モデリング言語であるModlica(R)言語を理解してモデリングに採用することにで、プラントモデリングにかかる工数/コストを大幅に削減することができます。 セミナーでは、Modelica(R)とは何なのか、という言語そのものの紹介から実際にモデリングする上での記述方法まで、Modelica(R)の基礎をわかりやすく解説いたします。 Modelica(R)は物理モデリングツール Dymolaをはじめとする多くのプラントモデリングツールでサポートされているモデリング言語です。 Moldelica(R)を理解することで、より簡単に数式からモーターやエンジン、車両などのモデリングができるようになります。

フィードバック制御（古典制御、現代制御）の基礎、システムの安定性、PID制御、極と状態フィードバックについて、例題を解きながら習得します。フィードバッグ制御の基礎をわかりやすく解説いたします。

離散系システムの基本的な考え方、Z変換とその意味、伝達関数モデル、状態空間モデル、システムの安定性、PID制御、極配置と状態フィードバック制御、最適状態フィードバック制御、積分型最適状態フィードバック制御について、例題を解きながら習得します。

古典制御の基礎、PID制御、内部モデル制御に基づくPID制御のパラメータ調整、２自由度制御、ロバスト制御について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。

現代制御の基礎、レギュレータ問題とサーボ問題、極配置と状態フィードバック制御、オブザーバ設計、最適状態フィードバック制御、積分型状態フィードバック制御について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。

システム最適化の基礎（最急降下法、ニュートン法、Nelder-Mead法、遺伝的アルゴリズム、PSO、DE）、非線形関数の最小値探索、制御モデルの同定について、例題を解きながら習得します。

システム同定の基本的な考え方、同定データの前処理、非線形最小２乗法による伝達関数モデルの同定、ARXモデルの同定、部分空間法による状態空間モデルの同定、ニューラルネットワークによる非線形モデル同定について、例題を解きながら習得します。

ロバスト制御の基本的な考え方、制御対象モデルの不確かさ、混合感度問題、外乱抑制問題について、実用的な例題（モータモデル、サスペンションモデルなど）を解きながら習得します。

ニューラルネットワークの基礎、ニューラルネットワークの学習法、非線形関数のカーブフィッティング、非線形クラスタリング、非線形モデル同定とモデル予測制御、非線形モデルフォロイング制御、連想記憶システムについて、例題を解きながら習得します。