Identification et commande robuste - KAIE9M24

Objectif(s)

Les objectifs de ce cours sont :
• Apprendre aux étudiants les bases de l’apprentissage de modèles linéaires à base de données expérimentales, nommée Identification des systèmes.
• Familiariser les étudiants avec ces techniques qui ont beaucoup d’applications pratiques dans beaucoup de domaines de l’ingénieur ou du scientifique.
• Apprendre aux étudiants les principes de la robustesse face aux perturbations et incertitudes de modélisation, ainsi que les bases de la commande robuste avec analyse des sensibilités.
• Faire exercer les étudiants sur des exemples simulés en Matlab et sur des exemples réels, physiques, afin de leur faire comprendre les points essentiels de ces méthodologies.

Contenu(s)

Partie 1 : Identification
Introduction à l’identification et modélisation à base de données expérimentales
Entrées pour l’identification et perturbations, SBPA
Structures générale modèles discrets
Identification non-paramétrique (temporelle, fréquentielle)
Identification paramétrique
Validation modèle identifié
Exemples

Partie 2 : Commande Robuste
Introduction à la robustesse en boucle fermée
Perturbations, incertitudes, marges de robustesse
Fonctions de sensibilités en boucle fermée
Commande robuste et analyse des sensibilités
Exemples

Fonctions de transfert continues, numériques, boucle fermée continue, numérique ;
Caractéristiques temporelles et fréquentielles des systèmes linéaires 1er ordre, 2nd ordre ;
Diagramme de Bode, diagramme de Nyquist ;
Analyse de la boucle fermée linéaire : stabilité, performances ;
Méthode des moindres carrés ;
Analyse signaux déterministes et stochastiques ;
Corrélation, transformée de Fourier discrète, densité spectrale de puissance ;
Bruit blanc stochastique ;