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【本セミナーで学べること】
・制御のためのモデリング法であるシステム同定の考え方
・システム同定を学ぶために必要な確率過程（特に，白色雑音と正規性），スペクトル密度関数などの基礎
・ヘアドライヤー（熱伝達系）の具体例を用いたシステム同定の手順
・ARXモデルに代表されるシステム同定用モデル
・代表的なシステム同定法である最小二乗法，相関解析法，スペクトル解析法
【講座概要】
モデルに基づいた制御系設計や状態推定・カルマンフィルタの設計への関心が高まっています。モデルを構築するモデリングの代表は第一原理モデリング（物理モデリング）ですが，近年，機械学習のようなデータ駆動モデリングも脚光を浴びています。データに基づくモデリングは，制御の世界ではシステム同定として広く知られ，1950年代後半から研究されてきました。
本セミナーでは，このシステム同定の基礎理論について解説します。特に，システム同定の初心者を対象にして，システム同定の目的から，システム同定モデル，そしてシステム同定アルゴリズムまで，システム同定の基礎となる部分とシステム同定の勘所を丁寧に解説します。特に，代表的なシステム同定法である最小二乗法について詳しく説明します。
１．システム同定とは
1.1 モデリングと制御
1.2 モデル
1.3 第一原理モデリングとシステム同定
２．数学的な準備
2.1 線形システム
2.2 連続時間システムと離散時間システム
2.3 確率過程
2.4 白色雑音と正規分布
2.5 スペクトル密度関数を用いた離散時間線形システムの表現
３．システム同定の手順
3.1 システム同定の基本的な手順
3.2 ヘアドライヤーの例題
４．システム同定実験の設計とデータの前処理
4.1 同定入力の選定
4.2 サンプリング周期の選定
５．システム同定モデル
5.1 パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル
5.2 線形離散時間システムの一般的な表現
5.3 ARX モデルと FIRモデル
６．システム同定法
6.1 システム同定問題
6.2 ノンパラメトリックモデル同定法 〜相関解析法とスペクトル解析法〜
6.3 パラメトリックモデル同定法 〜最小二乗法〜
７．システム同定のシナリオ
【質疑応答】
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