MATLAB と Simulink を使用すると、以下を行うことができます。
- 学生が産業分野に関連したスキルを身に付けられるようにすることで、制御システム開発にこれらのツールを利用している大手技術系企業での制御工学分野のキャリアに備える
- 説明文、数式、コード、結果をまとめた MATLAB ライブスクリプトを使用した対話形式の講義で、学生の関心を高める
- そのまま使えるコースウェアを活用することで、コースの準備にかかる時間を短縮し、授業に集中する
- プロジェクトベース ラーニングで理論と実践のギャップを埋め、学生に産業分野で必要とされる実践的なスキルを身に付けてもらう
- MATLAB、Simulink、制御設計などのすばやい習得に役立つ、無料で利用できる自己学習形式の対話型チュートリアルを使用して、学生の自主的な学習を促す
- どのような学習環境でも、学生の課題を自動採点して時間を短縮できる
「MATLAB と Simulink があったからこそ、より学生中心の学習アプローチが実現しました。学生たちは専門的なツールを使用して実際の問題に取り組むことで、工学分野のキャリアに向けて十分に準備できるようになります。」
制御システムコースのトピック
制御入門
MATLAB と Simulink を使用すると、対話形式で学生の関心を高めながら制御システムを教えることができます。Simulink には、動的システムのモデル化とシミュレーションのためのブロック線図環境が用意されており、学生は簡単に制御システムを対話的に設計し、その性能を評価できます。Control System Toolbox の制御アプリと Simulink Control Design を使用することで、学生は対話的なボードエディターと根軌跡エディターを使用して、PID コントローラーと進み補償器/遅れ補償器を調整できます。
推定とシステム同定
推定とシステム同定のトピックに関する授業に利用できるリソースで、教室での指導を補足できます。MATLAB Tech Talks を活用することで、学生は授業の前にこれらの概念を予習できます。また、カルマンフィルターのバーチャル実験授業など、バーチャルな実験授業を利用することで、学生は対話形式の演習を通じて概念を実践的に学習できます。
高度な制御システム
Simulink Control Design、Fuzzy Logic Toolbox、Robust Control Toolbox、Model Predictive Control Toolbox、Reinforcement Learning Toolbox を使用して、適応制御、ロバスト制御、最適制御、AI ベース制御などの高度な制御技術を学生に説明できます。学生は、さまざまな制御アルゴリズムを手動で実装し、MATLAB と Simulink で利用可能な、事前に構築されたアルゴリズムと比較してベンチマークを行うことができます。これらの事前に構築されたアルゴリズムにより、学生はさまざまな制御手法をテストおよび比較でき、さまざまなアプローチの長所と制限についての理解を深めることができます。
制御システムの実験授業
Arduino、Raspberry Pi、LEGO Mindstorms などの低価格ハードウェアをサポートしているため、学生は理論的概念を実践に応用し、制御システムについての理解を深めることができます。MATLAB と Simulink のバーチャルな実験授業を導入することで、学生は安全な環境で制御システムのシミュレーションや実験ができるようになります。これにより、柔軟で利用しやすいプラットフォームが実現し、学習を強化できます。
応用制御
MATLAB および Simulink チャレンジ プロジェクトを通じて、学生は、自動車、航空宇宙、ロボティクス、プロセス制御など、さまざまな産業分野のエンジニアリングの問題を解決することで、実践的なスキルを身に付けることができます。
