29.【可視化】P制御のゲイン調整をアニメーションで理解する

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Pゲイン調整、分かった気になりがち問題 ⚠️

P制御の説明では、教科書にだいたい次のように書かれています。

• Kp を上げると応答が速くなる
• 上げすぎると振動・不安定になる

理屈としては正しいのですが、
時間的にどう変化していくのかは直感的に掴みにくいのが正直なところです。

🎞 アニメで同時比較する

そこで、P制御のステップ応答を
Kpだけ変えて、同時にアニメ表示してみました。

見てほしいポイント

• 同一プラント
• 同一目標値（ステップ入力）
• Kpのみ変更

👉 3本の応答が
👉 同じ時間軸で同時に進むことで、

• 立ち上がりの速さ
• オーバーシュート
• 振動の出方

の違いが一目で分かります。

🧩 GIF生成コード（抜粋）

この GIF では、
条件を揃えたまま、ゲインだけを切り替えてシミュレーションしています。

responses = [simulate_p(Kp) for Kp in Kp_list]

この1行でやっていることは👇

• 同一プラントモデル
• 同一目標値
• Kpのみ変更
• 各応答を時間発展で同時描画

📌 静止図では伝わりにくい
📌 「どのあたりから危うくなるか」
が、動きとして見えてきます。

📎 使用したPythonコード

GIF生成に使用したコードはこちら👇

• P制御ステップ応答アニメ生成
  https://github.com/Samizo-AITL/qiita-articles/blob/main/demos/gif_anim/p_step_only.py

実行すると、
この記事で使用している GIF がそのまま出力されます。

✨ まとめ

• Kp を上げると応答は速くなる
• しかし振動が増える
• さらに上げると不安定に近づく

この連続した変化の流れは、
アニメーションで見ると一発です。

🧠 おわりに

半導体物理も制御理論も、
本質は 時間と条件に依存する動的現象です。

アニメーションは、
その理解を助ける 強力な補助輪になります 🚲