Commande de systèmes linéaires

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Commande de systèmes linéaires

M. Chadli

École Supérieure d’Ingénieurs en Électrotechnique et Électronique (ESIEE)

Version Octobre 2006 (draft)

Commande de systèmes linéaires ESIEE, Amiens. I4GSP-I4GSE, 2006-2007– M. Chadli

Plan du coursIntroduction à la représentation d’étatReprésentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Forme de compagne pour la commandeForme modaleForme cascade

Commande dans l’espace d’étatObservateur CompletObservateur réduitCommande basée sur observateurCommande découplante

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Introduction à la représentation d’état

Exemple électrique:

( )( ) ( )

( )( ) ( )

cL

LL c

dv tC i t i t

dtdi t

L Ri t v tdt

= −

= − +

( )i t

2 équations différentielles:

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Introduction à la représentation d’état

L’idée de base des représentations d’état est que le futur d’un système dépend de son passé, de son présent et de ses entrées : le futur peut alors être décrit à partir d’un ensemble de variables bien choisies.

L’analyse a lieu dans le domaine temporel (au lieu du domaine fréquentiel du la représentation de Laplace)

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Introduction à la représentation d’état

La notion d’état

On définit l’état d’un système à l’instant t0 comme l’information sur le passé nécessaire et suffisante pour déterminer l’évolution ultérieure du système quand on connaît, pour t > t0, les signaux d’entrée et les équations du système.

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Introduction à la représentation d’état

Cas de l’exemple 1:

L’information nécessaire et suffisante pour résoudre le système d’équations 1 est liée aux conditions initiales : vc(t0) et iL(t0).

Par conséquent, un ensemble possible de variables d’étatest : [vc(t) , iL(t)]

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Introduction à la représentation d’état

1

2

( ) ( ), ( ) ( )

( ) ( )c

L

v t x ti t u t

i t x t⎛ ⎞ ⎛ ⎞

= =⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎝ ⎠ ⎝ ⎠

On pose:

12

21 2

( ) 1 1( ) ( )

( ) 1 ( ) ( )

dx tx t u t

dt C Cdx t Rx t x t

dt L L

= − +

= −équation d’état:

Si l’on suppose de plus que l’on mesure la tension aux bornes de la résistance, l’équation de sortie s’écrit :

2( ) ( ) ( )Rv t y t Rx t= =

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Introduction à la représentation d’état

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t Du t

= += +

&Représentation d’état:

Avec: D=0,…

Remarques: •La représentation d’état n’est pas unique pour un même système physique.•le système (A, B, C, D) est dit Linéaire Temps-Invariant (LTI)

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Introduction à la représentation d’état

Définition: La représentation d’état d’un système dynamique linéaire continu Σ est :

équation d’étatéquation de mesure

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t Du t

= += +

&

A: matrice d’état, B: matrice de commande(d’entrée), C: matrice de mesure (sortie), D: matrice de transfert directe

x(t): vecteur d’état, u(t): vecteur d’entrée, y(t): vecteur de sortie

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Introduction à la représentation d’état

Équation de transition:( ) ( )0

00

étatà l'instant t régime libre(u(t)=0)contribution deu(t)

( ) ( ) ( )t t ttA A

tx t e x t e Bu d

ττ τ

− −

= + ∫Preuve:

On montre que eAt converge si et seulement si les valeurs propres de la matrice A sont à partie réelle strictement négative : condition de stabilité

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Introduction à la représentation d’état

Calcul de la matrice de transition- Par triangularisation

Soit A une matrice diagonalisable et P une matrice de passage:

1

21

0

0 n

D P AP−

λ⎡ ⎤⎢ ⎥λ⎢ ⎥= =⎢ ⎥⎢ ⎥

λ⎣ ⎦

O

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Introduction à la représentation d’état

La matrice de transition est :

Calcul de la matrice de transition- Par triangularisation

1

21

0

0 n

t

tAt Dt

t

e

ee Pe P

e

λ

λ−

λ

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥= = ⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

O

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Introduction à la représentation d’état

La transformée de Laplace :

Calcul de la matrice de transition- Par T. de Laplace

( ) 11Ate TL pI A −− ⎡ ⎤= −⎣ ⎦

Il suffit alors d’inverser la matrice (pI − A), ce qui conduit à une matrice rationnelle en p dont on calcule la transformée de Laplace élément par élément.

