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Séance de cours

Stabilité: Notions générales

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 les notions générales de stabilité dans les systèmes linéaires, en se concentrant sur les critères de stabilité BIBO et la relation entre les entrées bornées et les sorties bornées. L'instructeur explique comment déterminer la stabilité du système en fonction des racines de l'équation caractéristique et du comportement du système en réponse à différents signaux d'entrée.

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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.

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Concepts associés (19)

Stabilité EBSB

La stabilité EBSB est une forme particulière de stabilité des systèmes dynamiques étudiés en automatique, en traitement du signal et plus spécifiquement en électrotechnique. EBSB signifie Entrée Bornée/Sortie Bornée : si un système est stable EBSB, alors pour toute entrée bornée, la sortie du système l’est également. Un système linéaire invariant et à temps continu dont la fonction transfert est rationnelle et strictement propre est stable EBSB si et seulement si sa réponse impulsionnelle est absolument intégrable, i.

Théorie de la stabilité

En mathématiques, la théorie de la stabilité traite la stabilité des solutions d'équations différentielles et des trajectoires des systèmes dynamiques sous des petites perturbations des conditions initiales. L'équation de la chaleur, par exemple, est une équation aux dérivées partielles stable parce que des petites perturbations des conditions initiales conduisent à des faibles variations de la température à un temps ultérieur en raison du principe du maximum.

Théorie du contrôle

En mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .

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.

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).

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Identification et stabilité du système

Explore l'identification du système, les critères de stabilité et les défis liés à la stabilisation des caméras sur les plates-formes mobiles.

Passivité, stabilité et critère de cercle

Couvre la passivité, la stabilité absolue et le critère de cercle dans les systèmes linéaires avec rétroaction.

1ère Harmonie : Stabilité et Adaptation

Couvre la stabilité, l'adaptation, le critère de Nyquist et la prédiction de l'existence du cycle limite.

Stabilité dans les systèmes de rétroaction

Explore la stabilité BIBO dans les systèmes de rétroaction, couvrant les critères, le critère Nyquist et l'impact de l'échantillonnage du système.

Nyquist Introduction

Introduit le critère Nyquist pour déterminer la stabilité du système et couvre les conditions de stabilité et de stabilité du BIBO.

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