⚙️ 01. 制御シミュレーション環境のセットアップ（Simulation Environment Setup）
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本節では、制御系の設計・実験を行うための Python制御環境の構築手順 を解説します。
MATLAB環境の代替としても十分活用できる、無料かつ高機能なツール群を導入します。
This section explains how to set up a Python control environment for designing and experimenting with control systems, providing a free and powerful alternative to MATLAB.
🧩 対象環境 / Target Platforms
| OS / Platform | 備考 / Note |
|---|---|
| Windows / macOS / Linux | Anaconda環境で統一可能 / Unified with Anaconda |
| Raspberry Pi / Jetson | 軽量Python制御可能（実装編で扱う） / Lightweight Python control possible |
| VSCode + Terminal | GUIでの編集・実行に推奨 / Recommended for GUI-based editing & execution |
🐍 推奨ツールセット / Recommended Toolset
| ツール / Tool | 用途 / Purpose | インストール方法 / Install Method |
|---|---|---|
| Python ≥ 3.9 | 制御ロジック・数値解析 / Control logic & numerical analysis | Anaconda推奨 / Use Anaconda |
numpy, scipy |
線形代数・信号処理 / Linear algebra & signal processing | pip install scipy |
control |
古典〜現代制御（Python制御理論） / Classical to modern control theory | pip install control |
matplotlib |
可視化・グラフ描画 / Visualization & plotting | pip install matplotlib |
jupyter |
ノートブック実験環境 / Notebook-based experiments | pip install notebook |
🛠️ 環境構築手順（Anaconda使用例） / Setup Procedure (Anaconda)
① 仮想環境の作成（初回のみ） / Create a Virtual Environment
conda create -n control_env python=3.10
conda activate control_env
② 必要パッケージのインストール / Install Required Packages
pip install numpy scipy matplotlib control notebook
③ Jupyterノートブックの起動 / Launch Jupyter Notebook
jupyter notebook
または .ipynb ファイルを直接開く / Or open .ipynb directly.
✅ 動作確認コード例（テスト用） / Test Script Example
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import control
sys = control.tf([1], [1, 2, 1]) # 2次遅れ系 / Second-order system
t, y = control.step_response(sys)
plt.plot(t, y)
plt.title("Step Response (Test)")
plt.xlabel("Time [s]")
plt.ylabel("Output")
plt.grid()
plt.show()
🧠 MATLABとの対応表 / MATLAB–Python Function Mapping
| MATLAB関数 / MATLAB Function | Python (controlライブラリ) |
|---|---|
tf(num,den) |
control.tf(num, den) |
ss(A,B,C,D) |
control.ss(A, B, C, D) |
step(sys) |
control.step_response(sys) |
impulse(sys) |
control.impulse_response(sys) |
bode(sys) |
control.bode(sys) |
nyquist(sys) |
control.nyquist_plot(sys) |
margin(sys) |
control.margin(sys) |
c2d(sys,Ts) |
control.sample_system(sys, Ts) |
feedback(G,K) |
control.feedback(G*K, 1) |
pole(sys) |
control.pole(sys) |
zero(sys) |
control.zero(sys) |
📚 参考リンク / References
- Python Control Systems Library
- SciPy Signal Processing Reference
- Anaconda Distribution
- Jupyter Notebook
⬅️ 前節 / Previous
Part 5 の概要説明と章構成を参照。
See Part 5 overview and chapter structure.
➡️➡️ 次節 / Next
Pythonによる制御実装の方法を解説。
Explains how to implement control design in Python.