Cours

ME-422: Multivariable control

Résumé

This course covers methods for the analysis and control of systems with multiple inputs and outputs, which are ubiquitous in modern technology and industry. Special emphasis will be placed on discrete-time systems due to their relevance to digital and embedded control architectures.

Séances de cours

Enseignant·e

Giancarlo Ferrari Trecate

Expertise Automatic control, Dependable control, Neural-network Control, Machine learning, Microgrids, Hybrid systems Mission See the webpage of the DECODE (Dependable Control and Decision) group. Teaching & PhD PhD Students Laura Meroi, Julien Pallage, Nicolas Léo Pierre Kirsch, Simone Baratto, Daniele Martinelli, Riccardo Cescon, Jakob Nylöf, Sabri El Amrani Past EPFL PhD Students Pulkit Nahata, Mustafa Sahin Turan, Baiwei Guo, Jean-Sébastien Brouillon, Clara Galimberti, Andrea Martin, Muhammad Zakwan,

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/multivariable-control-ME-422

Page Moodle

http://go.epfl.ch/ME-422

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Séances de ce cours (58)

Introduction au contrôle multivariable

Couvre les bases du contrôle multivariable, y compris la modélisation du système, le contrôle de la température, et les stratégies optimales, soulignant l'importance d'envisager toutes les entrées et sorties simultanément.

Contrôle multivariable : Théorie du système et systèmes linéaires

Introduit un contrôle multivariable, couvrant la théorie du système, les systèmes linéaires et la discrétisation du temps.

Contrôle multivariable : Équilibre et analyse de stabilité

Explore les équilibres et l'analyse de stabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur les valeurs propres et les modes de système.

Contrôle multivariable : valeurs et modes propres

Explore les valeurs propres et les modes dans les systèmes de contrôle multivariables, en se concentrant sur leur analyse et leur comportement.

Stabilité et accessibilité dans le contrôle multivariable

Explore la stabilité, l'accessibilité et la contrôlabilité dans les systèmes linéaires, en soulignant leur importance dans l'analyse des systèmes.

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Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

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EE-611: Linear system theory

The course covers control theory and design for linear time-invariant systems : (i) Mathematical descriptions of systems (ii) Multivariables realizations; (iii) Stability ; (iv) Controllability and Observability; (v) Minimal realizations and coprime fracti ...

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