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Article

1 - PRINCIPAUX CRITÈRES. DOMAINES D’APPLICATION

2 - FORMULATION DU PROBLÈME

  • 2.1 - Mise en équation
  • 2.2 - Conditions terminales
  • 2.3 - Contraintes instantanées et intégrales
  • 2.4 - Choix du critère d’optimalité

3 - DÉTERMINATION DE LA COMMANDE OPTIMALE. PRINCIPE DU MAXIMUM

  • 3.1 - Équations canoniques de Hamilton
  • 3.2 - Conditions de transversalité
  • 3.3 - Équation de Hamilton-Jacobi
  • 3.4 - Prise en compte des contraintes

4 - EXEMPLES D’APPLICATIONS PRATIQUES IMPORTANTES

5 - SYSTÈME LINÉAIRE, CRITÈRE QUADRATIQUE

6 - RÉGULATION OPTIMALE

Article de référence | Réf : R7427 v1

Formulation du problème
Commande optimale

Auteur(s) : Pierre BORNE, Frédéric ROTELLA

Date de publication : 10 juil. 1996

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Sommaire

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Auteur(s)

  • Pierre BORNE : Ingénieur IDN - Docteur en automatique, docteur ès sciences - Professeur d’automatique à l’École centrale de Lille , Fellow IEEE

  • Frédéric ROTELLA : Ingénieur IDN - Docteur ingénieur, docteur ès sciences - Professeur d’automatique à l’École nationale d’ingénieurs de Tarbes

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INTRODUCTION

Le problème général de la détermination d’une commande optimale d’un processus peut se résumer comme suit :

Un processus étant donné et défini par son modèle, trouver parmi les commandes admissibles celle qui permet à la fois :

  • de vérifier des conditions initiales et finales données ;

  • de satisfaire diverses contraintes imposées ;

  • d’optimiser un critère choisi.

Cette définition appelle quelques commentaires :

  • toute recherche de commande, et a fortiori de commande optimale, nécessite la manipulation d’expressions mathématiques et, en particulier de celles caractérisant l’évolution du processus, c’est-à-dire de son modèle. Le choix du modèle s’avère donc primordial. Trop simple, il ne caractérisera pas suffisamment bien le processus, et inutilement sophistiqué, il conduira à des calculs très complexes ;

  • la commande est en général soumise à diverses contraintes liées à sa réalisation (accélération limitée, vitesse de montée en puissance bornée, débit borné, discontinuités exclues, réservoir de capacité limitée...) elle-même liée au matériel disponible pour la mise en œuvre ;

  • les variables caractéristiques du processus peuvent être soumises à diverses contraintes liées aux saturations, à la sécurité, à la construction, au confort, au coût... ;

  • les états initiaux et finaux du processus peuvent également être soumis à diverses contraintes liées aux conditions de départ et à l’objectif à atteindre. Par exemple un hélicoptère décollant d’un bateau pour atterrir sur un autre, tous deux en déplacement ;

  • le critère à optimiser doit correspondre à l’expression d’un choix étudié avec soin, il peut être lié aux valeurs de l’état et de la commande pris à des instants donnés, lié à une intégrale d’une fonction de ces variables sur un intervalle de temps fixé ou non, ou les deux à la fois ;

  • l’existence d’une commande satisfaisant un objectif donné suppose que le processus est commandable, hypothèse qui sera faite implicitement de façon systématique.

Nous nous limiterons, dans l’étude qui suit, au cas des systèmes à état continu correspondant aux processus physiques. Afin de ne pas alourdir le texte, seuls les résultats fondamentaux les plus utilisés en pratique sont présentés.

Nota :

Le texte qui suit est très largement inspiré de l’ouvrage « Commande et optimisation des processus » par Pierre BORNE, Geneviève DAUPHIN-TANGUY, Jean-Pierre RICHARD, Frédéric ROTELLA et Irène ZAMBETTAKIS (Collection Méthodes et Pratiques de l’Ingénieur, volume 1, Technip, 1990) ainsi que des cours dispensés par les auteurs dans divers établissements d’enseignement supérieur, écoles d’ingénieurs et universités.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-r7427


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2. Formulation du problème

2.1 Mise en équation

Le système dynamique, ou processus, étudié est caractérisé par trois ensembles de variables :

  • les variables de sortie, en général directement accessibles et regroupées dans un vecteur y de dimension m ;

  • les variables de commande, regroupées dans un vecteur u de dimension et dont le choix permet d’agir sur l’évolution du processus ;

  • les variables internes caractérisant l’état du processus à un instant donné, regroupées dans un vecteur état x de dimension n .

Nous notons l’instant courant.

Dans une modélisation de l’évolution du processus, ces diverses variables sont liées par une équation d’état le plus souvent explicitée sous la forme :

( 1 )

y = h (x, u, t )
( 2 )

la notation signifiant « égal à, par définition ».

Dans le cas linéaire, les relations [1] et [2] se simplifient sous la forme :

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ASTRÖM (K.J.) -   Introduction to stochastic control theory,  -  Academic Press (1970).

  • (2) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.P.), ROTELLA (F.), ZAMBETTAKIS (I.) -   Commande et optimisation des processus,  -  Technip (1990).

  • (3) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.P.), ROTELLA (F.), ZAMBETTAKIS (I.) -   Analyse et régulation des processus industriels. Tome 1 Régulation continue,  -  Technip (1993).

  • (4) - DOYLE (J.C.) -   Guaranteed margins for LQG regulators,  -  IEEE Trans. Automatic Control, août 1978.

  • (5) - De LARMINAT (P.) -   Automatique,  -  Hermès (1993).

  • (6) - SAFONOV (M.G.), ATHANS (M.) -   Gain and phase margins for multiloop LQG regulators,  -  IEEE Trans. Automatic Control, avril 1977.

  • ...

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