Séance de cours

Contrôle multivariable : Contrôle gaussien linéaire Quadratic

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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 concept de contrôle quadratique linéaire Gaussian (LQG), combinant le contrôle LQ avec un filtre Kalman. L'instructeur explique les défis posés par les erreurs de modélisation et l'utilisation du filtre Kalman étendu (EKF) pour les systèmes non linéaires. La séance de cours s'inscrit dans la conception d'un filtre Kalman pour un système variable de temps et les implications de l'utilisation du mauvais modèle dans le filtre Kalman. Différents tests et évaluations du rendement sont discutés, soulignant l'importance d'une modélisation et d'une conception de contrôle précises.

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)

Filtre de Kalman

vignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).

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.

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.

Théorie du contrôle

En mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .

Filtre particulaire

Les filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.

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Prédicteur Kalman étendu: KF linéaire

Explore l'algorithme Kalman Predictor étendu et le filtre Kalman linéaire pour les systèmes de contrôle multivariables, en discutant des défis et des applications.

Kalman Filtrage: Applications dans les systèmes de contrôle et de communication

Explore les applications du filtrage de Kalman dans les systèmes de contrôle et de communication, en se concentrant sur l'estimation d'état et l'estimation de canal.

Descente graduée pour contrôleurs LQR

Couvre le calcul de la fonction de coût pour les systèmes de commande multivariables en utilisant le cadre LQR et en appliquant la descente de gradient pour améliorer le contrôleur.

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.

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Explore Eigenvalue Attribution dans le contrôle multivariable, en mettant l'accent sur les effets de la discrétisation et les défis dans la préservation de la structure du système.

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