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Contrôle optimal: LQR Intro

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Dans cours

ME-321: Control systems + TP

Provides the students with basic notions and tools for the analysis and control of dynamic systems. Shows them how to design controllers and analyze the performance of controlled systems. ...

Description

Cette séance de cours introduit le concept de contrôle optimal, en le contrastant avec les méthodes de contrôle traditionnelles telles que le PID et le placement des pôles. L'accent est mis sur la définition des comportements que nous voulons atteindre, puis sur le calcul de la meilleure action de contrôle pour les atteindre, en mettant l'accent sur la régulation quadratique linéaire (LQR) en tant que forme simple mais efficace de contrôle optimal largement utilisée dans divers systèmes.

Enseignant·e·s (2)

Christophe Salzmann

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Damien Perritaz, Evgeny Bogdanov, Wissam Halimi Cours Automatique et commande numérique ME-326 Ce cours inclut la modélisation et l'analyse de systèmes dynamiques, l'introduction des principes de base et l'analyse de systèmes en rétroaction, la synthèse de régulateurs dans le domain fréquentiel et dans l'espace d'état, et la commande de systèmes discrets avec une approche polynomiale. Control systems + TP ME-321 Ce cours débu

Colin Neil Jones

Colin Jones is an Associate Professor in the Automatic Control Laboratory at the Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) in Switzerland. He was a Senior Researcher at the Automatic Control Lab at ETH Zurich until 2011 and obtained a PhD in 2005 from the University of Cambridge for his work on polyhedral computational methods for constrained control. Prior to that, he was at the University of British Columbia in Canada, where he took a BASc and MASc in Electrical Engineering and Mathematics. Colin has worked in a variety of industrial roles, ranging from commercial building control to the development of custom optimization tools focusing on retail human resource scheduling. His current research interests are in the theory and computation of predictive control and optimization, and their application to green energy generation, distribution and management.

Source officielle

Concepts associés (5)

Stratégie de régulation

Une stratégie (ou topologie) de régulation est, pour un procédé industriel, l'organisation du système de contrôle-commande en vue de maintenir une grandeur physique dans une plage de tolérance donnée. Le choix de stratégie est très important dans les industries de transformation (par exemple les industries chimiques, papetières, agroalimentaires) en raison de la variabilité d'un nombre élevé de grandeurs physiques incidentes (dites « perturbations ») qui y sont présentes.

Supervision (informatique)

La supervision est une technique industrielle de suivi et de pilotage informatique de procédés de fabrication automatisés. La supervision concerne l'acquisition de données (mesures, alarmes, retour d'état de fonctionnement) et des paramètres de commande des processus généralement confiés à des automates programmables. Dans l'informatique, la supervision est la surveillance du bon fonctionnement d’un système ou d’une activité. À ne pas confondre avec l'hypervision, qui elle correspond à la centralisation des outils de supervision, d’infrastructure, d'applications et de référentiels (ex.

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.

Automatique

L’automatique est une science qui traite de la modélisation, de l’analyse, de l’identification et de la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges (rapidité, précision, stabilité...). Les professionnels en automatique se nomment automaticiens.

Représentation d'état

En automatique, une représentation d'état permet de modéliser un système dynamique en utilisant des variables d'état. Cette représentation, qui peut être linéaire ou non, continue ou discrète, permet de déterminer l'état du système à n'importe quel instant futur si l'on connaît l'état à l'instant initial et le comportement des variables exogènes qui influent sur le système. La représentation d'état du système permet de connaître son comportement "interne" et pas seulement son comportement "externe" comme c'est le cas avec sa fonction de transfert.

Séances de cours associées (33)

Diagramme de Bode Synthèse

Couvre la synthèse dans le diagramme de Bode, les contrôles dynamiques et le lien entre les diagrammes de Bode et de Nyquist.

Introduction aux systèmes de contrôle en réseau

Couvre le contrôle de rétroaction classique, les implications de modélisation, les défis et les opportunités dans les systèmes de contrôle en réseau.

Théorème d'échantillonnage et systèmes de contrôle

Explore le Théorème d'échantillonnage, le contrôle numérique, la reconstruction du signal et les filtres anti-aliasing.

Contrôle de l'espace d'État: systèmes discrets

Explore le passage de systèmes de contrôle continus à discrets, en se concentrant sur les défis et les avantages de la mise en œuvre numérique.

Analyse des systèmes à temps discret

Explore l'analyse Z-transform pour les systèmes à temps discret et les fonctions de transfert dans les systèmes de contrôle.