Formulation Générique de Problèmes En Commande Robuste » książka
Formulation Générique de Problèmes En Commande Robuste
ISBN-13: 9786131530203 / Francuski / Miękka / 2018 / 216 str.
La robustesse d'un systeme caracterise l'invariance de proprietes de stabilite et de performance vis a vis des inevitables incertitudes affectant le modele utilise pour en faire l'etude. Le probleme de commande est d'ameliorer et/ou de garantir les proprietes robustes. Les modeles consideres sont lineaires a temps invariant. Les incertitudes sont parametriques reelles structurees et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d'incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulierement prises en compte. Les proprietes etudiees sont principalement la stabilite, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils theoriques utilises sont issus de la theorie de Lyapunov et de la separation topologique. De maniere a garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dependant des parametres sont utilisees. Les methodes proposees sont formulees en termes d'Inegalites Matricielles Lineaires (LMI) dont la mise en oeuvre numerique est desormais classique. Les resultats de recherche sont illustres sur des exemples.
La robustesse dun système caractérise linvariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle utilisé pour en faire létude. Le problème de commande est daméliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes dincertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres sont utilisées. Les méthodes proposées sont formulées en termes dInégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en œuvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples.
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