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Techniques avancées et technologie de commande et régulation assistée par ordinateur
Livre Techniques avancées et technologie de commande et régulation assistée par ordinateur

par Mbihi, Jean

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Livre

Techniques avancées et technologie de commande et régulation assistée par ordinateur

Auteur(s) : Mbihi, Jean Découvrir l'auteur
  • Éditeur(s)
  • Date
    • 2018
  • Langues
    • Français
  • Description matérielle
    • 1 vol. (247 p.) : ill. en coul., couv.ill. en coul. ; 24 cm
  • Collections
  • Sujet(s)
  • ISBN
    • 978-1-78405-325-3
  • Quatrième de couverture

    • Cet ouvrage est un guide didactique d'apprentissage rapide des techniques avancées et de la technologie moderne de régulation assistée par ordinateur, ainsi que des processus dynamiques déterministes et stochastiques.

      Il examine des techniques de construction de modèles d'état discrets canoniques de processus dynamiques, ainsi que des méthodes de conception de régulateurs numériques par retour d'état discret avec ou sans observateur. Il présente des schémas algorithmiques détaillés de systèmes de commande optimale déterministe ou stochastique. Enfin, il dévoile des secrets de création et de mise en oeuvre, de plateformes didactiques multimédias de régulation assistée par ordinateur et de systèmes de régulation télé-opérables en temps réel via Internet.

      Les lecteurs y découvriront aussi des programmes Matlab didactiques permettant de reproduire les résultats numériques et graphiques présentés, ainsi que des exercices corrigés en fin de chapitres en vue de consolider les connaissances techniques et technologiques acquises.


  • Tables des matières

      • Techniques avancées et technologie de commande et régulation assistée par ordinateur

