Séance de cours

Systèmes de contrôle en réseau: analyse de la stabilité et de l'échantillonnage

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Dans cours

ME-427: Networked control systems

This course offers an introduction to control systems using communication networks for interfacing sensors, actuators, controllers, and processes. Challenges due to network non-idealities and opportunities offered by communication will be analyzed. ...

Description

Cette séance de cours porte sur l'analyse de la stabilité des systèmes de contrôle en réseau (SNC) en mettant l'accent sur l'échantillonnage et les effets des retards. Parmi les sujets abordés, mentionnons l'incidence des retards de réseau sur les opérations en temps réel, les délais variables et l'abandon des paquets. La séance de cours se penche également sur la compensation des retards pour la télécommande et la conception de stratégies de stabilisation avec des entrées de contrôle quantifiées.

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 (32)

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Sampling error

In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.

Quantification (signal)

En traitement des signaux, la quantification est le procédé qui permet d'approcher un signal continu par les valeurs d'un ensemble discret d'assez petite taille. On parle aussi de quantification pour approcher un signal à valeurs dans un ensemble discret de grande taille par un ensemble plus restreint. L'application la plus courante de la quantification est la conversion analogique-numérique mais elle doit le développement de sa théorie aux problèmes de quantification pour la compression de signaux audio ou .

Échantillonnage (signal)

L'échantillonnage consiste à prélever les valeurs d'un signal à intervalles définis, généralement réguliers. Il produit une suite de valeurs discrètes nommées échantillons. L'application la plus courante de l'échantillonnage est aujourd'hui la numérisation d'un signal variant dans le temps, mais son principe est ancien. Depuis plusieurs siècles, on surveille les mouvements lents en inscrivant, périodiquement, les valeurs relevées dans un registre : ainsi des hauteurs d'eau des marées ou des rivières, de la quantité de pluie.

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

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Séances de cours associées (48)

Échantillonnage: traitement DT-temps des signaux CT

Couvre l'importance de l'échantillonnage dans le traitement du signal, y compris le théorème d'échantillonnage et la reconstruction du signal.

Échantillonnage : Reconstruction de signal et Aliasing

Couvre l'importance de l'échantillonnage, de la reconstruction du signal et de l'aliasing dans la représentation numérique.

Systèmes de contrôle en réseau: retards induits par le protocole et échantillonnage variable dans le temps

Explore les retards induits par le protocole, l'échantillonnage variable dans le temps, les réseaux de contrôle sans fil et la stabilité du système.

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.

Conversion analogique et numérique

Explore le traitement du signal analogique et numérique, la conversion A / D et D / A, la résolution, le temps de règlement et les interfaces numériques dans les circuits électroniques.

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Sampling error

Quantification (signal)

Échantillonnage (signal)

Échantillonnage stratifié

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