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Introduction à la représentation d’état

0 1 00 0 11 3 3

A⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥−⎣ ⎦

Exemple :

Calcul de la matrice de transition- Par T. de Laplace

( )( )

2

1 23

2

3 3 3 11 1 3

11 3

p p p

pI A p p pp

p p p

⎡ ⎤− + −⎢ ⎥

− = −⎢ ⎥− ⎢ ⎥

−⎢ ⎥⎣ ⎦

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Introduction à la représentation d’état

Transformée de Laplace inverse:

Calcul de la matrice de transition- Par T. de Laplace

2 2 2

2 2 2

2 2 2

1 12 2

1 12 2

1 13 22 2

t t t t t t

At t t t t t t

t t t t t t t

e te t e te t e t e

e t e e te t e te t e

te t e te t e e te t e

⎡ ⎤− + −⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥= − − +⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥+ − − + +⎢ ⎥⎣ ⎦

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Introduction à la représentation d’état

Dans le cas d’un système discret:

équation d’étatéquation de mesure

( 1) ( ) ( )( ) ( ) ( )

x k Ax k Bu ky k Cx k Du k

+ = += +

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Équation d’état – fonction de transfert:

Les systèmes LTI sont généralement décrits par :

fonction de transfert (transformée de Laplace de la réponse impulsionnelle).

représentations d’état

Objectif : établir le passage d’une représentation àl’autre pour transposer les propriétés du domaine de Laplace au cas des représentations d’état.

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Équation d’état – fonction de transfert:

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t Du t

= += +

&

TL (système SISO, CI=0):

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

pX p AX p BU pY p CX p DU p

= += +

Fonction de transfert: H(p)= Y(p)/U(p)

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Équation d’état – fonction de transfert:

1( ) ( )H p C pI A B D−= − +

i., e. [ ]( ) ( )( )

( )

TC cof pI A B DQ pH p

Q p− +

=

( ) det( )Q p pI A= −avec:

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Équation d’état – fonction de transfert:

Remarque: Les pôles de la fonction de transfert correspondent aux zéros de det(pI-A) (polynôme caractéristique de la matrice d’état A) : les pôles de H(p)sont les valeurs propres de la matrice d’état A.

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard de représentation d’étatFormes standard1 1

1 1 01 1

1 1 0

...( ) ( )( )( ) ( )...

m mm m

n nn

b p b p b p bS p N pH pU p D pp a p a p a

−−

−−

+ + + += = =

+ + + +

11 1 1

1 1 0

( ) 1 1( )( ) ( )...n n

n

S pH p

U p D pp a p a p a−−

= = =+ + + +

Objectif: Décomposition de la FT en sous-systèmes élémentaires : des systèmes d’ordre 1 mis en série ou en parallèle.

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme compagne pour la commande

( ) ( ) ( )1 11 1 1 1 1 0 1( ) ( ) ... ( ) ( ) ( )n n

ns t a s t a s t a s t u t−−+ + + + =

On a: 1( ) ( ) ( )S p N p S p=

( ) ( ) ( )1 11 1 1 1 1 0 1( ) ( ) ( ) ... ( ) ( )m m

m ms t b s t b s t b s t b s t−−= + + + +

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Avec : ( ) ( ) ( )1 2 11 1 1 1( ) ( ), ( ), ...., ( ), ( )

Tn nx t s t s t s t s t− −⎡ ⎤= ⎣ ⎦

Formes standard – forme compagne pour la commande

[ ]0 1 2 1

0 1 2

0 1 0 0 0

( ) 0 0 1 0 ( ) ( )00 0 0 1 0

1

( ) ( )n n

dx t x t u tdt

a a a a

s t b b b x t− −

⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥− − − − ⎣ ⎦⎣ ⎦

=

L

L L L L L M

L

L

L

L L

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme modale

0 11

0 1 1( ) .... n

nH p

p p p−

α αα= + + +

+β +β +β

Décomposition de H(p) en élément simple (ordre n, pôles simple):

Le système peut être vu comme une mise en parallèle de système de 1er ordre.

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme modale

U(p)S(p)

β0

βn-1

β1

On choisit comme variable d’état les sorties des systèmes élémentaires

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

[ ]

0

1

2

1

0 1 2 1

0 0 0 10 0 0 1

( ) ( ) ( )0 0 00 0 0 1

( ) ( )

n

n

n

dx t x t u tdt

s t x t

−β⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥−β⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥−β⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥−β ⎣ ⎦⎣ ⎦

= α α α α

L

L

L L L L M M

L M

L

L

Formes standard – forme modale

[ ]0 1 1( ) ( ), ( ), ...., ( ) Tnx t x t x t x t−=

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme modale

Remarques:

• A est diagonale ; les éléments diagonaux correspondent aux pôles du système (H(p)).• Si le système a des pôles multiples, A est diagonale par blocs.• La présence d’un numérateur modifie les pondérations dans la décomposition en éléments simples; seules les matrices C et D sont affectées.

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme cascade

( )( ) ( )0 1 1

1( )... n

H pp p p −

=+β +β +β

Le système peut être vu comme une mise en série de système de 1er ordre.

