Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article sur l’analyse temporelle s’intéresse plus particulièrement aux principales propriétés des systèmes sous leurs aspects temporels, c'est-à-dire leurs comprtements en fonction de la variable indépendante temps. Y sont détaillés les systèmes linéaires markoviens évolutifs, notamment les représentations en grandeurs d’état, les propriétés de la matrice de transition ou encore le noyau d’un système linéaire. C'est le tour ensuite des systèmes non linéaires markoviens : systèmes évolutifs, permanents et séparables. Pour clore cet article, des explications de l’analyse temporelle (systèmes asservis à deux degrés de liberté, scalaires et à un degré de liberté) et des synthèses temporelles des systèmes asservis sont proposées.
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This article on temporal analysis focuses more specifically on the principal properties of systems under their temporal aspects, that is to say their behavior according to the independent time variable. Evolutive Markov linear systems are detailed, notably state representations, the properties of the transition matrix or the nucleus of a linear system. Markov non-linear systems are then presented: evolutionary, permanent and separable systems. To conclude, explanations of temporal analysis (two degree of freedom, scalar and one degree of freedom master-slave systems) and temporal synthesis of master-slave systems are provided.
Auteur(s)
-
Raymond HANUS : Directeur du Service d’Automatique et d’Analyse des Systèmes - Professeur à l’Université libre de Bruxelles – Université d’Europe
INTRODUCTION
Nous examinons sous le titre Analyse temporelle les principales propriétés des systèmes sous leurs aspects temporels, c’est‐à‐dire leurs comportements en fonction de la variable indépendante appelée temps t. Cette analyse fait l’objet de deux dossiers [S7 150] Partie 1 et [S7 151] Partie 2 dans lesquels sont présentés les systèmes markoviens continus, linéaires et permanents et leurs extensions vers certains systèmes non markoviens, non linéaires ou évolutifs. Généralement, nous limitons notre étude aux systèmes scalaires, mais chaque fois que nous le pourrons, nous fournirons les correspondants matriciels, si ceux‐ci ne se révèlent pas beaucoup plus compliqués que les premiers. Enfin, nous avons essayé d’illustrer chaque notion mathématique par des applications pratiques prises dans le monde de l’ingénieur.
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Systèmes linéaires markoviens évolutifs
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4. Synthèses temporelles des systèmes asservis
4.1 Principes de la méthode
Jusqu’à une époque récente, la synthèse des régulateurs ne pouvait se faire directement dans le domaine temporel. Ainsi, nous avions recours à des méthodes dites de bonnes pratiques (dont la plus célèbre est peut-être la méthode de Ziegler-Nichols) qui, à partir de relevés de paramètres caractéristiques du système (comme ceux fournis par sa réponse indicielle, par exemple), produisaient des valeurs paramétriques de régulateurs classiques, genres P, P + I ou PID. Avec ces paramètres, nous pouvions procéder à différentes simulations, afin de tester leur pertinence au regard de différents critères. Suite à quoi, nous pouvions les valider ou recommencer toute la procédure pour essayer d’en trouver de meilleurs.
Depuis l’avènement des calculateurs personnels, et des algorithmes numériques performants qui les accompagnent, nous avons la possibilité d’inverser le paradigme. C’est ainsi que partant de différentes caractéristiques que nous désirons conférer au système que nous désirons régler, un bon algorithme d’optimisation nous fournit les paramètres optimaux d’une structure de réglage librement choisie, répondant au mieux aux différents critères à optimiser, généralement non linéaires et à liaisons uni- ou bilatérales. La procédure est directe. Elle ne demande plus de vérifier a posteriori ce que nous avons pu fixer a priori. La difficulté n’est plus de trouver une « bonne » méthode de synthèse qui va nous conduire à un « bon » réglage, mais de définir un « bon » réglage qui va nous conduire naturellement à une « bonne » méthode de synthèse.
Tout devient possible pour autant que l’on sache ce que l’on veut !
HAUT DE PAGE4.2 Définition d’un critère de réglage
Un critère de réglage résulte toujours d’un compromis entre différents objectifs souvent contradictoires. Parmi ces objectifs, nous avons déjà cité la stabilité de la boucle de régulation et sa précision asymptotique. Nous ajoutons sa rapidité et sa robustesse.
Nous avons vu comment les constantes...
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Synthèses temporelles des systèmes asservis
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - ANSARI (R.M.), TADÉ (M.O.) - Non-linear Madel-based Process Control. - Springer (2000).
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(2) - ÅSTRÖM (K.), ALBERTOS (P.), BLANKE (M.), ISIDORI (A.), SCHAUFELBERGER (W.), SANZ (R.) - Control of Complex Systems. - Springer (2001).
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(3) - ÅSTRÖM (K.), HÄGGLUND (T.) - PID Controllers : Theory, Design, and Tuning. - ISA (1995).
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(4) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.-P.), ROTELLA (F.), ZAMBETAKKIS (I.) - Modélisation et identification des processus, Tome 1. - Technip (1992).
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(5) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.-P.), ROTELLA (F.), ZAMBETAKKIS (I.) - Analyse et régulation des processus industriels : Tome 1 : Régulation continue 504 p. ; Tome 2 : Régulation numérique. 320 p. - Technip (1993).
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(6) - DAVIS (J.H.) - Foundations...
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