』、バターワース・ハイネマン社、オークランド、2001年、ISBN 0750651008
  3. ^ a b c dケヴィツキー、ラスロー;ルース、バーズ。ヘテシー、ジェンジー。バニャシュ、シッラ (2019)。制御工学。制御と信号処理に関する高度な教科書。シンガポール：スプリンガー。ISBN 978-981-13-4114-4。
  4. ^ 「フィードバック制御の簡潔な歴史」テキサス大学アーリントン校。2021年1月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2025年11月22日閲覧。
  5. ^パリシーニ、トーマス、アストルフィ、アレッサンドロ（2024年6月10日）「デイビッド・Q・メイン教授（FREng FRS、1930-2024）」インペリアル・カレッジ・ロンドン・ニュース。2024年6月14日閲覧。
  6. ^ Maxwell, JC (1868). 「統治者について」(PDF) . Proceedings of the Royal Society . 100. 2008年12月19日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) .
  7. ^ミノルスキー、ニコラス(1922). 「自動操舵機の方向安定性」アメリカ海軍技術者協会誌. 34 (2): 280– 309. doi : 10.1111/j.1559-3584.1922.tb04958.x .
  8. ^ GND。「Katalog der Deutschen Nationalbibliothek (典拠管理)」。portal.dnb.de 。2024 年 12 月 21 日に取得。
  9. ^張建華 (2017).メカトロニクスとオートメーション工学. doi : 10.1142/10406 . ISBN 978-981-320-852-0。
  10. ^ 「ACSE - シェフィールド大学」2015年3月17日閲覧。
  11. ^ 「WRCホーム」 USNA兵器・ロボット工学・制御工学. 2019年11月19日閲覧。
  12. ^ "İTÜ 制御および自動化エンジニアリング" .コントロール ヴェ オトマション ミューヘンディスリヒ。2022-12-05に取得。
  13. ^ a b「キャリアと給与レポート」（PDF） .制御工学. 2019年5月1日. 2022年12月5日閲覧。
  14. ^ 「システム＆制御工学FAQ | コンピューターとデータサイエンス/電気、コンピューター、システム工学」 . engineering.case.edu . 2015年11月20日. 2019年10月30日閲覧。
  15. ^ 「制御システムエンジニアの給与 | PayScale」www.payscale.com . 2019年10月30日閲覧。
  16. ^ 「プロセス制御エンジニアの仕事とは？ キャリア概要、役割、仕事 | ISPE」国際製薬工学協会. 2026年1月8日閲覧。
  17. ^スタッフ、Coursera (2025年10月31日). 「制御エンジニアの給与：どれくらい稼げるか？」 . Coursera . 2026年1月8日閲覧。
  18. ^ 「制御システム工学：2025年度入学、学費、シラバス、入学試験、トップ大学、キャリア展望」 www.shiksha.com 。 2025年1月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2025年1月31日閲覧。
  19. ^ Tan, KC; Li, Y. (2001). 「進化的コンピューティングによるパフォーマンスベース制御システム設計自動化」(PDF) .人工知能工学応用. 14 (4): 473– 486. doi : 10.1016/S0952-1976(01)00023-9 . 2015年5月3日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) .
  20. ^李、尹;アン、キアム・ホン;チョン、グレゴリー CY。馮、文源。タン、ケイ・チェン。柏木 洋 (2004) 「CAutoCSD - 進化的な検索と最適化を可能にするコンピュータ自動制御システム設計」(PDF)。オートメーションとコンピューティングの国際ジャーナル。1 : 76–88。土井: 10.1007/s11633-004-0076-8。S2CID 55417415。2012 年 1 月 27 日にオリジナルからアーカイブ(PDF)されました。 
  21. ^リーガー, クレイグ G.; ガートマン, デイビッド I.; マックイーン, マイルズ A. (2009). 「レジリエントな制御システム：次世代デザイン研究」. 2009 第2回ヒューマンシステムインタラクション会議. pp.  632– 636. doi : 10.1109/HSI.2009.5091051 . ISBN 978-1-4244-3959-1. S2CID  6603922 .

さらに読む

  • DQ Mayne (1965). PH Hammond (編).非線形確率システムの最適制御を決定するための勾配法, IFACシンポジウム論文集, 自己適応制御システム理論. Plenum Press. pp.  19– 27.
  • ベネット、スチュアート（1986年6月）『制御工学の歴史 1800-1930』IET. ISBN 978-0-86341-047-5。
  • ベネット、スチュアート (1993).制御工学の歴史 1930-1955 . IET. ISBN 978-0-86341-299-8。
  • クリストファー・キリアン（2005年）『現代の制御技術』トンプソン・デルマー・ラーニング社、ISBN 978-1-4018-5806-3。
  • アーノルド・ザンクル（2006年）『オートメーションのマイルストーン：トランジスタからデジタルファクトリーへ』Wiley-VCH. ISBN 978-3-89578-259-6。
  • ジーン・F・フランクリン;パウエル、J.デイビッド;エマミ・ナイニ、アッバス (2014)。動的システムのフィードバック制御(第 7 版)。スタンフォード・カリ。アメリカ：ピアソン。 p. 880.ISBN​ 9780133496598。
ウィキブックスには制御システムに関する書籍があります。
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