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Philosophie de la commande prรฉdictive
Grรขce ร ses propriรฉtรฉs intrinsรจques et sa facilitรฉ de mise en ลuvre, la commande prรฉdictive se situe parmi les commandes avancรฉes les plus utilisรฉes dans le milieu industriel, si exigeant en termes de performances et de simplicitรฉ dโimplรฉmentation. De nombreuses applications industrielles existent, surtout pour des systรจmes pour lesquels la trajectoire ร suivre est connue ร lโavance, comme des robots [CB04] ou bras de robots [Cla88], des machines-outils [SDAW07], des applications dans lโindustrie pรฉtroliรจre [CR80], [GPM89], biochimique ou chimique [ER92], [CB08], aรฉronautique [BBKP02], thermique [CB04], [RLM05], lโindustrie du ciment [Cla88]. Il est ร noter cependant que, malgrรฉ des calculs hors-ligne simples caractรฉristiques de la commande prรฉdictive sans contraintes [CB04], les structures dโasservissement ร base de correcteurs PID sโavรจrent encore les plus utilisรฉes dans lโindustrie, peut-รชtre ร cause de lโinertie des ingรฉnieurs habituรฉs ร rรฉgler manuellement ce type de correcteur et ร les maintenir [RLM05].
Sโรฉloignant quelque peu de la simplicitรฉ requise par le milieu industriel, et partant des stratรฉgies de base initiales de la commande prรฉdictive, le monde de la recherche propose dรฉsormais des structures encore plus รฉvoluรฉes, pour lesquelles, tout en conservant la simplicitรฉ des concepts, des outils mathรฉmatiques nouveaux spรฉcifiques aux thรฉories de la stabilitรฉ et de la robustesse, font leur apparition. Ces nouveaux domaines rigoureux et captivants ouvrent des perspectives toujours renouvelรฉes pour la mรฉthodologie prรฉdictive. Aprรจs un bref historique non exhaustif de cette stratรฉgie, les paragraphes suivants dรฉtaillent les grands principes communs ร lโensemble des mรฉthodes.
Historique
Depuis la fin des annรฉes 70, de nombreuses catรฉgories et dรฉnominations de la commande prรฉdictive ont รฉtรฉ proposรฉes. La liste ci-dessous propose un aperรงu non exhaustif des plus ยซ classiques ยป :
โข MPHC (Model Predictive Heuristic Control) [RRTP78], connue ensuite sous le nom de MAC (Model Algorithmic Control) โ Cette approche, appliquรฉe aux systรจmes industriels multivariables, basรฉe sur des prรฉdictions sur un horizon temporel long, impose des trajectoires de rรฉfรฉrence pour les sorties et minimise la variance de lโerreur ;
โข DMC (Dynamic Matrix Control) proposรฉe par Shell [CR80] utilise lโincrรฉment de commande ร la place de la commande dans le critรจre de performance pour un horizon fini de prรฉdiction ; cet algorithme est appliquรฉ ร des systรจmes multivariables linรฉaires sans contraintes ; lโerreur de poursuite est minimisรฉe en spรฉcifiant le comportement futur des sorties ; les commandes optimales sont calculรฉes par la mรฉthode des moindres carrรฉs ;
โข EHAC (Extended Horizon Adaptive Control) [Yds84], stratรฉgie de commande prรฉdictive pour les systรจmes monovariables, utilise des modรจles E/S pour maintenir la sortie future (calculรฉe via la rรฉsolution dโune รฉquation diophantienne) le plus prรจs possible de la consigne pendant une pรฉriode donnรฉe au-delร du retard pur du systรจme ;
โข EPSAC (Extended Prediction Self-Adapted Control) [KC85] introduit une commande constante pour un systรจme non-linรฉaire (en linรฉarisant le systรจme) et utilise un prรฉdicteur sous-optimal ร la place de la rรฉsolution de lโรฉquation diophantienne ; lโarticle [KC85] offre รฉgalement une dรฉmonstration de stabilitรฉ ;
