Séance de cours

Descente graduée pour contrôleurs LQR

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Dans cours

ME-422: Multivariable control

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 embe ...

Description

Cette séance de cours couvre le calcul de la fonction de coût pour les systèmes de commande multivariables à l'aide du cadre LQR. L'instructeur explique le processus d'amélioration du contrôleur en appliquant la descente de gradient et en calculant le gradient de politique. La séance de cours se penche également sur les résultats de convergence de l'algorithme de descente du gradient et son application dans les contrôleurs distribués localement optimaux.

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

Concepts associés (17)

Commande prédictive

La commande prédictive (ou compensation ou correction anticipatrice) est une technique de commande avancée de l’automatique. Elle a pour objectif de commander des systèmes industriels complexes. Le principe de cette technique est d'utiliser un modèle dynamique du processus à l'intérieur du contrôleur en temps réel afin d'anticiper le futur comportement du procédé. La commande prédictive fait partie des techniques de contrôle à modèle interne (IMC: Internal Model Controler).

Adaptive control

Adaptive control is the control method used by a controller which must adapt to a controlled system with parameters which vary, or are initially uncertain.cite journal|author=Chengyu Cao, Lili Ma, Yunjun Xu|title="Adaptive Control Theory and Applications", Journal of Control Science and Engineering'|volume=2012|issue=1|year=2012|doi=10.1155/2012/827353|pages=1,2|doi-access=free For example, as an aircraft flies, its mass will slowly decrease as a result of fuel consumption; a control law is needed that adapts itself to such changing conditions.

Système numérique de contrôle-commande

vignette|Deux racks de CS3000, un SNCC de Yokogawa. De droite à gauche, dans le rack supérieur : une alimentation, une CPU, une carte bus pour communiquer avec l'autre rack, des cartes d'entrées-sorties ; dans le rack inférieur : idem sauf la CPU. On peut remarquer que la CPU est connectée à deux câbles Ethernet redondants pour communiquer avec d'autres CPU et des PC de supervision. Un système numérique de contrôle-commande (SNCC, ou DCS pour distributed control system en anglais) est un système de contrôle d'un procédé industriel doté d'une interface homme-machine pour la supervision et d'un réseau de communication numérique.

Hinfini

Dans la théorie de la commande dans le domaine de l'automatique, la synthèse Hinfini ou H∞ est une méthode qui sert à la conception de commandes optimales. La synthèse H∞ est une méthode qui sert à la conception de commandes optimales. Il s'agit essentiellement d'une méthode d'optimisation, qui prend en compte une définition mathématique des contraintes en ce qui concerne le comportement attendu en boucle fermée. La commande Hinfini a pour principal avantage la capacité d'inclure dans un même effort de synthétisation les concepts liés à la commande classique et à la commande robuste.

Commande optimale

La théorie de la commande optimale permet de déterminer la commande d'un système qui minimise (ou maximise) un critère de performance, éventuellement sous des contraintes pouvant porter sur la commande ou sur l'état du système. Cette théorie est une généralisation du calcul des variations. Elle comporte deux volets : le principe du maximum (ou du minimum, suivant la manière dont on définit l'hamiltonien) dû à Lev Pontriaguine et à ses collaborateurs de l'institut de mathématiques Steklov , et l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, généralisation de l'équation de Hamilton-Jacobi, et conséquence directe de la programmation dynamique initiée aux États-Unis par Richard Bellman.

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Séances de cours associées (33)

Contrôle LQ Infinite-Horizon : Solution et exemple

Explore Infinite-Horizon Contrôle optimal du Quadratic linéaire (LQ), mettant l'accent sur les méthodes de solution et les exemples pratiques.

Quantification dans les systèmes de contrôle en réseau

Se penche sur l'impact de la quantification sur les systèmes de contrôle en réseau, en explorant la stabilité, les performances et les compromis de conception.

Contrôle multivariable: Conception du poids et analyse de stabilité

Explore la conception de poids et l'analyse de stabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la théorie Lyapunov et la stabilité LQR.

Contrôle quadratique optimal linéaire: théorie et applications

Explore la théorie du contrôle quadratique optimal linéaire, couvrant les problèmes FH-LQ et IH-LQ et l'importance de l'observabilité dans les systèmes de contrôle.

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.

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