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Modèle de contrôle prédictif avec multi-régions MFD

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Description

Cette séance de cours s'inscrit dans l'application du contrôle prédictif du modèle avec des diagrammes macroscopiques fondamentaux (MFD) multi-régions dans la modélisation du flux de trafic. L'instructeur discute de l'impact de l'hétérogénéité sur les MFD, de la conception des stratégies de contrôle du périmètre et des systèmes de contrôle hiérarchique. La séance de cours porte sur les modèles sous-régionaux, le contrôle hiérarchique à deux niveaux et la comparaison des performances des différents contrôleurs pour réduire au minimum les retards dans le réseau.

Dans MOOC

Introduction à la modélisation des flux de trafic et aux systèmes de transport intelligents

Les voyageurs des grandes villes sont confrontés à des encombrements importants lors de leurs déplacements quotidiens. L'expansion des routes et des infrastructures n'est pas un remède durable à la congestion urbaine. Ce cours se concentrera sur la compréhension de la congestion du trafic et explorera les moyens d'améliorer la mobilité grâce à des systèmes avancés de gestion du trafic. Comme nous en faisons tous l'expérience, la congestion est un processus extrêmement complexe qui n'a pas d'explication uniq

Source officielle

Concepts associés (32)

Commande prédictive

La commande prédictive (ou compensation ou correction anticipatrice) est une technique de commande avancée de l’automatique. Elle a pour objectif de commander des systèmes industriels complexes. Le principe de cette technique est d'utiliser un modèle dynamique du processus à l'intérieur du contrôleur en temps réel afin d'anticiper le futur comportement du procédé. La commande prédictive fait partie des techniques de contrôle à modèle interne (IMC: Internal Model Controler).

Stochastic control

Stochastic control or stochastic optimal control is a sub field of control theory that deals with the existence of uncertainty either in observations or in the noise that drives the evolution of the system. The system designer assumes, in a Bayesian probability-driven fashion, that random noise with known probability distribution affects the evolution and observation of the state variables. Stochastic control aims to design the time path of the controlled variables that performs the desired control task with minimum cost, somehow defined, despite the presence of this noise.

Feed forward (control)

A feed forward (sometimes written feedforward) is an element or pathway within a control system that passes a controlling signal from a source in its external environment to a load elsewhere in its external environment. This is often a command signal from an external operator. A control system which has only feed-forward behavior responds to its control signal in a pre-defined way without responding to the way the load reacts; it is in contrast with a system that also has feedback, which adjusts the input to take account of how it affects the load, and how the load itself may vary unpredictably; the load is considered to belong to the external environment of the system.

Traffic flow

In mathematics and transportation engineering, traffic flow is the study of interactions between travellers (including pedestrians, cyclists, drivers, and their vehicles) and infrastructure (including highways, signage, and traffic control devices), with the aim of understanding and developing an optimal transport network with efficient movement of traffic and minimal traffic congestion problems.

Perceptual control theory

Perceptual control theory (PCT) is a model of behavior based on the properties of negative feedback control loops. A control loop maintains a sensed variable at or near a reference value by means of the effects of its outputs upon that variable, as mediated by physical properties of the environment. In engineering control theory, reference values are set by a user outside the system. An example is a thermostat. In a living organism, reference values for controlled perceptual variables are endogenously maintained.

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Séances de cours associées (64)

Modéliser le contrôle prédictif avec les MFD multi-régions MOOC: Introduction à la modélisation des flux de trafic et aux systèmes de transport intelligents

Couvre le modèle de contrôle prédictif pour les diagrammes fondamentaux macroscopiques multi-régions dans la modélisation du flux de trafic et son application dans la gestion des problèmes de contrôle non linéaire.

Contrôle prédictif du modèle non linéaire

Explore le contrôle prédictif du modèle non linéaire, couvrant la stabilité, l'optimalité, les pièges et les exemples.

Contrôle multivariable : Conception et analyse

Explore le contrôle intégral, l'estimation des perturbations, la conception du contrôleur et la conception de l'observateur dans les systèmes de contrôle multivariables.

Mesureur de l'amplificateur : applications MOOC: Introduction à la modélisation des flux de trafic et aux systèmes de transport intelligents

Couvre le concept et les avantages du mesurage par rampe, ses problèmes de mise en œuvre et des études de cas d'Amsterdam et d'Australie.

Modélisation des flux de trafic: élaboration et essais de modèles de trafic MOOC: Introduction à la modélisation des flux de trafic et aux systèmes de transport intelligents

Couvre les principes fondamentaux de la modélisation des flux de trafic, y compris la classification des modèles et les techniques d'essai.

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Stochastic control

Feed forward (control)

Traffic flow

Perceptual control theory

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