Séance de cours

Représentation spatiale de l'État : modèles

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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 couvre la représentation de l'espace d'état des systèmes, en mettant l'accent sur le comportement des variables au fil du temps et les informations minimales nécessaires pour prédire le comportement futur du système. Il se penche également sur les modèles despace détat, en discutant des équations qui les régissent et de leurs applications dans le contrôle des processus.

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 (32)

State space (computer science)

In computer science, a state space is a discrete space representing the set of all possible configurations of a "system". It is a useful abstraction for reasoning about the behavior of a given system and is widely used in the fields of artificial intelligence and game theory. For instance, the toy problem Vacuum World has a discrete finite state space in which there are a limited set of configurations that the vacuum and dirt can be in. A "counter" system, where states are the natural numbers starting at 1 and are incremented over time has an infinite discrete state space.

Contrôle de processus

Le contrôle de processus est un terme utilisé pour désigner l'ensemble du matériel et des logiciels servant à piloter et surveiller le processus de fabrication de produits. Il est le plus souvent constitué d'une chaîne de moyens (appelée boucle de régulation) : capteurs de mesures physiques ou physico-chimiques : pression, niveau, débit, température, pH, viscosité, turbidité, conductivité... Ces capteurs fournissent aux régulateurs de manière continue ou discrète l'indication directe ou indirecte de l'état du processus.

Représentation d'état

En automatique, une représentation d'état permet de modéliser un système dynamique en utilisant des variables d'état. Cette représentation, qui peut être linéaire ou non, continue ou discrète, permet de déterminer l'état du système à n'importe quel instant futur si l'on connaît l'état à l'instant initial et le comportement des variables exogènes qui influent sur le système. La représentation d'état du système permet de connaître son comportement "interne" et pas seulement son comportement "externe" comme c'est le cas avec sa fonction de transfert.

Supervision (informatique)

La supervision est une technique industrielle de suivi et de pilotage informatique de procédés de fabrication automatisés. La supervision concerne l'acquisition de données (mesures, alarmes, retour d'état de fonctionnement) et des paramètres de commande des processus généralement confiés à des automates programmables. Dans l'informatique, la supervision est la surveillance du bon fonctionnement d’un système ou d’une activité. À ne pas confondre avec l'hypervision, qui elle correspond à la centralisation des outils de supervision, d’infrastructure, d'applications et de référentiels (ex.

Nonlinear system

In mathematics and science, a nonlinear system (or a non-linear system) is a system in which the change of the output is not proportional to the change of the input. Nonlinear problems are of interest to engineers, biologists, physicists, mathematicians, and many other scientists since most systems are inherently nonlinear in nature. Nonlinear dynamical systems, describing changes in variables over time, may appear chaotic, unpredictable, or counterintuitive, contrasting with much simpler linear systems.

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Séances de cours associées (64)

Méthode de linéarisation: Exemples

Couvre la méthode de linéarisation à travers deux exemples de contrôle de processus.

Propriétés des systèmes dynamiques

Couvre la linéarité, la causalité et les points d'équilibre dans les systèmes dynamiques étudiés dans le cours.

Cascade Control: Régulation de la température du four et de la pression des gaz

Explore le contrôle en cascade pour la température du four et la régulation de la pression du gaz, en présentant ses avantages par rapport aux systèmes à boucle unique.

Contrôle en cascade : dynamique et caractéristiques

Explore le contrôle des cascades, présente des exemples et des caractéristiques, et recommande son utilisation dans des scénarios spécifiques.

Contrôle numérique : introduction et mise en œuvre

Couvre les bases du contrôle numérique et de sa mise en œuvre à l'aide d'un microprocesseur.

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State space (computer science)

Contrôle de processus

Représentation d'état

Supervision (informatique)

Nonlinear system

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