U(p) S(p)β0 β1 βn-1

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme cascade

[ ]0 1 1( ) ( ), ( ), ...., ( ) Tnx t x t x t x t−=

[ ]

1

2

1

0

1 0 0 00 1 0 0 0

( ) ( ) ( )0 0 1 00 0 0 1

( ) 1 0 0 0 ( )

n

ndx t x t u tdt

s t x t

−β⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥−β⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥−β⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥−β ⎣ ⎦⎣ ⎦

=

L

L L L L M M

L

L

L

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Représentation et analyse des systèmes dans l’espace d’état

Formes standard – forme cascade

Remarques:

• Si le numérateur n’est pas constant, on perd la forme cascade.• Le traitement des pôles multiples ne pose aucune difficulté. La matrice d’état garde une forme similaire.

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Commande dans l’espace d’état

Équation d’état:

m entrées, p sorties, n équations d’état linéaires.

( ) ( ) ( )( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t

= +=

&

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Commande par retour d’état linéaire

Structure :

Commande

( ) ( ) ( )u t Kx t Ne t= − +

Ne t( ) + & ( )x t A x(t)+ B u(t)=u t( ) C y t( )

K

-

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Commande par retour d’état linéaire

Équation en boucle fermée :

( )( ) ( ) ( )( ) ( )

x t A BK x t BNe ty t Cx t

= − +

=

&

Par conséquent, la matrice d’état du système en boucle fermée vaut : (A-BK).

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Commande par retour d’état linéaire

La dynamique du système bouclé est donc fixée par les valeurs propres de la matrice (A-BK); Ces valeurs propres sont les racines de l’équation caractéristique :

det(pI - (A - BK)) = 0

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Commande par retour d’état linéaire

Commande modale

On appelle commande modale la commande qui consiste à déterminer une matrice de retour d’état K telle que les valeurs propres de la matrice (A - BK)soient placées en des positions préfixées.

Existence d’une solution ?: Commandabilité

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Commande par retour d’état linéaire

Commandabilité

La question que l’on se pose est la suivante :

peut-on déterminer une commande admissible transférant le système d’un état initial x(0) à un état final x(t) ?

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Commande par retour d’état linéaire

Commandabilité

Théorème (critère de Kalman):Un système LTI : dx(t)/dt = Ax(t) + Bu(t)où est commandable ssi la matrice de commandabilité M est de rang n:

1

( )

nM B AB A B

rang M n

−⎡ ⎤= ⎣ ⎦=

L

. .,n n n mA B∈ ∈R R

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Commande par retour d’état linéaire

CommandabilitéPreuve: On suppose sans perte de généralités que :t0=0, x(tf)=0La solution de l’équation d’état est :

0

( )( ) (0) ( )t

At A t

tx t e x e Bu dτ τ τ−= + ∫

0

( )( ) 0 (0) ( )f

f ftAt A t

ft

x t e x e Bu dτ τ τ−= = + ∫i.e.

0

(0) ( )ft A

tx e Bu dτ τ τ−= −∫soit

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Commande par retour d’état linéaire

CommandabilitéPreuve-suite-:

( )0

1

0

(0) ( )f

k

n tk

ktk

x A B u d

β

α τ τ τ−

=

= −∑ ∫

( )1

0

nA k

kk

e Aτ α τ−

=

=∑

i.e.

11 1 1(0)

Tn

nx B AB A B β β β−−

⎡ ⎤ ⎡ ⎤= −⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎣ ⎦

on sait que (théorème de Cayley-Hamilton) :

d’où

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Commande par retour d’état linéaire

Exemple 1:

0 1 1( ) ( ) ( )2 3 2

( ) 1 0 ( )

dx t x t u tdt

y t x t

⎧ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎪⎪ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎪ = +⎪ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥− − −⎪ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎨ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎪⎪ ⎡ ⎤⎪ =⎪ ⎢ ⎥⎣ ⎦⎪⎩

Le système est-il commandable ?

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Commande par retour d’état linéaire

Exemple 2:soit le système à bacs:

1 1

2 2

( ) 1 1 ( ) 1( )

00 1( ) ( )

x t x tu t

x t x t

⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎡− ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎣ ⎦⎣ ⎦⎣ ⎦ ⎣ ⎦

avec 1 1 2 2( ) ( ), ( ) ( )x t h t x t h t= =

Le système est-il commandable ?

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Commande par retour d’état linéaire

Exemple 2:

Physiquement, il est clair que le niveau du bac 2 ne peut être modifié par la commande : système non commandable.

