Bibliographie & annexes
Présentation
English
RÉSUMÉ
Cet article présente une introduction à l'analyse et à la conception de systèmes à convergence rapide. L'attention principale est portée sur les dynamiques convergentes à temps fini et à temps fixe. Deux grands groupes d'approches d'analyse et de synthèse pour ce type de convergence sont décrits : celles basées sur les fonctions de Lyapunov et celles reposant la théorie des systèmes homogènes. Certains algorithmes de contrôle et d'estimation populaires,
qui possèdent de telles propriétés de convergence accélérés, sont revus. Les problèmes de discrétisation des systèmes convergents à temps fini/fixe sont
discutés. Tous les résultats sont illustrés par des exemples simples (scalaires ou planaires).
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Lire l’articleAuteur(s)
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Denis EFIMOV : Chercheur - Inria, Univ. Lille, CNRS, UMR 9189 – CRIStAL, F-59000 Lille, France
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Andrey POLYAKOV : Chercheur - Inria, Univ. Lille, CNRS, UMR 9189 – CRIStAL, F-59000 Lille, France
INTRODUCTION
La théorie du contrôle est utilisée pour concevoir les régulateurs des systèmes dynamiques, pour estimer les variables d’état internes ou les paramètres des installations, pour surveiller et détecter les défauts, dans de nombreux domaines de l’ingénierie, des sciences techniques ou naturelles. Les exigences de qualité importantes, qui sont associées à ces conceptions, concernent le temps de convergence des erreurs d’estimation ou de contrôle vers zéro, et leur robustesse par rapport aux perturbations non modélisées et aux bruits de mesure, ou aux retards d’actionnement ou de détection. À cette fin, les concepts de convergence en temps fini ou en temps fixe montrent leur importance, car l’imposition de ces contraintes d’accélération à la dynamique en boucle fermée implique également des caractéristiques de robustesse remarquables de ces systèmes. Cet article fournit les motivations de base, les définitions des propriétés des systèmes convergents à temps fini et à temps fixe, avec la conception correspondante des commandes et des observateurs d’état. Une attention particulière est accordée à la mise en œuvre en temps discret de ce type d’algorithmes, ce qui est particulièrement difficile. L’exposé est accompagné d’exemples simples illustratifs.
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MOTS-CLÉS
Contrôle automatique Estimation d'état Stabilité en temps fini Stabilité à temps fixe Systèmes homogènes
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Conclusion
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6. Implémentation et discrétisation
Pour un système dynamique à temps continu, une fois l’analyse ou la conception terminée, l’étape suivante est de s’assurer du bon fonctionnement désiré via des simulations numériques ou tout simplement en implémentant le contrôleur sur le procédé physique. Dans les deux cas, il est nécessaire de discrétiser un système à temps continu (lorsque le contrôleur est dynamique pour l’implémentation). À ces fins, différentes méthodes d’approximation numérique et schémas de discrétisation sont utilisés . Par exemple, la méthode d’Euler est une routine numérique du premier ordre pour résoudre des équations différentielles ordinaires avec une valeur initiale et un pas de temps donnés, qui représente la méthode explicite/implicite d’intégration numérique la plus élémentaire, et c’est la méthode de Runge-Kutta la plus simple.
Les conditions d’applicabilité des approches de discrétisation sont obtenues pour des systèmes localement lipschitziens ayant souvent un caractère local. Dès lors que des dynamiques sont stables à temps fini ou à temps fixe, nous sommes obligés de traiter des cas non lipschitziens et un comportement global. Puisque les systèmes homogènes représentent une étude de cas utile pour les convergences à temps fini/fixe, dans cette section, les problèmes de mise en œuvre sont analysés pour cette classe de modèles. Tout d’abord, l’applicabilité de la méthode d’Euler la plus populaire sera analysée. Ensuite, des améliorations seront présentées, qui peuvent être obtenues en développant des outils de discrétisation cohérents. Enfin, les fonctionnalités de discrétisation des algorithmes de contrôle et d’estimation de fonction...
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Implémentation et discrétisation
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ROXIN (E.) - On finite stability in control systems. - Rendiconti del Circolo Matematico di Palermo, 15:273–283 (1966).
-
(2) - POLYAKOV (A.) - Nonlinear feedback design for fixed-time stabilization of linear control systems. - IEEE Transactions on Automatic Control, 57 (8) : 2106–2110 (2012).
-
(3) - ERUGIN (N.) - On the continuouation of solutions of differential equations (in russian). - Prikl. Mat. Mekh., 17 (4) (1951).
-
(4) - BHAT (S.), BERNSTEIN (D.) - Finite time stability of continuous autonomous systems. - SIAM J. Control Optim., 38 (3) : 751–766 (2000).
-
(5) - ZUBOV (V.I.) - Methods of A.M. Lyapunov and Their Applications. - Noordhoff, Leiden (1964).
-
(6) - KHOMENUK (V.V.) - On systems of ordinary differential equations with generalized homogenous...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Homogeneous Control Systems Toolbox for MATLAB,
https://gitlab.inria.fr/polyakov/hcs-toolbox-for-matlab
HAUT DE PAGE
International Workshop on Variable Structure Systems
IFAC World Congress
IEEE Conference on Decision and Control
European Control Conference
HAUT DE PAGEDocumentation – Formation – Séminaires (liste non exhaustive)
Polyakov, A., Upgrading Linear Controllers : Method of Generalized Homogenization
https://www.quanser.com/events-webinars/upgrading-linear-pid-controllers
Fridman L., Sliding Mode Controllers : Stages of Evolution,
https://www.quanser.com/events-webinars/hardware-and-digital-platforms-for-teaching-2/
Input-to-State Stability and its Applications
https://researchseminars.org/seminar/ISS-Theory
Laboratoires – Bureaux d’études – Écoles – Centres de recherche (liste non exhaustive)LS2N CNRS, http://www.ls2n.fr
Centre...
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