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Séance de cours

Contrôle optimal et estimation d'état

Dans cours

ME-326: Automatique et commande numérique

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 dis ...

Description

Cette séance de cours couvre la conception d'un régulateur pour atteindre les performances souhaitées, l'ajout d'entrées externes, le calcul d'équations en boucle fermée, le concept d'augmentation d'état avec un intégrateur et la mise en œuvre de régulateurs et d'estimateurs utilisant MATLAB ou Python.

Enseignant·e·s (2)

Alireza Karimi

Alireza Karimi received his B. Sc. and M. Sc. degrees in Electrical Engineering in 1987 and 1990, respectively, from Amir Kabir University (Tehran Polytechnic). Then he received his DEA and Ph. D. degrees both on Automatic Control from Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG) in 1994 and 1997, respectively. He was Assistant Professor at Electrical Engineering Department of Sharif University of Technology in Teheran from 1998 to 2000. Then he joined Automatic Laboratory of Swiss Federal Institute of Technology at Lausanne, Switzerland. He is currently Professor of Automatic Control and the head of "Data-Driven Modelling and Control" group. His research interests include data-driven controller tuning and robust control with application to mechatronic systems and electrical grids.

Christophe Salzmann

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Automatique: Théorie du contrôle

Concepts associés (32)

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.

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.

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.

Rétroaction

vignette|Représentation d'une boucle de rétroaction. La rétroaction (en anglais feedback) est un processus dans lequel un effet intervient aussi comme agent causal sur sa propre origine, la séquence des expressions de la cause principale et des effets successifs formant une boucle de rétroaction. Une rétroaction est une interaction dans laquelle la perturbation d’une variable provoque le changement d'une seconde variable, qui influe à son tour sur la variable initiale. Une rétroaction forme une boucle fermée dans un diagramme de causalité.

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.

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Séances de cours associées (34)

Représentation Etat-Espace : Contrôlabilité et Observabilité

Explore la représentation de l'espace d'état, la contrôlabilité, l'observabilité et le calcul du régulateur à l'aide de la méthode Ackermann.

Introduction aux systèmes de contrôle de rétroaction: concepts et applications

Couvre les principes des systèmes de contrôle de rétroaction et leurs applications dans divers domaines.

Représentation de l'État et conception du contrôleur

Couvre la représentation de l'état, la conception du contrôleur, les contrôleurs LQR et les critères de contrôle optimaux.

Représentation État-espace : bases et transformations

Couvre les bases de la représentation état-espace et explore les transformations vers différentes formes.

Contrôle multivariable : théorie des systèmes et applications

Couvre la théorie des systèmes, le contrôle de rétroaction classique et les applications dans les bâtiments écologiques et les installations de réfrigération au gaz naturel.

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Concepts associés (32)

Représentation d'état

Commande optimale

Commande LQ

Rétroaction

State space (computer science)

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