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Séance de cours

Contrôle multivariable: Stabilité et Théorèmes Lyapunov

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 les concepts de contrôle multivariable, y compris l'équation de Riccati algébrique (ARE), les lois de contrôle optimales, l'observabilité et les théorèmes de stabilité. Il explore le lien entre le contrôle optimal Finite-Horizon (FH) et Infinite-Horizon (IH) Linear Quadratic (LQ), en soulignant l'importance de l'observabilité pour la stabilité du système.

Enseignant·e

Giancarlo Ferrari Trecate

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Automatique: Théorie du contrôle

Concepts associés (32)

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.

Observability

Observability is a measure of how well internal states of a system can be inferred from knowledge of its external outputs. In control theory, the observability and controllability of a linear system are mathematical duals. The concept of observability was introduced by the Hungarian-American engineer Rudolf E. Kálmán for linear dynamic systems. A dynamical system designed to estimate the state of a system from measurements of the outputs is called a state observer or simply an observer for that system.

Stabilité de Liapounov

En mathématiques et en automatique, la notion de stabilité de Liapounov (ou, plus correctement, de stabilité au sens de Liapounov) apparaît dans l'étude des systèmes dynamiques. De manière générale, la notion de stabilité joue également un rôle en mécanique, dans les modèles économiques, les algorithmes numériques, la mécanique quantique, la physique nucléaire Un exemple typique de système stable au sens de Liapounov est celui constitué d'une bille roulant sans frottement au fond d'une coupelle ayant la forme d'une demi-sphère creuse : après avoir été écartée de sa position d'équilibre (qui est le fond de la coupelle), la bille oscille autour de cette position, sans s'éloigner davantage : la composante tangentielle de la force de gravité ramène constamment la bille vers sa position d'équilibre.

Fonction de Liapounov

Une fonction de Liapounov est une fonction qui permet d'estimer la stabilité d'un point d'équilibre (ou, plus généralement, d'un mouvement, c'est-à-dire d'une solution maximale) d'une équation différentielle. Soit une fonction et un système dynamique, avec un point d'équilibre de ce système, c'est-à-dire que . Par un changement de variable , on peut se ramener au cas où l'origine est un point d'équilibre (). Une fonction est une fonction candidate de Liapounov si pour un certain voisinage de l'origine.

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Séances de cours associées (33)

Contrôle multivariable: Conception du poids et analyse de stabilité

Explore la conception de poids et l'analyse de stabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la théorie Lyapunov et la stabilité LQR.

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.

Contrôle quadratique linéaire (LQ) : preuve de théorème

Couvre la preuve de la formule récursive pour les gains optimaux dans le contrôle LQ sur un horizon fini.

Échantillonnage exact et approximatif dans le contrôle multivariable

Explore l'échantillonnage exact et approximatif dans les systèmes de contrôle multivariables, en discutant de la stabilité, des valeurs propres et des propriétés du système.

Contrôle quadratique optimal linéaire: théorie et applications

Explore la théorie du contrôle quadratique optimal linéaire, couvrant les problèmes FH-LQ et IH-LQ et l'importance de l'observabilité dans les systèmes de contrôle.

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Concepts associés (32)

Commande optimale

Commande LQ

Observability

Stabilité de Liapounov

Fonction de Liapounov

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