Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Cet article décrit une application expérimentale concrète sur un hacheur-dévolteur, système flou par excellence. L’étude de ce système physique permet de montrer que la régulation floue temps-réel de systèmes à grande dynamique est dorénavant possible grâce aux processeurs de nouvelle génération. Après une synthèse, sont présentées des solutions industrielles, logicielles et matérielles, existantes actuellement sur le marché, pour la réalisation pratique d’un système ou d’un contrôleur flou.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Jean-Camille DE BARROS : Post-doctorant à University of Oxford – Department of Engineering Science et Université d’Aix-Marseille III – LaGEM
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Daniel HISSEL : Maître de Conférences HDR à l’Université de Technologie de Belfort-Montbéliard (UTBM)
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Pascal MAUSSION : Maître de Conférences HDR à l’Institut Universitaire de Formation des Maîtres de Midi-Pyrénées
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Michel THOLOMIER : Professeur à l’Université d’Aix-Marseille III – LaGEM
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André TITLI : Professeur à l’INSA de Toulouse et LAAS du CNRS
INTRODUCTION
De sujet fait l’objet de deux articles.
Le premier paragraphe de Systèmes et régulateurs flous- Définition et cognition a été consacré au rappel des principes et définitions des systèmes et régulateurs flous multivariables : multientrées et multisorties (MEMS ou MIMO en anglais, pour Multi-inputs – Multi-Outputs). Un algorithme détaillé destiné à l’implantation logicielle et matérielle a été ensuite présenté.
Dans le deuxième paragraphe de Systèmes et régulateurs flous- Définition et cognition, nous avons traité tout d’abord de la synthèse de régulateurs flous en présentant un ensemble de règles empiriques et les structures les plus courantes pour les régulateurs flous de type PID ; puis nous nous sommes intéréssés au réglage des régulateurs flous par : soit une méthode de réglage qualitative, soit une méthode d’autoréglage calquée sur l’approche de Ziegler-Nichols définie pour les régulateurs conventionnels.
Dans le premier paragraphe de cet article sera décrit une application expérimentale concrète sur un hacheur-dévolteur.
Finalement, nous terminerons cet article par une synthèse des idées principales développées ici, par quelques pistes de solutions industrielles pour la réalisation pratique d’un système ou contrôleur flou, et par un aperçu des recherches actuelles menées dans ce domaine.
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Présentation
1. Application expérimentale du régulateur flou
L’exemple présenté ici porte sur un hacheur-dévolteur et sur le PID-Flou autoréglé défini dans le paragraphe 2.3.2 de Systèmes et régulateurs flous- Définition et cognition. On présentera tout d’abord le système physique étudié, puis nous donnerons les résultats expérimentaux obtenus grâce au PID flou, lesquels seront comparés au cas du PID traditionnel de Broïda.
1.1 Dispositif expérimental
1.1.1 Présentation du hacheur-dévolteur
Dans cette partie, nous nous intéresserons à la régulation de tension d’un hacheur 1 kW de type Buck. L’intérêt principal de cet exemple est de montrer que la régulation floue temps-réel de systèmes à grande dynamique est dorénavant possible avec les processeurs de nouvelle génération ; ce qui n’était pas le cas il y a quelques années encore car la commande floue requiert un plus grand nombre d’opérations mathématiques qu’un régulateur PID conventionnel.
Le schéma de principe d’un tel hacheur est donné par la figure 1. Il est ici commandé en mode courant (imposition du courant crête traversant l’inductance de lissage L). L’intérêt est un fonctionnement à fréquence fixe et un contrôle parfait du courant dans le dispositif. Nous effectuerons un asservissement flou de tension de type cascade. La charge non-linéaire est une résistance que nous connecterons ou déconnecterons suivant le cycle de fonctionnement que nous nous sommes fixé. Il est à noter que les phases de fonctionnement à vide de ce cycle de fonctionnement seront en réalité réalisées par une résistance de charge minimale de 150 Ω.
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Application expérimentale du régulateur flou
BIBLIOGRAPHIE
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(2) - POLYAKOV (A.) - Nonlinear feedback design for fixed-time stabilization of linear control systems. - IEEE Transactions on Automatic Control, 57 (8) : 2106–2110 (2012).
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(3) - ERUGIN (N.) - On the continuouation of solutions of differential equations (in russian). - Prikl. Mat. Mekh., 17 (4) (1951).
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(4) - BHAT (S.), BERNSTEIN (D.) - Finite time stability of continuous autonomous systems. - SIAM J. Control Optim., 38 (3) : 751–766 (2000).
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(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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