Bibliographie & annexes
Présentation
Auteur(s)
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Mohammed M’SAAD : Professeur à l’École nationale supérieure d’ingénieurs de Caen - Laboratoire d’automatique et de procédés, ISMRA, Caen
-
Joël CHEBASSIER : Docteur de l’Institut national polytechnique de Grenoble - Laboratoire d’automatique de Grenoble
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Lire l’articleINTRODUCTION
Cet article présente une approche pour la commande adaptative à partir d’une lecture critique de la littérature sur ce domaine. Elle consiste à combiner une méthode de commande prédictive avec un algorithme d’adaptation robuste sous une logique de supervision appropriée. Le choix de la commande prédictive est motivé par sa généralité et sa simplicité de mise en œuvre. La robustesse de l’algorithme d’adaptation paramétrique est particulièrement requise pour préserver les performances du système de commande adaptative en présence des bruits de mesure, des perturbations de charge et des dynamiques négligées et/ou variables dans le temps. La supervision permet d’appliquer le principe d’équivalence certitude avec la prudence requise pour assurer l’intégrité du système de commande adaptative, notamment les performances du système de commande sous-jacent.
Un ensemble de résultats de simulations est présenté autour d’un exemple célèbre pour illustrer les problèmes de systèmes de commande adaptative, en l’occurrence l’adaptation paramétrique. Deux applications sont présentées pour démontrer l’applicabilité des techniques de commande adaptative pour l’auto-ajustement et le calibrage des régulateurs. Elles concernent deux procédés pilotes : un réacteur chimique et un système de transmission flexible.
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Commande prédictive adaptative2. Systèmes de commande sous-jacents
Les systèmes de commande sous-jacents peuvent être généralement représentés comme l’indique la figure 2 avec :
-
{u (t )} et {y (t )} désignent respectivement l’entrée et la sortie du système à commander, en l’occurrence l’ensemble convertis-seur numérique-analogique, actionneur, procédé proprement dit, capteur, filtre antirecouvrement et convertisseur analogique-numé-rique ;
-
{v (t )} représente l’ensemble des perturbations qui affectent le fonctionnement du système à commander, en particulier les perturbations de charge et les bruits de mesure en entrée et en sortie du système à commander ;
-
{y *(t )} désigne la séquence de référence que l’on peut engendrer à partir de la séquence des points de consigne {u*(t )} comme suit :
![]()
où la fonction de transfert
![]()
représente généralement la dynamique de poursuite dominante souhaitée et d désigne le retard pur du système à commander en périodes d’échantillonnage ; -
Wu (z –1) et Wy (z –1) sont des pondérations fréquentielles généralement utilisées pour des considérations de robustesse. Les variables filtrées correspondantes sont définies comme suit :
![]()
( 1 )
![]()
( 2 )
![]()
...
représente généralement la dynamique de poursuite dominante souhaitée et d désigne le retard pur du système à commander en périodes d’échantillonnage ;
( 1 )
( 2 )
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Systèmes de commande sous-jacents
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LJUNG (L.) - System Identification, Theory for the User. - 1987, Prentice-Hall, London.
-
(2) - LANDAU (I.-D.), LOZANO (R.), M’SAAD (M.) - Adaptive Control. - 1997 Communi-cations and Control Engineering Series, Springer.
-
(3) - ASTRÖM (K.-J.), WITTENMARK (B.) - Computed Controlled Systems : Theory and Design. - 1997 Prentice Hall Englewood Cliffs, New Jersey.
-
(4) - ANDERSON (B.D.O.), MOORE (J.) - Optimal control : Linear Quadratic Methods. - 1990, Prentice-Hall Englewood Cliffs, New Jersey.
-
(5) - BITMEAD (R.-R.), GEVERS (M.), WERTZ (V.) - Adaptive Optimal Control : The Thinking Man’s Generalized Predictive Control. - 1990 Prentice-Hall International Englewood Cliffs, New Jersey.
-
(6) - GREEN (M.), LIMEBEER (D.J.N.) - Robust Linear Control. - 1995 Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
- ...
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