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Commande par retour d’état linéaireCalcul de la commande dans le cas d’un système sous forme compagne pour la commande

0 1 2 1

0 1 0 0 0

( ) 0 0 1 0 ( ) ( )00 0 0 1 0

1n n

dx t x t u tdt

a a a a− −

⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥− − − − ⎣ ⎦⎣ ⎦

L

L L L L L M

L

L

L

Calculer la matrice K=[k0, k1, …., kn-1] de retour d’état telle que la matrice A-BK ait comme valeurs propres :

(λ0, λ1, …., λn-1)

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Commande par retour d’état linéaire

0 0 1 1 2 2 1 1

0 1 0 0

0 0 1 00 0 0 1

n n n n

A BK

a k a k a k a k− − − −

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥− =⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥− − − − − − − −⎣ ⎦

L

L L L L L

L

L

L

Calcul de la commande dans le cas d’un système sous forme compagne pour la commande

La contrainte modale impose le dénominateur de la fonction de transfert du système en boucle fermée:

( )( ) ( ) ' 1 ' '0 1 1 1 1 0( ) .... ...n n

n nD p p p p p a p a p a−− −= − λ −λ −λ = + + + +

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Commande par retour d’état linéaire

0 0 1 1 2 2 1 1

0 1 0 0

0 0 1 00 0 0 1

n n n n

A BK

a k a k a k a k− − − −

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥− =⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥− − − − − − − −⎣ ⎦

L

L L L L L

L

L

L

' ' ' '0 1 2 1

0 1 0 0

0 0 1 00 0 0 1

n na a a a− −

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥=⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥− − − −⎣ ⎦

L

L L L L L

L

L

L

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Commande par retour d’état linéaire

'0 0 0

'1 1 1

'1 1 1n n n

a k a

a k a

a k a− − −

⎧ + =⎪

+ =⎪⎨⎪⎪ + =⎩

M

càd résoudre le système de n équations à n inconnues :

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Commande par retour d’état linéaire

Exemple :

A =− − −

⎢⎢⎢

⎥⎥⎥

0 1 00 0 11 5 6

B =

⎢⎢⎢

⎥⎥⎥

001

Calculer la matrice K de retour d’état telle que la matrice A-BK ait comme valeurs propres :

2 4 , 10s j s= − ± = −

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Commande par retour d’état linéaireÉléments de réponse

0 1 2

0 1 00 0 1

1 5 6A BK

k k k

⎡ ⎤⎢ ⎥− = ⎢ ⎥⎢ ⎥− − − − − −⎣ ⎦

( )( )( ) 3 ' 2 ' '1 1 0( ) 2 4 2 4 10 nD p p j p j p p a p a p a−= + − + + + = + + +

'0 0

'1 1

'2 2

1

5

6

k a

k a

k a

⎧ + =⎪⎪ + =⎨⎪ + =⎪⎩

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Commande par retour d’état linéaireCas général

Dans le cas général, le calcul du retour d’état n’est pas aussi simple que dans le cas de la forme compagne pour la commande.

Les étapes du calcul de la commande sont alors les suivantes :

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Commande par retour d’état linéaireCas général

1. Calcul de la matrice (A - BK)2. Calcul du polynôme caractéristique de (A - BK). Il vaut

det(pI - (A - BK)).3. Identification du polynôme caractéristique de (A - BK)

avec le dénominateur de la fonction de transfert de la boucle fermée :

( )( ) ( )( ) ( )0 1 1det .... npI A BK p p p −− − = −λ −λ −λ

(λ0, λ1, …., λn-1) sont les pôles que l’on veut imposer.

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Commande par retour d’état linéaireCalcul de la matrice de pré-filtre

Ne t( ) + & ( )x t A x(t)+ B u(t)=u t( ) C y t( )

K

-

Cherchons la matrice N telle que :

lim ( ) ( )t

y t e t→∞

=

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Commande par retour d’état linéaireCalcul de la matrice de pré-filtre

( )0 ( ) ( )( ) ( )

A BK x t BNe ty t Cx t

⎧ = − +⎪⎨

=⎪⎩

Les équations d’état et de sortie en régime statique s’écrivent :

( )( )

1

1

( ) ( )

( ) ( )

x t A BK BNe t

y t C A BK BNe t

⎧ = − −⎪⎨

= −⎪⎩i. e.

( )( ) 11N C A BK B−−= − −d’où

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Commande par retour d’état linéaireCalcul de la matrice de pré-filtre

K

( )( ) 11N C A BK B−−= − −

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Exemple: Réservoir de mélangeEau froide

FC,TC

Eau chaudeFH,TH

h

T

SortieF(h),T

À contrôler:

• Température T

• Hauteur h

Commande:

• Débit eau froide FC

• Débit eau chaude FH

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Exemple: Réservoir de mélange

Équation d’état

02

0

c s

c s

KA h

AKA h

⎡ ⎤−⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥−⎢ ⎥⎣ ⎦

( ) ( )

1 1

C C

H s C s

C s C s

A AB

T T T TA h A h

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥− −⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

1 0

0 1C

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

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Exemple: Réservoir de mélange

Paramètres du système :K = 1 m2.5/min, hs = 4 m, Ac = 2 m2

TH = 65 °C, TC = 15 °C, TS = 35 °C

1 12 2

3.75 2.5B

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥−⎢ ⎥⎣ ⎦

1 0

0 1C

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

18

14

0

0A

−⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥−⎢ ⎥⎣ ⎦

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Exemple: Réservoir de mélange

Calcul de M :

Rang de M = 2.