โข GPC (Generalized Predictive Control) prรฉsentรฉe par [CMT87] โ Cette mรฉthode la plus connue, basรฉe sur un modรจle de type CARIMA, introduit un horizon de prรฉdiction sur la commande, agit conformรฉment au principe de lโhorizon fuyant et peut รชtre appliquรฉe aux systรจmes ร non minimum de phase, aux systรจmes instables en boucle ouverte, aux systรจmes avec retards purs variables ;
โข PFC (Predictive Functional Control) [RAAKJS87] est un algorithme prรฉdictif simple, utilisรฉ surtout pour des systรจmes SISO industriels rapides et/ou non-linรฉaires, sโavรฉrant pratique pour lโingรฉnieur en permettant le rรฉglage direct des paramรจtres (par exemple la constante de temps) associรฉes au temps de montรฉ; pour garder la simplicitรฉ, une manque de rigueur en performance et surtout dans la garantie des contraints est associรฉe avec cet algorithme ;
โข CRHPC (Constrained Receding Horizon Predictive Control) [CS91] propose de prendre en compte des contraints terminales sous forme ยซ รฉgalitรฉ ยป sur la sortie sur un horizon fini au-delร de lโhorizon de prรฉdiction ;
โข MPC (Model Predictive Control) formulรฉe dans lโespace dโรฉtat par [Mor94] utilise le formalisme de la reprรฉsentation dโรฉtat pour faciliter lโanalyse de la stabilitรฉ et de la robustesse.
En fait, toutes ces variantes de stratรฉgies de commande prรฉdictive sont aujourdโhui regroupรฉes sous le terme gรฉnรฉrique MPC, illustrant ainsi le rรดle fondamental du modรจle.
Par ailleurs, les derniรจres annรฉes ont รฉtรฉ marquรฉes par la mise en ลuvre de lois de commande prรฉdictives robustes, un exemple important se trouvant dans [KBM96] qui utilise la technique LMI pour rรฉsoudre un problรจme de type min-max. La commande prรฉdictive non-linรฉaire (NMPC) a รฉgalement connu un essor consรฉquent, avec des applications convaincantes en termes de qualitรฉs de rรฉglage, voir par exemple une mise en ลuvre trรจs rรฉcente dans [CB08].
Ce bref rappel historique a permis de donner une idรฉe de lโรฉvolution de la commande prรฉdictive, depuis les stratรฉgies ยซ classiques ยป bien connues maintenant jusquโaux dรฉveloppements les plus rรฉcents en termes de robustesse et dโapplication ร des systรจmes non-linรฉaires. Les travaux rรฉalisรฉs dans le cadre de ce mรฉmoire font partie de ces รฉvolutions rรฉcentes, sachant que seule la commande MPC sous forme de reprรฉsentation dโรฉtat sera examinรฉe par la suite.
Principes de la commande prรฉdictive
La commande prรฉdictive MPC reprรฉsente un moyen relativement simple dโaborder une loi deย commande dans le domaine temporel [CB04], et a dรฉmontrรฉ au travers de nombreuses applications ses qualitรฉs liรฉes ร la rรฉgulation des systรจmes multivariables, des systรจmes instables, des systรจmes ร retard [NC07], des systรจmes non-linรฉaires, des systรจmes ร non minimum de phase, des systรจmes hybrides [BD06].
Le principe ยซ philosophique ยป de la commande prรฉdictive est le suivant (Figure 2.1). Un modรจle discret du processus permet dans un premier temps de prรฉdire la sortie du systรจme sur un horizon fini. Puis, ร chaque instant, en minimisant un critรจre de performance sur cet horizon fini, une sรฉquence de commande est obtenue dont seul le premier รฉlรฉment est appliquรฉ au systรจme. La mรชme procรฉdure est enfin reprise ร la pรฉriode dโรฉchantillonnage suivante, selon le principe de lโhorizon fuyant. Le but est de maintenir la sortie du systรจme la plus prรจs possible de la rรฉfรฉrence dรฉsirรฉe, supposรฉe connue sur lโhorizon fini de prรฉdiction de faรงon ร mettre en รฉvidence un certain caractรจre anticipatif.
