Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
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Mohammed M’SAAD : Professeur à l’École nationale supérieure d’ingénieurs de Caen - Laboratoire d’automatique et de procédés, ISMRA, Caen
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Joël CHEBASSIER : Docteur de l’Institut national polytechnique de Grenoble - Laboratoire d’automatique de Grenoble
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Lire l’articleINTRODUCTION
Cet article présente une approche pour la commande adaptative à partir d’une lecture critique de la littérature sur ce domaine. Elle consiste à combiner une méthode de commande prédictive avec un algorithme d’adaptation robuste sous une logique de supervision appropriée. Le choix de la commande prédictive est motivé par sa généralité et sa simplicité de mise en œuvre. La robustesse de l’algorithme d’adaptation paramétrique est particulièrement requise pour préserver les performances du système de commande adaptative en présence des bruits de mesure, des perturbations de charge et des dynamiques négligées et/ou variables dans le temps. La supervision permet d’appliquer le principe d’équivalence certitude avec la prudence requise pour assurer l’intégrité du système de commande adaptative, notamment les performances du système de commande sous-jacent.
Un ensemble de résultats de simulations est présenté autour d’un exemple célèbre pour illustrer les problèmes de systèmes de commande adaptative, en l’occurrence l’adaptation paramétrique. Deux applications sont présentées pour démontrer l’applicabilité des techniques de commande adaptative pour l’auto-ajustement et le calibrage des régulateurs. Elles concernent deux procédés pilotes : un réacteur chimique et un système de transmission flexible.
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Motivations
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5. Conclusion
L’objectif de cet article était de faire un tour d’horizon sur la commande adaptative à partir d’une lecture d’ingénieur de la littérature sur le domaine. Une structure générale du système de commande sous-jacent a été utilisée pour ce faire. Les méthodes de synthèse communément utilisées ont été présentées d’une manière unifiée à partir d’un objectif de commande optimale à l’horizon fuyant. Le concept de modèle de référence sur l’état partiel a été utilisé pour pouvoir spécifier les dynamiques de poursuite et de régulation d’une manière indépendante. Des quantifi-cateurs de performances nominales et de stabilité robuste ont été définis à partir des fonctions de sensibilité usuelles des systèmes de commande linéaire. Un algorithme d’adaptation paramétrique approprié pour obtenir un système de commande adaptative prudente a été présenté. On peut ainsi faire de l’autoajustement de régulateurs ou du calibrage automatique des régulateurs si besoin est sous une certaine logique de supervision conçue pour assurer l’intégrité du système de commande.
Un ensemble de résultats de simulation a été présenté pour mieux appréhender le comportement des algorithmes d’adaptation paramétrique en présence de bruits de mesure, de perturbations d’état et de dynamiques négligées. Ces résultats ont été obtenus avec des algorithmes de commande prédictive adaptative à partir d’un exemple académique relativement populaire dans la communauté de la commande adaptative. Ce dernier a été utilisé par des chercheurs du MIT pour illustrer le fait que les systèmes de commande adaptative peuvent perdre la robustesse du fait même de l’adaptation paramétrique effectuée. Les aspects fondamentaux d’une synthèse d’un système de commande adaptative qui se respecte ont été particulièrement mis en évidence, notamment un filtrage préalable des signaux d’entrée-sortie, une bonne initialisation des algorithmes d’adaptation paramétrique et le gel de l’adaptation paramétrique quand l’information courante n’est pas suffi-samment riche pour affiner la précision du modèle estimé.
Deux applications ont été présentées pour démontrer l’applicabilité...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LJUNG (L.) - System Identification, Theory for the User. - 1987, Prentice-Hall, London.
-
(2) - LANDAU (I.-D.), LOZANO (R.), M’SAAD (M.) - Adaptive Control. - 1997 Communi-cations and Control Engineering Series, Springer.
-
(3) - ASTRÖM (K.-J.), WITTENMARK (B.) - Computed Controlled Systems : Theory and Design. - 1997 Prentice Hall Englewood Cliffs, New Jersey.
-
(4) - ANDERSON (B.D.O.), MOORE (J.) - Optimal control : Linear Quadratic Methods. - 1990, Prentice-Hall Englewood Cliffs, New Jersey.
-
(5) - BITMEAD (R.-R.), GEVERS (M.), WERTZ (V.) - Adaptive Optimal Control : The Thinking Man’s Generalized Predictive Control. - 1990 Prentice-Hall International Englewood Cliffs, New Jersey.
-
(6) - GREEN (M.), LIMEBEER (D.J.N.) - Robust Linear Control. - 1995 Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
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