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Méthodes de synthèse de correcteurs numériquesArticle de référence | Réf : S7424 v1
Auteur(s) : Jacques RICHALET, Guy LAVIELLE, Joëlle MALLET
Date de publication : 10 déc. 2012
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Toutes les disciplines techniques tendent maintenant à faire des modèles. Ces modèles sont mathématiques, car la mathématique est le langage de l'abstraction et qu'il est compris par les simulateurs numériques. On va demander au modèle, implanté dans un calculateur numérique, de simuler en temps accéléré ce qui se passe dans le monde physique réel. On distingue deux types de modèles : les modèles de connaissance et les modèles de représentation .
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On rentre dans l'analyse du processus en le découpant en sous-systèmes à l'aide des lois de la physique. Les modèles qui vont être construits à partir de ces modèles de base sont dits « de connaissance », aussi nommés dans la littérature anglo-saxonne « First Principles model » ; leurs paramètres ont donc « un sens physique ». Ils ont une signification universelle, ce sont des dimensions géométriques, de caractéristiques physiques de la matière, etc.
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(1) - HIMMELBLAU (D.M.) - Applied nonlinear programming - Mc Graw Hill (1972).
(2) - RICHALET (J.) - Pratique de l'identification - ADERSA, Hermès (1998).
(3) - LANDAU (I.D.) - Identification et commande des systèmes - Hermès (1999).
(4) - BORNE (P.), DAUPHIN-TANGUY (G.), RICHARD (J.P.), ROTELLA (F.), ZAMBETAS (I.) - Modélisation et Identification des Processus - Tomes 1 et 2, Technip, Paris (1992).
(5) - LANDAU (I.D.) - Commandes systèmes - Éditions Hermès, Paris (2002).
(6) - BOUCHER (P.), DUMUR (D.) - La commande prédictive - Technip, Paris (1996).
...
Applications industrielles de la commande prédictive PFC (SEE / ISA), juin 2012.
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1 CD : Applications industrielles de la commande prédictive PFC SEE/ISA.
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