0.5 0.5 0.0625 0.0625

3.75 2.5 0.9375 0.625

M B AB⎡ ⎤= ⎢ ⎥⎣ ⎦⎡ − − ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥− −⎢ ⎥⎣ ⎦

» M = ctrb(A,B);

» r = rank(M);

r = 2

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Exemple: Réservoir de mélange

Posant K :

Alors :

11 12

21 22

k kK

k k

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

1 1 1 1 18 2 2 2 211 21 12 22

15 5 1 15 54 2 4 4 211 21 12 22

k k k kA BK

k k k k

⎡ ⎤− + + +⎢ ⎥+ = ⎢ ⎥− − + −⎢ ⎥⎣ ⎦

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Exemple: Réservoir de mélange

Élimination de l’interaction

Il suffit que A+BK soit diagonal, donc :

Il faut donc que :

1 12 212 22

15 54 211 21

0

0

k k

k k

+ =

− =

12 22

3221 11

k k

k k

= −

=

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Exemple: Réservoir de mélange

En remplaçant, on trouve que :1 58 4 11

1 254 4 22

0

0

kA BK

k

⎡ ⎤− +⎢ ⎥+ = ⎢ ⎥− −⎢ ⎥⎣ ⎦

En ajustant les gains k11 et k22, on modifie la dynamique du système.

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Exemple: Réservoir de mélange

Placement des pôles

Objectif: on désire un constante de temps de 2 min pour le niveau et de 5 min pour la température.

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Exemple: Réservoir de mélange

L’équation caractéristique de A+BK est :

D’où :

[ ]( ) ( )( )( )( )

1 5 1 258 4 4 411 22

1 152

det sI A BK s k s k

s s

− + = + − + +

= + +

3 110 12511 12

1 9125 2022 21

k k

k k

= − =⇒

= − = −

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Synthèse d’observateur

Principe

Il arrive souvent que toutes les variables d’état d’un système ne soient pas accessibles à la mesure. Dans ce cas, l’implémentation directe de la commande u=Kx(t) est impossible. L’idée est donc de reconstruire l’état x(t) à partir des informations disponibles, c’est-à-dire la sortie y(t) et la commande u(t). On utilise pour cela un système dynamique permettant d’approximer x(t) : un observateur.On parle également de reconstructeur, d’estimateur, de filtre...

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Synthèse d’observateur

Définition: On appelle observateur du système LTI un opérateur qui génère une approximation de la variable z(t) = Tx(t) sous la forme :

où u(t) est la commande et y(t) la sortie.

ˆ( )z t

ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( )z t Fz t Gy t Ju t= + +&

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Synthèse d’observateur

Si z(t) et x(t) ont même dimension, l’observateur est dit complet (tout l’état est estimé). On choisit T = I (z=x) et

Si dim(z) < dim(x) (par exemple: dim(z)=dim(x)-dim(y)),alors l’observateur est dit d’ordre réduit.

ˆˆ( ) ( )z t x t=

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Synthèse d’observateur

( )z tObjectif: Assurer la convergence de vers ˆ( )z t

ˆlim ( ) ( ) ( ), ( )otz t z t u t x t

→∞= ∀ ∀

lim ( ) 0 ( ), ( )ote t u t x t

→∞= ∀ ∀

i.e.

Avec l’erreur d’estimationˆ( ) ( ) ( )e t z t z t= −

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Synthèse d’observateur

ObservabilitéThéorème (critère de Kalman):Un système LTI :

où est observable ssi la Matrice d’observabilité O est de rang n:

1n

CCA

O

CA −

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

M

. .,n n p nA C∈ ∈R R

( ) ( ) ( )( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t

= +⎧⎨ =⎩

&

( )rang O n=

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Synthèse d’observateur

Exemple

soit le système à bacs:

1 1

2 2

1

2

( ) 1 1 ( ) 1( )

02 1( ) ( )

( )( ) 1 0

( )

x t x tu t

x t x t

x ty t

x t

⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥− −⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎣ ⎦⎣ ⎦⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎡ ⎤⎢ ⎥⎡ ⎤= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎢ ⎥⎣ ⎦

Le système est-il observable?

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Synthèse d’observateur complet

( ) ( ) ( )( ) ( )

ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t

z t Fz t Gy t Ju t

= +⎧⎨ =⎩

= + +

&

&

Observateur complet

L’erreur d’estimation est : ˆ( ) ( ) ( )e t x t z t= −

( ) ( )( ) ( ) ( )e t A GC F x t B J U Fe t= − − + − +&

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Synthèse d’observateur complet

Observateur completOn veut une estimation sans biais, c’est-à-dire :

( ) 0 ( ), ( )e t u t x t= ∀ ∀&

Ce qui équivaut à :

( )

00

A GC F F A GCB J J BF stable A GC stable

⎧− − = = −⎧⎪⎪ − = ⇔ =⎨ ⎨

⎪ ⎪ −⎩ ⎩

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Synthèse d’observateur complet

Observateur complet

Par conséquent:

( )ˆ ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( ) ( )ˆ ˆ( ) ( )x t Ax t Bu t G y t y ty t Cx t

⎧ = + + −⎪⎨

=⎪⎩

&(observateur)

( )( ) ( )e t A GC e t= −&(erreur d’estimation)

G est appelé le gain de l’observateur.

