Séance de cours

Contrôle numérique: temps d'échantillonnage

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Dans cours

ME-323: Chemical process control

Provide the students with basic notions and tools for the modeling and analysis of dynamic systems. Show them how to design controllers and analyze the performance of controlled systems. ...

Description

Cette séance de cours fournit un résumé sur la sélection du temps d'échantillonnage dans les systèmes de contrôle numérique, en mettant l'accent sur les compromis entre la vitesse de traitement et d'éviter les erreurs de quantification. L'instructeur explique l'importance de trouver le bon équilibre pour obtenir des performances de contrôle optimales et met en évidence les avantages des systèmes de contrôle numériques par rapport aux systèmes analogiques en termes de flexibilité et de rentabilité. En outre, la séance de cours couvre les avantages de l'utilisation de microprocesseurs pour mettre en œuvre divers algorithmes de contrôle et effectuer des contrôles système, se terminant finalement par l'importance de prendre en compte le temps d'échantillonnage et les effets de la discrétisation et de la quantification pour maximiser les avantages du contrôle numérique.

Enseignant·e

Ljubisa Miskovic

Ljubisa Miskovic earned his Ph.D. degree in Automatic Control from the Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) under the co-supervision of Dominique Bonvin and Alireza Karimi, in 2006. He pursued his postdoctoral studies at the Centre for Systems Engineering and Applied Mechanics, Universite Catholique de Louvain with Michel Gevers before moving to the laboratory of Vassily Hatzimanikatis at the EPFL. In 2010, he became a research scientist. His research interests include systems biology, metabolic engineering, synthetic biology, data-driven control design, system identification, stochastic processes and estimation theory.

Source officielle

Concepts associés (20)

Microprocesseur

vignette|Un Intel 4004 dans son boîtier à seize broches, premier microprocesseur commercialisé. vignette|Architecture de l'Intel 4004. vignette|L'intérieur d'un Intel 80486DX2. Un microprocesseur est un processeur dont tous les composants ont été suffisamment miniaturisés pour être regroupés dans un unique boîtier. Fonctionnellement, le processeur est la partie d'un ordinateur qui exécute les instructions et traite les données des programmes.

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.

Processeur softcore

Un processeur softcore est un processeur (CPU) implémenté sur un système reprogrammable comme un FPGA. On parle alors de « système sur puce programmable » (System on Programmable Chip ou SoPC). Le mot softcore est une contraction des mots anglais software (« logiciel ») et core (« cœur d'exécution d'un microprocesseur »). En effet, un softcore est une implémentation de processeur disponible sous forme de description bas niveau, dans un langage de description matérielle comme le VHDL ou le Verilog, ou directement sous la forme de fichier de configuration pour éviter la diffusion des sources.

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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