Séance de cours

Zieger-Nichols Deuxième méthode : Contrôle de l'altitude des ballons

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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 couvre la deuxième méthode Zieger-Nichols pour les systèmes instables, expliquant la nécessité de stabiliser le système avec un contrôleur proportionnel avant de le régler. Il s'inscrit également dans un exemple de Ballon Altitude Control, en discutant des équations de mouvement et des défis de faire face à un système instable. La séance de cours explore plus en détail les concepts de gain, de référence d'altitude et de contrôleurs PID, fournissant des informations sur les paramètres et les paramètres des contrôleurs pour les domaines à temps continu et discret.

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.

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Concepts associés (11)

Domaine fréquentiel

Le domaine fréquentiel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques manifestant une fréquence. Alors qu'un graphe dans le domaine temporel présentera les variations dans l'allure d'un signal au cours du temps, un graphe dans le domaine fréquentiel montrera quelle proportion du signal appartient à telle ou telle bande de fréquence, parmi plusieurs bancs. Une représentation dans le domaine fréquentiel peut également inclure des informations sur le décalage de phase qui doit être appliqué à chaque sinusoïde afin de reconstruire le signal en domaine temporel.

Domaine temporel

Le domaine temporel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques modélisant une variation quelconque au cours du temps. En domaine temporel, la valeur de la fonction ou du signal est connue, soit en quelques points discrets de la durée d'analyse, ou éventuellement, pour tous les nombres réels. L'oscilloscope est parmi les outils usuels permettant de visualiser les signaux physiques du domaine temporel. Domaine fréquentiel Temps (physique) Catégorie:Analyse du signal Catégorie:

Discrete-time Fourier transform

In mathematics, the discrete-time Fourier transform (DTFT), also called the finite Fourier transform, is a form of Fourier analysis that is applicable to a sequence of values. The DTFT is often used to analyze samples of a continuous function. The term discrete-time refers to the fact that the transform operates on discrete data, often samples whose interval has units of time. From uniformly spaced samples it produces a function of frequency that is a periodic summation of the continuous Fourier transform of the original continuous function.

Transformation de Fourier discrète

En mathématiques, la transformation de Fourier discrète (TFD) sert à traiter un signal numérique. Elle constitue un équivalent discret (c'est-à-dire pour un signal défini à partir d'un nombre fini d'échantillons) de la transformation de Fourier (continue) utilisée pour traiter un signal analogique. Plus précisément, la TFD est la représentation spectrale discrète dans le domaine des fréquences d'un signal échantillonné. La transformation de Fourier rapide est un algorithme particulier de calcul de la transformation de Fourier discrète.

Mathématiques discrètes

Les mathématiques discrètes, parfois appelées mathématiques finies, sont l'étude des structures mathématiques fondamentalement discrètes, par opposition aux structures continues. Contrairement aux nombres réels, qui ont la propriété de varier "en douceur", les objets étudiés en mathématiques discrètes (tels que les entiers relatifs, les graphes simples et les énoncés en logique) ne varient pas de cette façon, mais ont des valeurs distinctes séparées.

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Séances de cours associées (44)

Transformée de Fourier et échantillonnage

Couvre la transformée de Fourier des signaux échantillonnés, la reconstruction et la réponse harmonique.

Transformée de Fourier : Analyse des circuits

Explore la transformée de Fourier appliquée à l'analyse des circuits et ses propriétés.

Signalisations, instruments et systèmes : propriétés et transformations du système

Introduit les propriétés du système, Laplace Transform et filtres analogiques pour l'analyse des signaux.

Réponse en fréquence des systèmes LTI

Explore les systèmes LTI, la réponse impulsionnelle, la convolution, les propriétés du système et la réponse en fréquence, y compris les filtres passe-bas et passe-bande.

Réponse en fréquence: LTI Systems

Explore la réponse en fréquence des systèmes LTI stables dans les domaines à temps continu et à temps discret.

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Domaine temporel

Discrete-time Fourier transform

Transformation de Fourier discrète

Mathématiques discrètes

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