      • Jean Mbihi

      • iSTE

      • Avant-propos11
      • Introduction13
      • Partie 1. Éléments avancés et banc d'essai de commande et régulation assistée par ordinateur23
      • Chapitre 1. Modèles d'état discrets canoniques de processus dynamiques25
      • 1.1. Intérêt et construction de modèles d'état canoniques25
      • 1.2. Réalisation canoniques d'une fonction de transfert G(z)25
      • 1.2.1. Réalisation canonique de Jordan26
      • 1.2.1.1. Cas où G(z) admet des pôles réels distincts26
      • 1.2.1.2. Cas où G(z) admet des pôles réels multiples28
      • 1.2.1.3. Problèmes posés par la réalisation de Jordan28
      • 1.2.2. Réalisation canonique commandable29
      • 1.2.3. Réalisation canonique observable31
      • 1.3. Transformations canoniques de modèles d'état discrets33
      • 1.3.1. Transformation canonique de Jordan34
      • 1.3.2. Transformation canonique commandable36
      • 1.3.3. Transformation canonique observable38
      • 1.3.4. Transformation canonique de Kalman41
      • 1.4. Schéma de décomposition canonique41
      • 1.5. Discrétisation et transformations canoniques par Matlab43
      • 1.6. Exercices corrigés43
      • Chapitre 2. Conception et simulation des systèmes de commande et régulation numérique par retour d'état49
      • 2.1. Principe de la commande numérique par retour d'état49
      • 2.2. Calcul du gain K par positionnement de pôles50
      • 2.3. Retour d'état avec observateur d'ordre complet51
      • 2.3.1. Problématique51
      • 2.3.2. Structure de l'observateur d'état complet ou total51
      • 2.3.3. Schéma de synthèse du retour d'état avec observateur complet53
      • 2.3.3.1. Principe de séparation53
      • 2.3.3.2. Algorithme de mise en oeuvre54
      • 2.4. Retour d'état discret avec observateur partiel56
      • 2.4.1. Problématique56
      • 2.4.2. Structure de l'observateur d'état partiel56
      • 2.4.3. Schéma de retour d'état discret avec observateur partiel59
      • 2.4.3.1. Principe de séparation59
      • 2.4.3.2. Algorithme de mise en oeuvre62
      • 2.5. Retour d'état discret avec poursuite de consigne62
      • 2.6. Schéma bloc d'un système de régulation numérique62
      • 2.7. Simulation par ordinateur d'un servomécanisme63
      • 2.7.1. Simulation d'un servomécanisme de vitesse63
      • 2.7.1.1. Modèle d'état discret canonique avec retard d'entrée63
      • 2.7.1.2. Schéma de régulation par retour d'état avec observateur64
      • 2.7.1.3. Simulations numériques et résultats66
      • 2.7.2. Simulation par ordinateur d'un servomécanisme de position68
      • 2.8. Exercices corrigés71
      • Chapitre 3. Banc d'essai multimédia de commande et régulation par ordinateur83
      • 3.1. Contexte et intérêt83
      • 3.1.1. Contexte83
      • 3.1.2. Intérêt scientifique/didactique84
      • 3.1.3. Méthodologie de présentation de la plateforme84
      • 3.2. Constituants matériels de la plateforme84
      • 3.3. Éléments de conception de l'application logicielle ServoSys86
      • 3.3.1. Éléments fondamentaux86
      • 3.3.1.1. Schéma des systèmes de commande et régulation considérés86
      • 3.3.1.2. Identification paramétrique et commande en boucle ouverte87
      • 3.3.1.3. Retour d'état sans ou avec observateur89
      • 3.3.2. Éléments de programmation logicielle90
      • 3.3.2.1. Éléments de la technologie de programmation MEX-C++90
      • 3.3.2.2. Éléments de la technologie de programmation Matlab/GUI94
      • 3.3.2.3. Méthodologie de programmation Matlab/GUI95
      • 3.4. Conception de l'application logicielle ServoSys96
      • 3.4.1. Schéma architectural de l'application logicielle96
      • 3.4.2. GRAFCET de la plateforme multimédia ServoSys97
      • 3.5. Mise en oeuvre de la plateforme multimédia ServoSys102
      • 3.5.1. Mise en oeuvre matérielle102
      • 3.5.2. Mise en oeuvre logicielle103
      • 3.6. Essais d'ensemble de la plateforme106
      • 3.6.1. Mises en service et modes opératoires106
      • 3.6.2. Échantillons des résultats affichés sur le panneau Matlab/GUI107
      • 3.7. Exercices corrigés112
      • Partie 2. Commande et régulation numérique optimale déterministe et stochastique119
      • Chapitre 4. Commande et régulation numérique optimale déterministe121
      • 4.1. Contexte et historique de la commande optimale121
      • 4.1.1. Contexte121
      • 4.1.2. Historique121
      • 4.2. Problème général de commande optimale à temps discret124
      • 4.2.1. Principe124
      • 4.2.2. Formulation fonctionnelle124
      • 4.3. Régulateur linéaire quadratique (LQR en anglais)125
      • 4.3.1. Définition, formulation et méthodes d'étude125
      • 4.3.2. Équations de H-J-B126
      • 4.3.2.1. Structure126
      • 4.3.2.2. Résolution des équations d'H-J-B et équation de Riccati126
      • 4.3.2.3. Structure du LQR129
      • 4.3.2.4. Régulateur quadratique linéaire sur horizon infini ([0 (...)])130
      • 4.4. Traduction en temps discret du problème LQR continu130
      • 4.4.1. Discrétisation de l'équation d'état131
      • 4.4.2. Discrétisation de la fonction coût131
      • 4.4.3. Étude de cas d'un problème LQR scalaire132
      • 4.4.3.1. Données132
      • 4.4.3.2. Solution du LQR discret avec T = 5 ms (période d'échantillonnage)132
      • 4.4.3.3. Programme Matlab de résolution134
      • 4.5. Commande optimale prédictive136
      • 4.5.1. Principe de base136