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Synthèse d’observateur complet

Observateur complet

Remarques

1.Les valeurs propres de la matrice A-GC sont ajustés pour que la dynamique soit beaucoup plus rapide que la dynamique du système réel.

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Synthèse d’observateur complet

Observateur complet

L’observateur est constitué de deux parties :

2.Un simulateur du système réel caractérisé par les matrices (A;B;C), ayant comme entrées u et y et comme sortie ŷ.

3.Un correcteur réalisant une contre-réaction fonction de l’écart entre la sortie y et son estimée ŷ. Ce correcteur permet d’assurer la convergence de l’erreur d’estimation de l’état.

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Synthèse d’observateur completStructure de la commande avec synthèse d’un observateur de

Luenberger

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Synthèse d’observateur réduit

Dans la partie précédente, nous avons déterminé des systèmes observateurs de même dimension que l’état du système à reconstruire (observateur complet–d’ordre plein).

Nous allons montrer que l’on peut construire des observateurs d’ordre inférieur: le reconstructeur réduit de Luenberger qui estime la partie non accessible de l’état.

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Synthèse d’observateur réduit

Soit un système LTI où, après une permutation des variables d’état, les matrices A, B, C, et le vecteur x(t) sont de la forme :

11 12 1 1

221 22 2

1 2

( ), , ( )

( )

A A B x tA B x t

BA A x t

C C C

⎡ ⎤⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥= = = ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎡ ⎤= ⎢ ⎥⎣ ⎦avec:

( ) R R R. .1 1 1 1, , ,l l l l mrang C l C x B= ∈ ∈ ∈

Construction

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Synthèse d’observateur réduit

Changement de variable:

Construction

( ) ( )x t Tx t=

1 2

0 n l

C CT

I −

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

avec:

On obtient:( ) ( ) ( )

( ) ( )

x t Ax t Bu t

y t Cx t

⎧⎪ = +⎪⎪⎨⎪ =⎪⎪⎩

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Synthèse d’observateur réduit

où:

Construction11 12 111

2221 22

1

( ), , ( )

( )

0l

A A x tBA TAT B TB x t

x tBA A

C CT I

⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥= = = = =⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦⎣ ⎦⎣ ⎦⎡ ⎤= = ⎢ ⎥⎣ ⎦

Le système devient:

1 11 1 12 2 1

2 21 1 22 2 2

1

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( )

x t A x t A x t B u t

x t A x t A x t B u t

y t x t

⎧⎪ = + +⎪⎪⎪⎪ = + +⎨⎪⎪⎪ =⎪⎪⎩

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Synthèse d’observateur réduit

Construction

la sortie correspond aux l premières composantes d’état: elles n’ont donc pas à être reconstruites.la 1ère équation est interprétée comme une équation de mesure dépendante de x2(t):

2 21 22 2 2

11 1 12 2 1

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

x t A y t A x t B u t

t y t A x t A x t B u tξ

⎧⎪ = + +⎪⎪⎨⎪ = − = +⎪⎪⎩

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Synthèse d’observateur réduit

Construction

On peut proposer comme reconstructeur de , le vecteur défini par :

2( )x t(̂ )v t

( )21 22 2

12 1

ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( )

ˆ ˆ( ) ( )

(

(

)

) )v t A y t A v t B u t L t t

t A v t B u t

ξ

ξ

ξ+ −⎧⎪ = + +⎪⎪⎨⎪ = +⎪⎪⎩Inconvénient: Cette structure nécessite, pour élaborer la mesure , la dérivation de la sortie réelle y(t).11 1( ) ( ) ( )t y t A x tξ = −

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Synthèse d’observateur réduit

Solution

Posons : ˆ(̂ ) ( ) ( )z t v t Ly t= −

On obtient :

( )21 11 122 2 2 1ˆ(̂ ) ( ) ( ) ( ˆ( ) ( )) ( )L A y tz t A y t A v t B A vu t B u tt= + + ++ −

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Synthèse d’observateur réduit

Observateur d’ordre réduit:

ˆ ˆ( ) ( ) ( )v t z t Ly t= +Sachant que

ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( )z t Mz t Nu t Py t= + +On obtient :

22 12 2 1

21 22 11 12

, ,M A LA N B LB

P A A L LA LA L

= − = −

= + − −

Avec

Cette équation d’état définit un observateur réduit (d’ordre n-l)

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Synthèse d’observateur réduit

Observateur d’ordre réduit:

ˆ ˆ( ) ( ) ( )v t z t Ly t= +La variable étant reconstruite par :2( )x t

où L est la matrice ((n-l) × l) de gain de cet observateur.

