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RÉSUMÉ
Cet article propose une introduction avancée sur les notions de gouvernabilité et d’observabilité des systèmes linéaires en présence éventuelle d’incertitudes. Dans un premier temps, l’apparition des modes ingouvernables ou inobservables est étudiée dans le cadre des systèmes monodimensionnels. Puis une généralisation aux systèmes multidimensionnels est décrite. Des détails sur la structure canonique de Kalman viennent compléter ces notions. Quelques réflexions sur la gouvernabilité forte et la gouvernabilité faible sont ensuite proposées avant que ne soient abordée une extension de la notion de gouvernabilité au cas des systèmes linéaires incertains. Des aspects logiciels viennent conclure cet article.
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-
Jean-Marc BIANNIC : Directeur de recherche à l’ONERA – Professeur à ISAE-SUPAÉRO - ONERA-DTIS, Toulouse, France
INTRODUCTION
L’article [S 7 130] « Représentation d’un système linéaire. Extensions aux systèmes incertains » avait introduit la représentation par modèle d’état, et montré comment ce modèle pouvait être obtenu à partir d’une représentation initiale sous forme d’équation différentielle ou de fonction de transfert, et comment on pouvait obtenir, pour un système complexe constitué de sous-systèmes interconnectés, un modèle d’état global conservant l’information de structure.
Pour des raisons de simplicité, les notions – pourtant fondamentales – de gouvernabilité et d’observabilité avaient été occultées et, de ce fait, on pouvait croire que les trois types de représentation (fonction de transfert, équation différentielle, modèle d’état) correspondaient à une même connaissance du système.
Il n’en est pas toujours ainsi et la représentation d’état d’un système peut être d’un ordre supérieur à celui de la fonction de transfert, voire de l’équation différentielle. Quelle est l’origine de l’existence de ces modes ? Quelles conséquences en résulte-t-il ? Ce sont deux questions fondamentales en théorie, mais aussi très importantes en pratique, auxquelles on répondra en l’absence d’incertitudes dans un premier temps. Dans un deuxième temps, on reviendra sur le cas des systèmes linéaires incertains dont la représentation LFT a aussi été abordée dans l’article [S 7 130]. On étudiera comment, sur de tels systèmes, se généralise la notion de gouvernabilité.
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- Version archivée 1 de juin 2007 par André FOSSARD, Jean-Marc BIANNIC
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Gouvernabilité et observabilité
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3. Structure canonique de Kalman
On a donc vu que l’on pouvait classer les modes en quatre catégories. Ceux effectivement liés à l’entrée et à la sortie, dits gouvernables et observables (GO), ceux liés à l’entrée et pas à la sortie
, à la sortie et pas à l’entrée
, ni à l’entrée ni à la sortie
.
Supposons qu’un système contienne ces quatre catégories de modes, soit n 1 modes
, n 2 GO,
,
, et soient X 1, X 2, X 3 et X 4 les vecteurs d’état associés à ces divers modes.
Il est facile de voir que les équations d’état les plus générales sont de la forme :
( 9 )
La structure correspondante, visualisée figure 10 est dite structure de Kalman.
Toutes les matrices nulles qui apparaissant dans l’équation (9) correspondent à des liaisons impossibles (contraires aux hypothèses de non-gouvernabilité, non-observabilité).
La fonction...
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Structure canonique de Kalman
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BEMPORAD (A.), FERRARI-TRECATE (G.), MORARI (M.) - Observability and controllability of piecewise affine and hybrid systems. - IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 45, Issue 10 – pp. 1864-1876 (October 2000).
-
(2) - CALLIER (F.M.) - Linear System Theory. - Ed. Springer (1991).
-
(3) - CORLESS (M.J.), FRAHZO (A.E.) - Linear Systems and Control. - Ed. Marcel Dekker (2003).
-
(4) - DOYLE (J.), PACKARD (A.), ZHOU (K.) - Review of LFTs, LMIs and µ. - In proceedings of the 30th Conference on Decision and Control, Brighton, England, December 1991.
-
(5) - FOSSARD (A.J.) - Représentation, observation et commande dans l’espace d’état. - Polycopié SUPAÉRO (1995).
-
(6) - GILBERT (E.G.) - Controllability...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
BIANNIC (J-M), DEMOURANT (F), FERRERES (G), HARDIER (G), ROOS (C). The SMAC Toolbox : a collection of libraries for Systems Modeling Analysis and Control, June 2016, online available at http://w3.onera.fr/smac/.
BIANNIC (J-M), ROOS (C), Generalized State Space : a new Matlab class to model uncertain and nonlinear systems as Linear Fractional Representations, February 2016, available with the SMAC toolbox at http://w3.onera.fr/smac/gss.
ROOS (C), BIANNIC (J-M), Robustness analysis by a μ-analysis based approach using the SMART library, February 2016, available with the SMAC toolbox at http://w3.onera.fr/smac/smart.
MATHWORKS – MATLAB and SIMULINK for technical computing – https://fr.mathworks.com/
MATHWORKS – CONTROL SYSTEM TOOLBOX – Design and analyze controllers for dynamic systems – https://fr.mathworks.com/products/control.html
MATHWORKS – ROBUST CONTROL TOOLBOX – Design robust controllers for uncertain plants – https://fr.mathworks.com/help/robust/
OCTAVE – A high-level language dedicated to numerical computations – http://www.gnu.org/software/octave/
SCILAB – A Free Scientific Software Package – http://www.scilab.org
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Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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