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Séance de cours

Théorie des régulateurs quadriratiques linéaires

Dans cours

ME-321: Control systems + TP

Provides the students with basic notions and tools for the analysis and control of dynamic systems. Shows them how to design controllers and analyze the performance of controlled systems. ...

Description

Cette séance de cours introduit la théorie du régulateur quadriratique linéaire (LQR) pour les systèmes multivariables, en mettant l'accent sur le calcul de la loi de contrôle optimale pour minimiser un critère de performance. Il couvre la solution optimale, les invariants de rétroaction et l'équation de Riccati. L'esquisse de preuve fournie suit l'approche de Joao P. Hespanha pour éviter l'analyse variationnelle.

Enseignant·e·s (2)

Christophe Salzmann

Colin Neil Jones

Colin Jones is an Associate Professor in the Automatic Control Laboratory at the Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) in Switzerland. He was a Senior Researcher at the Automatic Control Lab at ETH Zurich until 2011 and obtained a PhD in 2005 from the University of Cambridge for his work on polyhedral computational methods for constrained control. Prior to that, he was at the University of British Columbia in Canada, where he took a BASc and MASc in Electrical Engineering and Mathematics. Colin has worked in a variety of industrial roles, ranging from commercial building control to the development of custom optimization tools focusing on retail human resource scheduling. His current research interests are in the theory and computation of predictive control and optimization, and their application to green energy generation, distribution and management.

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Concepts associés (14)

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.

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.

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).

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.

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.

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Séances de cours associées (35)

Contrôle optimal : régulation quadratique linéaire

Explore la régulation quadratique linéaire pour un contrôle optimal des systèmes linéaires, en se concentrant sur la minimisation d'une fonction de coût quadratique pour déplacer l'état du système vers zéro.

Contrôleurs polynomiaux SISO: Sylvester Matrix, principe du modèle interne

Couvre la conception des contrôleurs polynomiaux SISO en utilisant des concepts tels que la matrice Sylvester et la correspondance de modèle.

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.

Systèmes linéaires: fondamentaux et applications

Explore la puissance des systèmes linéaires dans la théorie du contrôle et la science des données.

Systèmes de contrôle en réseau: principes fondamentaux et analyse de la stabilité

Couvre les principes fondamentaux et l'analyse de stabilité des systèmes de contrôle en réseau, y compris l'installation de logiciels, les systèmes dynamiques, les états d'équilibre et les tests de stabilité.

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Commande optimale

Linear time-invariant system

Commande LQ

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