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Séance de cours

Contrôle des systèmes linéaires: Principes fondamentaux et applications

Dans cours

MATH-301: Equations différentielles ordinaires

Ce cours donne une introduction rigoureuse au principaux thèmes de la théorie des équations différentielles ordinaires (EDO). Les EDO sont fondamentales pour l'étude des systèmes dynamiques et des équations aux dérivées partielles. Des applications dans ce ...

Description

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux du contrôle des systèmes linéaires, en se concentrant sur les solutions des systèmes linéaires, des espaces vectoriels, de l'inversibilité et du contrôle. Il aborde également le concept de contrôlabilité, l'utilisation de contrôles pour atteindre les valeurs souhaitées et l'importance de choisir des contrôles optimaux. L'instructeur explique comment assurer la contrôlabilité d'un système, le comportement des solutions dans différentes conditions initiales et le rôle des coefficients continus dans le contrôle. Grâce à des exemples et des explications théoriques, les étudiants acquerront une compréhension approfondie du contrôle des systèmes linéaires et de ses applications pratiques.

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Enseignant·e·s (2)

François Samer Genoud

2000-2005 Etudes en Physique à l'EPFL dont une année d'échange à Zürich (ETH, 2002-2003). 2005 Diplôme de Physicien EPF (Master) en physique mathématique, sous la direction du Prof. C.-E. Pfister. 2005-2008 Doctorat sous la direction du Prof. C.A. Stuart, sur l'étude de certaines équations de Schrödinger non-linéaires, en particulier de questions liées à l'existence et la stabilité orbitale d'ondes stationnaires. 2009-2010 Chercheur postdoc FNS à OxPDE, Université d'Oxford. 2010-2013 Chercheur postdoc à l'Université Heriot-Watt, Edimbourg. 2013-2014 Chercheur postdoc à l'Université de Vienne. 2015-2017 Professeur Assistant à TU Delft. 2017-2018 Professeur Associé à l'Université libre de Bruxelles. 2018- Directeur du CMS Domaines d'intérêt scientifique: analyse non-linéaire, calcul des variations, équations aux dérivées partielles, physique mathématique et physique théorique en général.

Joachim Krieger

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.

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 .

Automatique

L’automatique est une science qui traite de la modélisation, de l’analyse, de l’identification et de la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges (rapidité, précision, stabilité...). Les professionnels en automatique se nomment automaticiens.

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.

Stratégie de régulation

Une stratégie (ou topologie) de régulation est, pour un procédé industriel, l'organisation du système de contrôle-commande en vue de maintenir une grandeur physique dans une plage de tolérance donnée. Le choix de stratégie est très important dans les industries de transformation (par exemple les industries chimiques, papetières, agroalimentaires) en raison de la variabilité d'un nombre élevé de grandeurs physiques incidentes (dites « perturbations ») qui y sont présentes.

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Séances de cours associées (43)

Contrôle et accessibilité

Explore l'accessibilité et la contrôlabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en discutant des essais, des épreuves et de leurs implications.

Contrôlabilité et Observabilité

Couvre la contrôlabilité et l'observabilité dans les systèmes linéaires, en discutant des conditions et des implications nécessaires des matrices unimodulaires.

Représentation Etat-Espace : Théorème de Structure

Couvre le théorème de structure pour les représentations d'espace d'état et les formes associées.

Observabilité et contrôlabilité

Explore l'observabilité et la contrôlabilité dans les systèmes linéaires, en soulignant l'importance du découplage des entrées pour l'observabilité.

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.

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Concepts associés (32)

Stratégie de régulation

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