Séance de cours

Contrôle quadratique optimal linéaire: théorie et applications

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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 la théorie et les applications du contrôle optimal quadratique linéaire (LQ), en se concentrant sur le problème de LQ à horizon infini, la convergence de l'équation algébrique de Riccati et le calcul de la loi de contrôle optimale. La séance de cours traite du contrôle LQ sur un horizon fini, du système sous contrôle, du coût de contrôle optimal et de la solution au problème FH-LQ. Il explore également l'équation de la différence Riccati, la solution au contrôle optimal de l'Horizon infini (IH) LQ, et l'importance de l'observabilité dans les systèmes de contrôle.

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

Proximité ontologique

Information engineering

Automatique: Théorie du contrôle

Concepts associés (32)

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.

Commande LQ

En automatique, la Commande linéaire quadratique, dite Commande LQ, est une méthode qui permet de calculer la matrice de gains d'une commande par retour d'état. L'initiateur de cette approche est Kalman, auteur de trois articles fondamentaux entre 1960 et 1964. Les résultats de Kalman ont été complétés par de nombreux auteurs. Nous ne traiterons ici que de la commande linéaire quadratique à horizon infini dans le cas d'un système linéaire stationnaire (ou « invariant »), renvoyant à l'article Commande optimale pour le cas d'un horizon fini et d'un système linéaire dont les matrices varient en fonction du temps.

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).

Commande optimale

La théorie de la commande optimale permet de déterminer la commande d'un système qui minimise (ou maximise) un critère de performance, éventuellement sous des contraintes pouvant porter sur la commande ou sur l'état du système. Cette théorie est une généralisation du calcul des variations. Elle comporte deux volets : le principe du maximum (ou du minimum, suivant la manière dont on définit l'hamiltonien) dû à Lev Pontriaguine et à ses collaborateurs de l'institut de mathématiques Steklov , et l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, généralisation de l'équation de Hamilton-Jacobi, et conséquence directe de la programmation dynamique initiée aux États-Unis par Richard Bellman.

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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Contrôle multivariable : Contrôle gaussien linéaire Quadratic

Explore le contrôle gaussien quadratique linéaire et les défis de la modélisation des erreurs dans les systèmes de contrôle.

Contrôle LQ Infinite-Horizon : Solution et exemple

Explore Infinite-Horizon Contrôle optimal du Quadratic linéaire (LQ), mettant l'accent sur les méthodes de solution et les exemples pratiques.

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.

Contrôle multivariable: Conception du poids et analyse de stabilité

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Attribution de valeur propre dans le contrôle multivariable

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Perceptual control theory

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