桜の開花
きましたね。
今日は、広町緑地で大桜を見る会というのに参加してみました。
樹木医の方が解説してくれて、広町緑地の植物を観察しました。
大桜があるところに行き、大木を見ました。
山桜かオオシマ桜かということで、たぶんオオシマ桜ではないかとのこと
大きな花で そのガク（写真裏側）にギザギザがあると山桜とのこと。この花のガクにはギザギザは無いよう見えました。
枝の先はこのような感じ
全体はこんな感じ
その後鎌倉山の道路に移動して
ソメイヨシノを見たのでありました。ソメイヨシノは花が咲いた後に葉がでる。
免震についてまとめています。
第一弾としてKEYNOTEでのプレゼン資料を作成しました。
最初の画面のみ音声を入れたプレゼンを試しに作って（練習）みましたので
のぞいてみてください
新年にあたり、ご挨拶をさせていただきます。
昨年は仕事については一段落し、引き続き
コンテナクレーンの構造設計、機械設計や開発、見積業務を続けさせていただきました。
それに加え、技術的なおさらいとして、ロボット工学、特にトピックスとして
ソフトロボティクスについて現状を概観させていただきました。
また、制御工学については復習をしておりますが、なかなか進んでおりません。
pythonという強力なツール（言語ですがそのライブラリ）が制御系設計に有効なので
それの使いこなしを目指しておりますので今年も引き続き、ぼちぼちとやっていこうと思っています。
地震関連の技術については、発信ができておりませんでした。今年はその技術（免震が中心）についてまとめて
いきたいと思っております。
さらに欲張りですが、信号処理→機械学習の流れをサクッとできるようにしたいと思います。
学会関係は 2022年度（第100期）日本機械学会の代表会員を拝命いたしました（当選いたしました。御礼申し上げます）
機械振動制御（D&D、MOVIC）関連はLIFEWORKとして関わってまいります。
今年も、これらの継続と、新しいトピックスについて発信と自己啓発、CPDを進める所存です。
何卒よろしくお願いいたします。
２０２２年 元旦
南先生、石川先生著、制御系設計論という書籍が出版された。
丁度制御系の勉強をしているところでしたので
モニター応募したら当選して、早速読ませていただきました。
モニター当選の代償はレビュー投稿ということで
僭越ながらレビューを書かせていただきました（異論はあると思いますが 感想なのでご容赦ください）
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制御系設計論
南裕樹
コロナ社
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ーーー 以下がレビューの概略です
本書は、対象のシステムとしての、表現（２章 動的システムの表現）、特性（３章 線形システムの特性）、構造（４章 線形システムの構造）を示していき、安定性について解説（５章 安定性）をしたのち、制御系の設計仕様を時間領域と周波数領域での指標と、目標の特性についての一般論を述べている。そして７章から１４章にて古典制御（PID)から現代制御理論（状態フィードバック、最適制御、状態推定）、さらにロバスト制御、離散系の考え方を解説をしている。
読者は、初学者でも教科書としてなら問題ないが、場合によって参考文献に挙げられている図書を併用するのが早道かもしれない。付録を入れて２２４ページの図書であり、ページ数に対しての内容は盛りだくさんの感があるので、現代制御、ロバスト制御などは別途専門解説の図書の助けがあった方が良い。← （やはり現代制御は本書で良いかもしれませんが、ロバスト制御と離散系のシステムは別に専門書があったほうが理解が進むと思われます。参考文献には良書が挙げられています。）
教科書的な使い方ではなく、「設計論」として考えると、設計者は、制御系は対象システムの特性が明確になって、その表現をどうするのか、あいまいなパラメータがないのか、安定性が補償されるのか、非線形性はどうか などを議論し、それに応じた適切な制御系を設計していくのであるが、対象の特性と制御系の相性といった視点では本書は構成されていない。例えば古典制御と現代制御の得失を示すような解説があっても良かったのではないかと思う。←（いらないかもしれませんが ふと設計論ということで設計する際には参考になると思いました）
ただ、たぶんそのような観点で踏み込んで考える人や、Z世代の人たちの助けとなるのはサポートページである。python、matlabのコードが、演習問題、例題について公開されている。対象のシステムが表現されていれば、簡単に制御性能を試すことが可能であり、さらに実際に設計する立場や、論文を書く段階になる学生などには重宝すると思われる。もちろん教科書としての使い方で、演習問題を実習させていく際にはサポートページが非常に役に立つことは言うまでもない。
↑ （サポートページを見ながら勉強するだけでも大変良いと思います。 しかし、色々な制御ツールがあり良い時代になりました
）
さて
第二回は「制御のためのMATLAB」２章 MATLABによる動的システム解析のための準備
２−２ 動的システムの数学モデルの変換
MATLABでは
1 伝達関数表現から状態空間表現へ tf2ss
2 状態空間表現から伝達関数表現へ ss2tf
が主に使うような気がする。
pythonではこれらはscipyにて実現されている。
１ tf2ss 教科書６９ページ 例題２−８をpythonでやってみると
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov 13 17:29:29 2021
@author: muranokenichi
"""
from scipy.signal import tf2ss
num = [25.04, 5.008] # 分母
den = [1, 5.03247, 25.1026,5.008] # 分子
# 伝達関数 → 状態方程式
A, B, C, D = tf2ss(num, den)print(' A=', A)
print(' B=', B)
print(' C=', C)
print(' D=', D)
--------実行結果は
A= [[ -5.03247 -25.1026 -5.008 ]
[ 1. 0. 0. ]
[ 0. 1. 0. ]]
B= [[1.]
[0.]
[0.]]
C= [[ 0. 25.04 5.008]]
D= [[0.]]
正解！
2 ss2tf 例題２−９
from scipy.signal import ss2tf
A= [[ 0. ,1. , 0. ],
[ 0. , 0. , 1. ],
[ -5.008 , -25.1026 , -5.03247 ]]
C= [[1.,0.,0.]]
B= [[ 0. ] , [ 25.04] , [-121.005]]
D= [[0.]]
# 状態方程式 → 伝達関数G
G= ss2tf(A, B ,C, D)
print('G(s)=', G)
で実行結果はーーー
G(s)= (array([[ 0.00000000e+00, -1.77635684e-15, 2.50400000e+01,
5.00804880e+00]]), array([ 1. , 5.03247, 25.1026 , 5.008 ]))
となり正解！
pythonでもいけましたね
