Séance de cours

Modélisation de l'espace-état

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Dans cours

ME-221: Dynamical systems

Provides the students with basic notions and tools for the analysis of dynamic systems. Shows them how to develop mathematical models of dynamic systems and perform analysis in time and frequency domains. ...

Description

Cette séance de cours couvre l'approche état-espace de la modélisation des systèmes dynamiques, y compris la linéarisation des systèmes non linéaires, les systèmes LTI, la solution de l'équation d'état et l'utilité de la représentation état-espace pour la solution à grande vitesse des équations différentielles et des algorithmes informatiques.

Enseignant·e

Mahmut Selman Sakar

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Lorenzo Francesco John Noseda, Nikita Norkin, Elif Ezgi Inan, Houman Javaheri, Mehdi Ali Gadiri, Julian Leon Raub, Junsun Hwang A dirigé les thèses EPFL de Erik Mailand, Raquel Filipa Penacho Parreira, Murat Kaynak, Lucio Pancaldi-Giubbini, Fazil Emre Uslu, Matthias Rüegg, Ece Özelçi, Emilie Vuille-Dit-Bille A co-dirigé les thèses EPFL de Laura Joan Hermans, Sourabh Monnappa Kuppanda Jafri Cours Dynamical systems ME-221 Introduction à la modélisa

Source officielle

Concepts associés (32)

Linear time-invariant system

In system analysis, among other fields of study, a linear time-invariant (LTI) system is a system that produces an output signal from any input signal subject to the constraints of linearity and time-invariance; these terms are briefly defined below. These properties apply (exactly or approximately) to many important physical systems, in which case the response y(t) of the system to an arbitrary input x(t) can be found directly using convolution: y(t) = (x ∗ h)(t) where h(t) is called the system's impulse response and ∗ represents convolution (not to be confused with multiplication).

Système linéaire

Un système linéaire (le terme système étant pris au sens de l'automatique, à savoir un système dynamique) est un objet du monde matériel qui peut être décrit par des équations linéaires (équations linéaires différentielles ou aux différences), ou encore qui obéit au principe de superposition : toute combinaison linéaire des variables de ce système est encore une variable de ce système. Les systèmes non linéaires sont plus difficiles à étudier que les systèmes linéaires.

Système d'équations linéaires

En mathématiques et particulièrement en algèbre linéaire, un système d'équations linéaires est un système d'équations constitué d'équations linéaires qui portent sur les mêmes inconnues. Par exemple : Le problème est de trouver les valeurs des inconnues , et qui satisfassent les trois équations simultanément. La résolution des systèmes d'équations linéaires appartient aux problèmes les plus anciens dans les mathématiques et ceux-ci apparaissent dans beaucoup de domaines, comme en traitement numérique du signal, en optimisation linéaire, ou dans l'approximation de problèmes non linéaires en analyse numérique.

Équation différentielle ordinaire

En mathématiques, une équation différentielle ordinaire (parfois simplement appelée équation différentielle et abrégée en EDO) est une équation différentielle dont la ou les fonctions inconnues ne dépendent que d'une seule variable; elle se présente sous la forme d'une relation entre ces fonctions inconnues et leurs dérivées successives. Le terme ordinaire est utilisé par opposition au terme équation différentielle partielle (plus communément équation aux dérivées partielles, ou EDP) où la ou les fonctions inconnues peuvent dépendre de plusieurs variables.

Système dynamique

En mathématiques, en chimie ou en physique, un système dynamique est la donnée d’un système et d’une loi décrivant l'évolution de ce système. Ce peut être l'évolution d'une réaction chimique au cours du temps, le mouvement des planètes dans le système solaire (régi par la loi universelle de la gravitation de Newton) ou encore l'évolution de la mémoire d'un ordinateur sous l'action d'un programme informatique. Formellement on distingue les systèmes dynamiques à temps discrets (comme un programme informatique) des systèmes dynamiques à temps continu (comme une réaction chimique).

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Modélisation des systèmes dynamiques : définitions et exemples

Couvre la modélisation des systèmes dynamiques, y compris les définitions, les exemples et les processus de linéarisation pour une analyse plus facile.

Applications de Laplace Transform: Modélisation de l'espace d'état

Explore l'application de la transformée de Laplace dans la modélisation d'espace d'état des systèmes linéaires et le contrôle des systèmes dynamiques.

Convolution et transformation de Laplace

Explore le contrôle des systèmes dynamiques, la réponse impulsionnelle, la transformée de Laplace et la transformée de Fourier pour résoudre les équations différentielles.

Propriétés des systèmes LTI

Couvre les propriétés des systèmes linéaires invariants dans le temps (LTI) et leurs implications.

Systèmes dynamiques : ressorts et forces

Explore les ressorts sous les forces à l'aide d'équations différentielles et d'exemples mécaniques.

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Concepts associés (32)

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Système d'équations linéaires

Équation différentielle ordinaire

Système dynamique

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