Bibliographie & annexes
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En anglais
RÉSUMÉ
Cet article aborde la notion de systèmes linéaires invariants et détaille les différents types de représentations qui leur sont rattachés : la représentation fréquentielle classique, puis la représentation d’état. Grâce au fort développement des moyens de calcul, la représentation d’état est maintenant la plus utilisée, au niveau de la simulation mais plus encore au niveau de la commande. Le cas plus général des systèmes linéaires incertains est ensuite abordé et une représentation associée, dite LFT, généralisant les représentations précédentes est présentée. Cet article s’achève par des aspects logiciels illustrant les différentes représentations et propose des moyens simples de les manipuler.
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This article discusses the notion of invariant linear systems and details their different types of representation from standard frequency-domain transfer functions to state-space representations. Thanks to the strong development of computational capacities, state-space representations are now widely used, not only for simulation purpose but also for control design. The more general case of uncertain linear systems is then discussed and an associated LFT (Linear Fractional transformation) representation, generalizing the previous ones is presented. This article concludes with software aspects illustrating the different representations and proposes simple ways to manipulate them.
Auteur(s)
-
Jean-Marc BIANNIC : Directeur de recherche à l’ONERA – Professeur à ISAE / SUPAÉRO - ONERA-DTIS, Toulouse, France
INTRODUCTION
Le texte qui suit constitue une mise à jour de l’article [S 7 130] paru en 2006 intitulé « Représentations d’un système linéaire » rédigé par André FOSSARD et Jean-Marc BIANNIC à partir de la version initiale du dossier de Marc CLIQUE et Jean-Charles GILLE intitulé « Représentation d’un système ». Tous les éléments de la version de 2006 sont conservés dans cet article qui comporte en outre une nouvelle section majeure dédiée aux systèmes linéaires incertains. L’introduction d’incertitudes dans la modélisation des systèmes linéaires est essentielle dans la mesure où très souvent, de nombreux paramètres sont mal connus. Plutôt que de manipuler un grand nombre de systèmes associés à différentes valeurs possibles de ces paramètres, l’objectif est de proposer une formulation plus générale sous la forme d’un système unique dans laquelle toutes les incertitudes sont regroupées au sein d’un opérateur incertain dont la structure est diagonale par blocs. Ce type de formulation, dit LFT (« Linear Fractional Transformation ») est particulièrement bien adapté aux techniques de synthèse de lois de commande robustes aux incertitudes et aux techniques d’analyse de la robustesse, tout en facilitant également la simulation. La section suivante, dédiée aux aspects logiciels sous MATLAB, est étoffée pour illustrer comment modéliser très simplement un système linéaire incertain grâce à la définition d’un « objet » dédié. Enfin, la bibliographie est mise à jour avec plusieurs références spécifiques à cette modélisation LFT.
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KEYWORDS
Linear systems | Transfer functions | State-space representation | LFT
VERSIONS
- Version archivée 1 de déc. 2006 par André FOSSARD, Jean-Marc BIANNIC
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Extension aux systèmes incertains : modélisation LFT
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6. Changements de base
Que ce soit au niveau de la boîte noire ou au niveau du système global, on a vu qu’un certain nombre de représentations d’état étaient possibles. Bien qu’elles soient toutes équivalentes théoriquement, on peut être amené à préférer des représentations particulières, plus spécialement au niveau de la matrice A, soit parce qu’elles mettent mieux en évidence les modes – ou le polynôme caractéristique global – soit parce qu’elles éclairent la structure fondamentale du système – soit parce qu’elles nécessitent beaucoup moins d’éléments à garder en mémoire. Parmi elles on est amené à privilégier les représentations où la matrice A est diagonale – ou bloc-diagonale – ou encore sous forme compagne.
Étant donnée une représentation initiale où la matrice A est quelconque, la recherche d’une transformation
transformant A en
telle que
ait une telle structure particulière est quelque chose de facile et de très algorithmique. Seuls quelques rappels sont donnés ici.
6.1 Mise sous forme diagonale
On suppose a priori que les valeurs propres de A sont réelles et simples. La matrice de transformation est la matrice modale, c’est-à-dire la matrice des vecteurs propres associés aux diverses valeurs propres, le vecteur propre vi associé à λi étant tel que :
Soit le système initial :
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Changements de base
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - GILLE (J.-CH.), CLIQUE (M.) - Systèmes linéaires. Équations d’état –. - Eyrolles, 2e éd (1990).
-
(2) - GILLE (J.-CH.), CLIQUE (M.) - Calcul matriciel et introduction à l’analyse fonctionnelle pour ingénieurs – - 3 tomes Lidec, Montréal, 6e édition 2000 (1re édition Eyrolles 1979) ISBN 2-7608-6121-X.
-
(3) - FOSSARD (A. J) - Représentation, observation et commande des systèmes linéaires dans l’espace d’état – Systèmes mono-entrée, mono-sortie. - ENSAE Toulouse France, ISBN 2.84088.023-7 (1995).
-
(4) - DORF (R.C.), BISHOP (R.H.) - Modern Control System – - Prentice Hall, 10th edition (2004).
-
(5) - MINZU (V.), LANG (B.) - Commande des systèmes linéaires continus – Cours avec applications utilisant MATLAB – - Ellipses (2001).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
-
Connaissance d’un système.
ANNEXES
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2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
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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