Notons l’erreur d’observation : 2 ˆ( ) ( ) ( )e t x t v t= −

22 12( ) ( ),e t Me t M A LA= = −Il vient :

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Synthèse d’observateur réduit

Observateur d’ordre réduit:

Le gain de l’observateur L est calculé pour que

22 12M A LA= − soit stable

Théorème: Si est observable, alors est observable.

22 12( , )A A( , )A C

Ainsi, lorsque la paire est observable les valeurs propres de M peuvent être fixées arbitrairement par un choix convenable de L .

22 12( , )A A

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Synthèse d’observateur réduit

Structure finale:

ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( )z t Mz t Nu t Py t= + +

22 12 2 1

21 22 11 12

, ,M A A N B B

P A A A A

L L

L L L L

= − = −

= + − −

Avec:

L’état estimé est:

( )11 1 2 2

2

ˆ ˆ( ) ( ) ( )

ˆ ˆ( ) ( ) ( )

x t C I C L y t C z t

x t z t Ly t

− ⎡ ⎤= − −⎣ ⎦= −

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Commande basée sur observateur

Principe

( ) ( ) ( )( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t

= +⎧⎨ =⎩

&

( )ˆ ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( ) ( )x t Ax t Bu t G y t y t= + + −&K

v u

ˆ( )x t

y

+

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Commande basée sur observateur

( ) ( ) ( )( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t

= +⎧⎨ =⎩

&Soit un système LTI:

Son observateur d’état:

( )ˆ ˆ ˆ( ) ( ) ( ) ( ) ( )ˆ ˆ( ) ( )x t Ax t Bu t G y t y ty t Cx t

⎧ = + + −⎪⎨

=⎪⎩

&

( )( ) ( )e t A GC e t= −&

Erreur d’estimation :ˆ( ) ( ) ( )e t x t x t= −

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Commande basée sur observateur

Loi de commande: ˆ( ) ( ) ( )u t Kx t v t= − +

Système en BF:

( ) ( )( )

( ) 0 ( ) 0x t A BK BK x t B

v te t A GC e t

− −⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥−⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦

&

&

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Commande basée sur observateur

Les valeurs propres du système bouclé sont les valeurs propres de (A - BK), i.e. celles relatives à la commande du système plus les valeurs propres de (A - GC), i.e. celles de l’observateur.

Principe de séparation : on peut concevoir de façon indépendante le régulateur et l’observateur.

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Commande basée sur observateur

Remarques:

La stabilité du système bouclé n’est pas affectée par la présence de l’observateur si celui-ci est sans biais (i.e. tel que (A - GC) soit stable).

Pour que le comportement du système bouclé ne soit pas modifié de façon notable par la présence de l’observateur, il suffit que la reconstruction de l’état soit rapide devant la dynamique du système bouclé: pôles de (A - GC) de grand module devant ceux de (A - BK).

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Commande découplante

Objectif:

Chercher un correcteur qui découple totalement le système LTI multientrée-multisortie (MIMO) au sens entrées-sorties, c’est-à-dire conduisant à une matrice de transfert en boucle fermée diagonale.

Le nouveau système, vu entre les entrées ui(t) et les sorties yi(t) du processus, est alors équivalent à msous-systèmes SISO (monoentrée-monosortie) découplés.

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Commande découplante

Indices caractéristiques

L’indice caractéristique, associé à une sortie yi(t) , est le nombre de fois qu’il faut dériver cette sortie pour qu’une entrée, au moins, apparaisse dans l’expression de cette dérivée.

( ) ( )( ) ( ) ( )

i i

i i i

y t C x ty t C Ax t C Bu t

=

= +&

avec Ci est la ième ligne de C associée à la sortie yi(t).

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Commande découplante

Indices caractéristiques

2

1

( ) 1

.... 0

0

( ) ( ) ( )

i

i

i i i

di i i

did d d

i i i

C B C AB C A B

C A B

y t C A x t C A Bu t

= = = =

= +

Si CiB ≠ 0 l’entrée apparaît explicitement dans l’expression de yi et l’indice caractéristique est égal à 1. Si CiB = 0 on continue à dériver. D’une manière générale, l’indice di est donc défini par :

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Commande découplante

Commande découplante

1 1 1( ) 11 1 1

( ) 1

0

( )( ) ( )

( )( ) ( )

m m m

d d d

d d dm m m

y t C A C A Bx t u t

y t C A C A Bx t u t

⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥

= +⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥

⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎣ ⎦= ∆ + ∆

M M M

Supposons qu’on ait déterminé les indices caractéristiques associés à chacune des sorties et considérons l’ensemble des équations sous la forme:

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Commande découplante

Commande découplante

1 10( ) ( ) ( )u t v t x t− −= ∆ − ∆ ∆

Une condition nécessaire et suffisante pour que le système soit découplable par retour d’état statique est que la matrice ∆ soit inversible:

