Étude de la commande optimale de systèmes multivariables discrets et linéaires avec modèle interne et modèles de référence PDF Download
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Author: Vincent St-Gelais
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 418
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Author: Vincent St-Gelais
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 418
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Author: Joël Moyaux
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 326
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Analyse des systèmes discrets linéaires: description, gouvernabilité, observabilité, utilisation des pseudo-inverses de matrice dans l'étude des commandes. Synthèse de quelques commandes de systèmes discrets multivariables linéaires. Commande des systèmes discrets par gains variables. Commande optimale ou dans de divers types de mesures.
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Canada
Languages : en
Pages : 1266
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Author: Amine Trabelsi
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 284
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Cette thèse de doctorat traite de la modélisation et de la commande optimale adaptative de systèmes complexes, en utilisant les concepts de (a logique floue et des réseaux de neurones. L'accent est mis sur la classe des systèmes dynamiques, non linéaires, stochastiques et m ulti varia blés. Dans ce contexte, nous avons proposé une méthode de modélisation de ces systèmes pasée sur la technique des cfusters flous. En effet, à partir d'une base de données disponible du système à étudier, un modèle flou global de commande, formé par la pondération d'un ensemble de modèles linéaires locaux flous de type Tafcagi-Sugeno, est établi. Les paramètres de ce modèle global sont ensuite adaptés par l'algorithme récursif des moindres carrés, avec facteur d'oubli. La méthode de commande proposée est de type optimale par critère quadratique. Elle est basée sur un modèle neuronal de simulation et un modèle flou de commande de type Takagi-Sugeno. L'erreur résultante entre les sorties de ces deux modèles servira pour adapter les paramètres du modale flou et par conséquent les paramètres du correcteur. Cette méthode a été appliquée avec succès pour la commande de là température et de l'humidité internes de l'air d'une serre agricole
Author: Bruno Neyran
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 113
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Présentation d'une méthode directe d'obtention de modèle à l’état affine valable sur toute une plage de fonctionnement avec identification dans l'espace état. Utilisation de ce modèle pour le calcul d'une loi de commande globale non linéaire par minimisation de critère quadratique, à partir d'une série de lois de commande linéaire optimale
Author: Mazen Alamir (auteur en automatique-productique).)
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Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Dans ce travail, plusieurs aspects de la commande optimale à horizon fuyant sont considérés. Selon cette stratégie de commande, un problème d'optimisation en boucle ouverte est d'abord résolu sur un horizon donné; la première commande de la séquence optimale résultante est seule appliquée au système et le tout est recommencé au pas suivant, ceci pose le probleme de la stabilité du schéma obtenu. Dans une première partie, des conditions suffisantes de stabilité sont proposées pour les différentes formulations possibles (Horizon fini avec contrainte sur l'état final, horizon infini sans contrainte finale, horizon fini sans contrainte finale). Dans la suite, une loi de commande inspirée du principe de l'horizon fuyant est proposée pour les systèmes discrets non linéaires définis avec des incertitudes additives non structurées. Cette loi est fondée sur l'utilisation des problèmes d'optimisations avec contraintes finales d'inégalité dans lesquels la longueur de l'horizon est aussi une variable d'optimisation. La robustesse de la loi de commande périodique ainsi obtenue est alors discutée. La mise en œuvre de la commande optimale à horizon fuyant en temps réel dans le cas général reste un problème sérieux. Dans la troisième partie de ce travail, nous caractérisons une classe particulière de systèmes continus non linéaires pour lesquels la stabilisation par retour d'état peut être résolue au moyen d'une formulation fondée sur les principes de l'horizon fuyant où le problème d'optimisation est linéaire quadratique d'où une mise en œuvre en temps réel possible
Author: Bernard Pradin
Publisher: Presses Univ. du Mirail
ISBN: 9782810700561
Category : Control theory
Languages : fr
Pages : 376
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Author: Adam Gruca
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 138
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MODELISATION: DEFINITION DU SYSTEME A REDUIRE, REDUCTION DE SYSTEMES STABLES, DE SYSTEMES INSTABLES, IDENTIFICATION PAR FILTRE DE KALMAN ETENDU. COMMANDE SOUS-OPTIMALE: COMMANDE OPTIMALE DES SYSTEMES AVEC RETARD, REGULATEUR LINEAIRE, CRITERE EQUIVALENT POUR LES MODELES SIMPLIFIES, SYSTEMES A SORTIES RETARDEES, SYSTEMES AVEC RETARD SUR L'ENTREE, EQUIVALENCE DES SYSTEMES DECRITS PAR CES DIFFERENTS MODELES, STABILITE, RESULTATS DE SIMULATION, REALISATION PRATIQUE DE LA COMMANDE.
Author: Roland Longchamp
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 132
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Author: Mounir Ayadi
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 148
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Les travaux de cette thèse abordent une nouvelle méthode de calcul d'un régulateur polynomial de type RST pour les systèmes linéaires plats à paramètres constants dans le temps, aussi bien dans le cas continu que dans le cas discret. Dans le cas continu, la méthode proposée repose sur les reconstructeurs intégraux pour le calcul de la sortie plate et de ses dérivées. Le rejet de perturbations additives est également considéré. Dans le cas discret, l'utilisation du principe du modèle interne permet d'assurer la robustesse du régulateur obtenu. Cette méthode apporte une réponse claire sur le choix à effectuer pour les pôles désirés en boucle fermée. La loi de commande élaborée garantit la robustesse par rapport à des perturbations externes et assure une poursuite asymptotique d'une trajectoire de référence générée à partir de la sortie plate. La méthode proposée a été étendue au cas de systèmes linéaires non stationnaires avec la synthèse d'un régulateur de type RST pour le cas discret. Dans le cas continu, la forme d'un régulateur polynomial a été obtenue. La platitude a été également mise à profit pour l'amélioration des performances en poursuite des méthodes GPC (commande prédictive généralisée) et PSMR (commande par modèle de référence à état partiel). L'analyse des fonctions de sensibilité des régulateurs obtenus permet de faciliter le choix des paramètres de réglage de la commande prédictive.