      • 4.5.2. Équation de récurrence d'un processus à base de l'opérateur q-1138
      • 4.5.3. Formulation générale d'un modèle de prédiction138
      • 4.5.4. Solution et structure de la commande optimale prédictive140
      • 4.6. Exercices corrigés141
      • Chapitre 5. Commande et régulation numérique optimale stochastique151
      • 5.1. Introduction aux processus dynamiques stochastiques151
      • 5.2. LQR stochastique152
      • 5.2.1. Formulation152
      • 5.2.2. Résolution de l'équation de H-J-B stochastique153
      • 5.2.3. Schéma fonctionnel du LQR stochastique157
      • 5.2.4. Propriétés du LQR stochastique158
      • 5.2.4.1. Solution du système en boucle fermée158
      • 5.2.4.2. Propagation des moyennes statistiques si vk est un bruit blanc159
      • 5.2.4.3. Propagation des variances si v(k) est un bruit blanc159
      • 5.2.4.4. Comportement asymptotique159
      • 5.3. Filtre de Kalman discret160
      • 5.3.1. Contexte scientifique et hypothèses160
      • 5.3.2. Notations160
      • 5.3.3. Schéma algorithmique en boucle fermée161
      • 5.4. Régulateur linéaire quadratique gaussien163
      • 5.4.1. Contexte163
      • 5.4.2. Principe de séparation164
      • 5.4.3. Schéma algorithmique du régulateur LQG165
      • 5.5. Exercices corrigés166
      • Chapitre 6. Plateforme Matlab/GUI déployée de conception et simulation virtuelle des systèmes de commande optimale stochastique169
      • 6.1. Introduction à la plateforme OPCODE (OPtimal COntrol DEsign)169
      • 6.1.1. Contexte scientifique169
      • 6.1.2. Méthodologie de présentation détaillée169
      • 6.2. Éléments fondamentaux de conception d'OPCODE170
      • 6.2.1. Éléments de commande optimale déterministe170
      • 6.2.1.1. Schémas de commande optimale déterministe170
      • 6.2.1.2. Formulation générique des problèmes de commande optimale déterministe171
      • 6.2.1.3. Algorithmes d'optimisation numérique des problèmes LQR/LQRO173
      • 6.2.2. Éléments de commande optimale stochastique173
      • 6.2.2.1. Schémas de commande optimale stochastique173
      • 6.2.2.2. Formulation des problèmes de commande optimale stochastique175
      • 6.2.2.3. Algorithmes d'optimisation numérique des problèmes LQG/LQGT176
      • 6.3. Conception de l'outil OPCODE par GRAFCET176
      • 6.3.1. Schéma architectural176
      • 6.3.2. GRAFCET de mise en oeuvre178
      • 6.4. Mise en oeuvre logicielle181
      • 6.5. Exemples d'utilisation de l'outil OPCODE183
      • 6.5.1. Conception de systèmes de commande optimale déterministe183
      • 6.5.2. Conception de systèmes de commande optimale stochastique183
      • 6.6. Production de l'application déployée OPCODE.EXE186
      • 6.6.1. Intérêt du déploiement de l'application Matlab/GUI186
      • 6.6.2. Méthodologie de déploiement187
      • 6.6.3. Essais de l'application OPCODE.EXE déployée187
      • 6.7. Exercices corrigés189
      • Partie 3. Systèmes de commande et régulation télé-opérable via Internet195
      • Chapitre 7. Éléments de systèmes de commande et régulation télé-opérable via Internet197
      • 7.1. Problématique197
      • 7.2. Topologies infrastructurelles198
      • 7.2.1. Topologie de base198
      • 7.2.2. Topologies avancées199
      • 7.2.2.1. Topologie monoserveur et multiprocessus199
      • 7.2.2.2. Topologie multiserveur et multiprocessus201
      • 7.2.2.3. Topologie des systèmes de commande télé-opérables coopératifs201
      • 7.2.2.4. Topologie universelle202
      • 7.3. Laboratoires télé-opérables via Internet203
      • 7.3.1. Comparaison de laboratoires classiques et télé-opérables203
      • 7.3.2. Infrastructures du côté serveur d'un laboratoire télé-opérable205
      • 7.3.2.1. Plateforme expérimentale205
      • 7.3.2.2. Applications logicielles205
      • 7.3.2.3. Appareillage réseau206
      • 7.3.3. Critères de création d'un laboratoire télé-opérable206
      • 7.4. Exercices corrigés207
      • Chapitre 8. Laboratoire d'automatique télé-opérable via Internet213
      • 8.1. Introduction au laboratoire d'automatique télé-opérable213
      • 8.1.1. Cadre de création213
      • 8.1.2. Contexte didactique214
      • 8.1.3. Spécifications214
      • 8.2. Conception et mise en oeuvre du système expérimental215
      • 8.2.1. Schémas descriptifs215
      • 8.2.2. Modèle dynamique du système réel d'éclairage de puissance217
      • 8.2.3. Modèle dynamique du régulateur PID de l'éclairage de puissance217
      • 8.2.4. Application Labview assistée par IHMM218
      • 8.3. Topologie du laboratoire d'automatique télé-opérable219
      • 8.3.1. Infrastructure matérielle220
      • 8.3.2. Infrastructure spécialisée du côté serveur220
      • 8.3.2.1. Applications logicielles220
      • 8.3.2.2. Serveur(s) web Labview/TeamViewer222
      • 8.3.3. Infrastructure du côté télé-opérateur222
      • 8.4. Utilisation du laboratoire télé-opérable via Internet222
      • 8.4.1. Fiche d'instruction du mode opératoire222
      • 8.4.2. Échantillons de résultats d'essais obtenus avec le LABAUTOP223
      • 8.5. Exercices corrigés227
      • Annexe 1. Table des transformées en z235
      • Annexe 2. Éléments de Matlab utilisés dans l'ouvrage237
      • Annexe 3. Discrétisation des fonctions de transfert241
      • Bibliographie243
      • Index245

  • Origine de la notice:
    • Abes

  • Indisponible : En traitement