概要
北京郵電大学 (BUPT) は中国トップランクの工学部であり、一般的な電子工学およびコンピューター工学だけでなく、通信工学においても質の高い教育を提供してきた長い歴史があります。 BUPT の学生は Moku:Go を使用して、エンジニアリング教育、特に制御システム用のソリューションを開発しました。
Moku:GoはLiquid Instruments初のソフトウェア定義計測器で、工学教育および一般産業向けに設計されています。ソフトウェア定義機能により、Moku:Goは電子工学や電気通信の研究室で使用される１０種類以上の計測器を提供することができ、マルチ機器モード（MiM）により、ユーザーは計測器のペアを組み合わせてロスレス相互接続で同時に実行することができます。
学生たちは、チューニングや特性評価を簡単に行うことができる、PIDコントローラーのPCベースのユーザーインターフェースの使いやすさに感銘を受けました。彼らはMoku:Go PIDコントローラーを、制御システムの実践的な教育と学習のための新しいソリューションの中核として選びました。
課題
制御システムの教育には特別な課題があります。実際の物理的なシステムを使用した教育は、生徒の参加と維持のゴールドスタンダードですが、費用がかかり、壊れやすい場合があります。一部の学校ではこの設備に投資していますが、プラントを１〜２つしか用意できず、生徒のアクセスや探索や実験への意欲が制限されています。他の学校では、ラボのカリキュラムをシミュレーションのみで提供し、学生の経験や業界との関連性を犠牲にすることで、コストを最小限に抑え、アクセスを向上させています。
どちらの場合においても、学生が実際のプラントと接する機会が限られているか、あるいは全くないため、制御理論の中核となる概念や、制御展開が成功するかどうかを決定する非理想的効果や非線形性を習得できるレベルが制限されています。
このプロジェクトでは、学生たちは、制御理論を教えるのに役立つ、費用対効果の高いロバストプラントの設計に挑戦しました。ロバストプラントは、すべての学生が利用でき、使いやすく、産業界に関連したものである必要がありました。
ソリューション
Moku:Goは、制御システム教育に理想的なプラットフォームを提供し、手頃な価格で堅牢性が高く、PIDコントローラーは制御概念を探求するためのクラス最高のユーザーインターフェースを備えています。制御電子機器とインターフェースを提供するために Moku:Go が選択されたため、学生たちは制御可能な機械システムの構築に着手しました。
コンピュータビジョンベースの２次元ボールバランス問題は、ロバスト性、費用対効果、入手しやすさ、業界との関連性という設計要件を満たしました。コンピュータビジョンの検出は、プロセスおよび生産制御で広く使用されており、これをソリューションに統合することで、学生たちは産業界で通用する貴重な経験を積むことができます。２次元ボールバランシングは、複雑さと直感の完璧な融合を提供しました。シンプルな設計によりコストが抑えられ、学生は入門用途では摩擦などの非理想的な影響を問題なく無視し、上級または拡張用途では測定して克服することができました。
オープンソースの OpenMV ハードウェアおよびソフトウェア システムは、コンピューター ビジョン システムを提供しました。 OpenMV は、Python プログラミング言語を中心に構築されており、簡単に統合できるブロブ検出や追跡などのコンピューター ビジョン アルゴリズムを選択できます。 OpenMV ボードは１００米ドル未満で簡単に入手できます。
学生たちは、テーブルに貼り付けられた黒いボールと緑色の追跡マーカーに対応する塊を抽出するように OpenMV ボードをプログラムしました。 テーブルが傾いたときにマーカーを使用して画像の歪みを補正し、テーブル上のボールの位置を計算できるようにしました。 OpenMV は、X 方向と Y 方向のボール位置の誤差を表すアナログ電圧を Moku:Go に出力します。
学生たちは、3D プリント部品と一般的なサーボモーターからボールバランステーブルを構築し、アナログ出力をサーボ位置信号に変換するマイクロコントローラーを介してサーボを Moku:Go に接続しました。[1]
図 1: 実験セットアップ
結果
学生たちは、結果として得られたシステムが教育的で魅力的であると感じました。 Moku:Go デスクトップ アプリケーションのライブ信号トレースと測定により、設計を調整して結果をリアルタイムで観察できるようになり、因果関係がより明確になり、パラメーター変更の影響についての理解が深まりました。
システムは理想に近いため、学生は理論的なチューニング手順を実行し、良い結果を得ることができました。目標損失や入出力の飽和といった非理想的な効果は、さらなる課題となりました。学生たちは、転がり摩擦を観察および測定することもできました。これは、理論的には PD コントローラーであったはずの積分項の使用を必要とするもう１つの非理想的な効果です。
インストラクターは、いくつかの設計要素を提供する一方で、他の要素を生徒の課題として残すことで、課題の範囲を変更することができました。例えば、コンピュータ・エンジニアリングの文脈で教える場合、講師は学生にOpenMVソフトウェアを書かせることができます。一方、機械工学の文脈では、OpenMVソフトウェアは提供されますが、チルトテーブルの設計は未解決の問題として残されます。
図２: 外乱が加わっている間の X 軸の入力と出力をリアルタイムで表示する PID コントローラーインターフェイス
まとめ
Moku:Go は、北京郵電大学の制御工学の新しい教育システムの中核を形成しました。 学生たちは、このデバイスが使いやすく、柔軟性があり、直観的であると感じました。 検出方法としてコンピューター ビジョンが追加されたことで、講師はタスクの範囲を拡大して、コンピューターと制御エンジニアリングの間の分野を超えたチームワークを含めることができるようになりました。 また、産業界で一般的に見られる、偏りや目標の喪失などの理想的でない効果も追加され、学生たちのエンゲージメントが大幅に向上しました。
Moku:Goと当社のコースウェア製品の詳細については、教育チームedu@liquidinstruments.comに直接お問い合わせください。
[1]Mokuクラウドコンパイルと波形発生器のパルス幅変調は、システムの設計時点では利用できませんでした。新しいシステムの場合、Liquid Instrumentsでは、マイクロコントローラーの代わりにこれらの機能のいずれかを使用してサーボを駆動することをお勧めします。