Rรฉitรฉration ร lโinstant suivant (ร droite)
La technique prรฉdictive permet en fait de reproduire de faรงon thรฉorique le comportement intuitif naturellement prรฉdictif ou anticipatif de lโรชtre humain : en conduisant une voiture, en marchant, en faisant du ski, en respectant le budget allouรฉ ร certaines activitรฉs sur une pรฉriode limitรฉe, en traversant une rueโฆ Ainsi, les skieurs (Figure 2.2) font une prรฉdiction de la trajectoire ร suivre sur un horizon fini, et รฉlaborent les actions qui vont leur permettre de la suivre, et puis ร chaque รฉtape lโhorizon de prรฉdiction glisse avec eux. En utilisant des commandes classiques, les dรฉcisions sont rรฉalisรฉes ร partir des erreurs passรฉes entre la sortie et la consigne, et non des erreurs prรฉdites. Or il apparaรฎt clairement dans le cas du ski que la structure prรฉdictive faisant intervenir des erreurs futures est fortement nรฉcessaire, le cas contraire รฉtant รฉquivalent ร skier en regardant ร lโarriรจre pour rรฉduire lโerreur entre la trajectoire dรฉsirรฉe et la position rรฉelle.
Les รฉtapes spรฉcifiques ร toutes les lois de commande prรฉdictive peuvent รชtre classifiรฉes comme suit :
โข รฉlaboration (choix) du modรจle du systรจme sur lequel est basรฉe la prรฉdiction de la sortie ;
โข spรฉcification de la trajectoire que doit suivre la sortie ;
โข minimisation dโun critรจre quadratique ร horizon fini รฉlaborant une sรฉquence de commandes futures ;
โข application du premier รฉlรฉment de la sรฉquence de commande au systรจme et au modรจle ;
Les deux derniรจres รฉtapes sont rรฉpรฉtรฉes ร chaque instant dโรฉchantillonnage, conformรฉment au principe de lโhorizon fuyant.
Pour les systรจmes multivariables, cet algorithme est appliquรฉ simultanรฉment ร chaque sortie, il en rรฉsulte une commande diffรฉrente pour chaque entrรฉe du systรจme.
Choix du modรจle du processus
La loi de commande prรฉdictive implique la connaissance du comportement futur du systรจme prรฉdit ร lโaide dโun modรจle du processus. Ainsi lโรฉlรฉment central de la commande MPC est le modรจle du systรจme. Ce point fort peut devenir aussi son point faible, selon la qualitรฉ du modรจle. Trouver le bon modรจle (le plus simple possible, mais malgrรฉ tout suffisamment significatif et adaptรฉ aux besoins, en offrant des prรฉdictions suffisamment prรฉcises) implique une connaissance appropriรฉe du systรจme. Les modรจles rรฉsultent souvent dโune phase dโidentification [Lan02], qui peut se faire en utilisant les lois de la physique, de la chimie ou encore de faรงon expรฉrimentale en effectuant diverses expรฉriences sur le systรจme. Le modรจle doit รชtre capable de prรฉdire le comportement du systรจme en rรฉponse ร une sollicitation donnรฉe.
Des techniques existent รฉgalement, qui utilisent un modรจle variant dans le temps sur lโhorizon de prรฉdiction, dโautres conรงues sur un modรจle ร base de techniques floues. Prendre en compte les parties non-linรฉaires des systรจmes par une modรฉlisation floue et commander de faรงon prรฉdictive ce modรจle peut conduire ร une amรฉlioration des performances [EVW05]. Grรขce ร la simplicitรฉ du modรจle, corrรฉlรฉe avec la souplesse du correcteur prรฉdictif, cette vision devient intรฉressante en milieu industriel.
