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制御工学 学び直しカリキュラム（全15回）

第1部：基礎理論（1〜7回）​

1回目：制御の基本概念とフィードバック制御​

  • 開ループ制御 vs フィードバック制御
  • PID制御の直感的な理解（P・I・Dの役割）
  • 実務での適用例（産業用ロボット・ドローン・自動運転など）

2回目：ラプラス変換と伝達関数（数学基礎）​

  • ラプラス変換とは？（時系列の微分方程式を周波数領域に変換）
  • 伝達関数の導出と意味
  • MATLAB/Pythonでの実装

3回目：制御系の過渡応答と安定性解析​

  • 過渡応答（ステップ応答・インパルス応答）
  • 安定性の概念（極と零点の関係）
  • 安定性判別（ルース・フルビッツ判別法）

4回目：PID制御の設計とチューニング​

  • PIDの詳細な設計手法
  • ゲイン調整法（Ziegler-Nichols法, Cohen-Coon法）
  • Python/SimulinkでのPIDチューニング実践

5回目：周波数領域解析（ボード線図とナイキスト線図）​

  • 周波数応答の基本概念
  • ボード線図の描き方と制御系の解析
  • ナイキスト安定判別法

6回目：状態空間表現と極配置法​

  • 伝達関数 vs 状態空間表現
  • 状態フィードバック制御（極配置法）
  • 実装例（Python/Matlab）

7回目：オブザーバ設計（カルマンフィルタ入門）​

  • オブザーバの役割と設計
  • カルマンフィルタの基本（線形系の最適推定）
  • 実務での適用（位置推定・ノイズ除去）

第2部：応用と発展（8〜15回）​

8回目：ロバスト制御（H∞制御とμ解析）​

  • 外乱に強い制御系の設計
  • H∞制御の概念と設計手法
  • MATLABでのH∞制御設計

9回目：最適制御（LQRとMPC）​

  • LQR（線形二次レギュレータ）の理論と実装
  • MPC（モデル予測制御）の概要と応用
  • 実装（PythonでMPCを試す）

10回目：非線形制御（フィードバック線形化・スライディングモード制御）​

  • 非線形系の特徴
  • フィードバック線形化とは？
  • スライディングモード制御の実装

11回目：適応制御と学習制御​

  • パラメータが変化するシステムへの適応制御
  • MRAC（モデル参照適応制御）
  • ディープラーニングを使った学習制御

12回目：機械学習と制御（強化学習の応用）​

  • 強化学習と最適制御の違い
  • DDPG/PPOを使った制御系の設計
  • 産業応用事例（ロボット制御・自動運転）

13回目：ロボット制御（逆運動学・動力学）​

  • 逆運動学と順運動学の基礎
  • ロボットアームの軌道制御
  • シミュレーション（Python/Unity）

14回目：自律システムと実務応用（自動運転・ドローン）​

  • 自動運転車の制御（Path Tracking, Model-Based Control）
  • ドローンの姿勢制御
  • 現場での実装事例

15回目：実践プロジェクト（課題解決型）​

  • 実際の制御系設計（PID, LQR, MPCの統合）
  • 制御システムのシミュレーションとチューニング
  • 産業応用への展望

補足：実務に活かすためのリソース​

  • ツール：MATLAB, Python（Control Toolbox）, ROS（ロボット制御）
  • 書籍：
    • 『現代制御工学（オガタ）』
    • 『制御工学入門（古典制御・現代制御）』
    • 『最適制御理論（LQR/MPC）』
  • 実務で役立つスキル
    • モータ・アクチュエータの制御
    • 産業ロボット・PLCでの制御応用
    • AI・強化学習と制御の統合

このカリキュラムなら 大学の制御工学を網羅しつつ、実務で使う技術もカバー できるので、学び直しと仕事の両方に活かせるはず。

特に、MPC・強化学習・ロバスト制御 など、最近の制御技術も取り入れているので、最新の応用にも対応できる内容になっています。