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Canva automatique Semestre Unité d ? enseignement UEF Matière Commande prédictive et adaptative VHS h Cours h TD h Crédits Coe ?cient Objectifs de l ? enseignement Ce cours est constitué de deux parties La première partie concerne la commande prédictive e

Semestre Unité d ? enseignement UEF Matière Commande prédictive et adaptative VHS h Cours h TD h Crédits Coe ?cient Objectifs de l ? enseignement Ce cours est constitué de deux parties La première partie concerne la commande prédictive elle présente les di ?érents types de cette commande et leur mise en ?uvre La deuxième partie traite la commande adaptative elle présente les éléments essentiels permettant de mettre en ?uvre cette commande Connaissances préalables recommandées L ? étudiant devra posséder les connaissances suivantes Systèmes asservis linéaires Système asservis non linéaires Contenu de la matière Commande prédictive Chapitre Principes de la commande prédictive semaine Chapitre Commande Prédictive Généralisée semaines Modèle de prédiction prédicteur optimal Minimisation d'une fonction de coû t quadratique à horizon ?ni Synthèse du régulateur polynomial RST équivalent Choix des paramètres de réglage compromis stabilité performances robustesse GPC sous contraintes Chapitre La commande prédictive à base de modèle d ? état semaines Modèle de prédiction prédicteur optimal Minimisation d'une fonction de coû t quadratique à horizon ?ni MBPC sous contraintes Commande adaptative Chapitre Les di ?érentes méthodes de commande adaptative semaines Commande à gains préprogrammés Commande adaptative directe à modèle de référence Commande adaptative indirecte avec identi ?cation du modèle Chapitre Mise en oeuvre de la commande adaptative semaines Structure du régulateur Structure adaptative directe continue et discrète Lois de commande d'une structure adaptative indirecte Stabilité d'un schéma adaptatif Robustesse et robusti ?cation d'un schéma adaptatif Chapitre Identi ?cation en commande adaptative semaines Structures et algorithmes d'identi ?cation gradient moindres carrés Stabilité de l'identi ?cateur condition d'excitation permanente Convergence des paramètres Mode d ? évaluation Contrô le continu Examen CRéférences bibliographiques Astr? m K et Wittenmark B Adaptive Control Addison- Wesley Editions Bitmead R R Gevers M et Wertz V Adaptive Optimal Control The Thinking Man's GPC Prentice Hall International Systems and Control Engineering Boucher P et Dumur D La Commande Prédictive É ditions Technip Paris Isermann R Lachmann K H et Matko D Adaptive control systems Prentice Hall Richalet J Pratique de la Commande Prédictive Hermès R Isermann Fault-Diagnosis Systems - An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance Springer E F Camacho and C Bordons Alba Model Predictive Control Springer M Alamir A Pragmatic Story of Model Predictive Control Self-Contained algorithms and case-studies Create Space CSemestre Unité d ? enseignement UEF Matière Commande intelligente VHS h Cours h TD h Crédits Coe ?cient Objectifs de l ? enseignement Présenter les méthodes et outils nécessaires à l'intégration de la logique oue et des réseaux de neurones dans les schémas d'identi ?cation et de commandes de processus industriels Donner une base théorique indispensable à la compréhension de ces approches et à leur utilisation dans les phases d'analyse de synthèse et de mise en ?uvre Connaissances préalables recommandées L ? étudiant devra posséder les connaissances suivantes Systèmes asservis linéaires Systèmes échantillonnés Contenu de la matière Partie I Logique oue Chapitre Introduction à la théorie des ensembles ous Chapitre Raisonnement ou Chapitre Modélisation oue et systèmes d ? inférence oue Chapitre