1( )1 1

( )

( ) ( )

( )( )m

d

dmm

y t v t

v ty t

⎡ ⎤ ⎡ ⎤⎢ ⎥ ⎢ ⎥=⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦⎣ ⎦

M MOn obtient:

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Commande découplante

10

−∆ ∆

v u y

+ ( ) ( ) ( )( ) ( )

x t Ax t Bu ty t Cx t

= +⎧⎨ =⎩

&1−∆

1v1

1dp

1y

mv 1mdp

my

M

Systèmes bouclés

Remarque : dim(u)=dim(y)

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Commande découplante

Exemple 1: soit un système LTI défini par

1 1

1 1

0 0

B

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥= −⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

1 1 0

0 2 0

0 1 3

A

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

1 0 0

0 0 1C

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

avec : dim(u)=dim(y)=2 et dim(x)=3

Déterminer la commande découplante

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Commande découplante

Solution

1( ) 1 0 0 ( )y t x t⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦• 1( ) 1 0 0 ( ) 1 1 ( )y t x t u t⎡ ⎤ ⎡ ⎤+⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎣ ⎦

2( ) 0 1 3 ( )y t x t⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦

2( ) 0 5 9 ( ) 1 1 ( )y t x t u t⎡ ⎤ ⎡ ⎤+ −⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎣ ⎦

2( ) 0 0 1 ( )y t x t⎡ ⎤⎢ ⎥⎣ ⎦•

1 21, 2d d= =donc:

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Commande découplante

1 1 0

0 5 9

⎡ ⎤⎢ ⎥∆ = ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

Solutiond’où: 0

1 1

1 1

⎡ ⎤⎢ ⎥∆ = ⎢ ⎥−⎢ ⎥⎣ ⎦

1 10

1 1 0.5 2 4.51( ) ( ) ( ) ( ) ( )1 1 0.5 3 4.52

u t v t x t v t x t− − − − −⎡ ⎤ ⎡ ⎤= ∆ − ∆ ∆ = +⎢ ⎥ ⎢ ⎥

⎣ ⎦ ⎣ ⎦

loi de commande:

Système bouclé:

1 1

2 2

( ) ( )

( ) ( )

y t v t

y t v t

⎧ =⎪⎪⎪⎨⎪ =⎪⎪⎩

1

1

22

2

( ) 1( )( ) 1( )

y pv p py pv p p

⎧⎪⎪ =⎪⎪⎪⇒ ⎨⎪⎪ =⎪⎪⎪⎩

Commande de systèmes linéaires ESIEE, Amiens. I4GSP-I4GSE, 2006-2007– M. Chadli

Commande découplante

Exemple 2: soit un système LTI défini par

1 1 2 1

2 2 2

1 1

2 2

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

( ) ( )

( ) ( )

x t x t x t u t

x t x t u t

y t x t

y t x t

⎧ = − + +⎪⎪⎪⎪ = +⎪⎪⎪⎨⎪ =⎪⎪⎪⎪ =⎪⎪⎩

Commande découplante?

Commande de systèmes linéaires ESIEE, Amiens. I4GSP-I4GSE, 2006-2007– M. Chadli

Commande découplante

Exemple 2: soit un système LTI défini par

Si on prend

1 1

2 2

( ) ( )

( ) ( )

y t v t

y t v t

⎧ =⎪⎪⎪⎨⎪ =⎪⎪⎩

1

1

2

2

( ) 1( )( ) 1( )

y pv p py pv p p

⎧⎪⎪ =⎪⎪⎪⇒ ⎨⎪⎪ =⎪⎪⎪⎩

1 1 2 1

2 2 2

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

u t x t x t v t

u t x t v t

⎧ = − +⎪⎪⎪⎨⎪ = − +⎪⎪⎩

On obtient

Commande de systèmes linéaires ESIEE, Amiens. I4GSP-I4GSE, 2006-2007– M. Chadli

Commande découplante

Exemple 3: soit un système LTI défini par

0 0

1 1

0 1

B

⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

1 1 2

1 2 0

0 0 1

A

⎡ ⎤−⎢ ⎥⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

1 0 0

0 1 0C

⎡ ⎤⎢ ⎥= ⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦

avec : dim(u)=dim(y)=2 et dim(x)=3

Déterminer la commande découplante

Commande de systèmes linéaires ESIEE, Amiens. I4GSP-I4GSE, 2006-2007– M. Chadli

Commande par retour de sortie statique

Commande de systèmes linéaires ESIEE, Amiens. I4GSP-I4GSE, 2006-2007– M. Chadli

Bibliographie

1. André Fossard. Systèmes multientrées-multisorties. Techniques de l’ingénieur, traité Informatique

2. Pierre Borne et al. Commande et optimisation des processus. Editions Technip

3. F. Rotella. Note de cours.4. D. Arzelier. Note de cours «Représentation et

analyse des systèmes linéaires»

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