Certes, les systรจmes industriels sont rarement linรฉaires, mais dans la pratique la reprรฉsentation choisie est souvent un modรจle linรฉaire, induisant en lโabsence de contraintes une structure linรฉaire de la loi de commande prรฉdictive. Ainsi, de cette maniรจre, lโoptimisation et lโanalyse hors ligne du comportement en boucle fermรฉe sont beaucoup plus faciles [Ros03]. En dernier lieu, si la modรฉlisation linรฉaire sโavรจre insuffisante, une mise en ลuvre via un modรจle non-linรฉaire peut sโenvisager.
Ces modรจles servant ร la prรฉdiction sont classiquement des modรจles ร temps discret, dรจs lors que la commande prรฉdictive est plutรดt implรฉmentรฉe sous forme discrรจte sur calculateur. Malgrรฉ tout, des techniques de synthรจse ร temps continu existent [DG91].
En conclusion partant dโun modรจle initial (qui nโest pas forcรฉment le meilleur choix de modรจle), aprรจs un premier essai de commande prรฉdictive qui ne donne pas les rรฉsultats souhaitรฉs, rien nโempรชche lโingรฉnieur de retoucher le modรจle du systรจme en vue de lโรฉlaboration dโune nouvelle loi de commande prรฉdictive [Ric93]. Une autre dรฉmarche traitรฉe dans cette thรจse se base sur une approche de robustification ร partir de modรจles linรฉaires pouvant รชtre imparfaits. En effet, afin dโamรฉliorer encore les performances des structures prรฉdictives, lโรฉtape de robustification de la commande MPC, utilisant un paramรจtre de Youla et les outils de lโoptimisation convexe, doit permettre de tenir compte des incertitudes de modรจle et globalement de non-linรฉaritรฉs. Lโamรฉlioration de la robustesse vis-ร -vis de ces incertitudes sera lโobjet des chapitres suivants.
Paramรจtres de rรฉglage de la commande prรฉdictive
Choisir le bon modรจle du systรจme et un correcteur MPC comme stratรฉgie de commande ne rรฉsout pas encore le problรจme. Il reste ร dรฉterminer les paramรจtres de rรฉglage spรฉcifiques ร la commande prรฉdictive, qui interviennent gรฉnรฉralement dans le critรจre de minimisation. Ces paramรจtres sont en fait assez semblables dโune structure prรฉdictive ร une autre, se composant dโhorizons de prรฉdiction et de pondรฉrations. Si lโon se base sur une stratรฉgie prรฉdictive de type GPC (sans doute la plus connue), ces paramรจtres de rรฉglage sont les suivants :
โข les horizons infรฉrieur ( N1 ) et supรฉrieur ( N2 ) de prรฉdiction sur la sortie ;
โข lโhorizon de prรฉdiction sur la commande ( Nu ) ;
โขย les facteurs de ~ ) et sur lโeffort de pondรฉrations sur lโerreur de poursuite ( QJ ~).
Dans le cas de la commande prรฉdictive avec contraintes, il convient de rรฉgler รฉgalement les horizons sur les contraintes [Ola05]. Le critรจre dโoptimisation peut englober aussi des coรปts terminaux qui doivent รชtre bien choisis. Il faut noter que non seulement ces paramรจtres de rรฉglage, mais aussi la structure du critรจre quadratique, jouent un rรดle fondamental sur les performances de la commande rรฉsultante. Dans la pratique, la pรฉriode dโรฉchantillonnage a aussi un rรดle essentiel. Plusieurs stratรฉgies de choix de ces paramรจtres existent, par exemple [BD96], [RLM05], [Ros03]. Ainsi, si lโon se rรฉfรจre au cas GPC, on notera que pour un systรจme ร retard, lโhorizon infรฉrieur de prรฉdiction sur la sortie peut รชtre choisi รฉgal ร la valeur du retard pur divisรฉ par la pรฉriode dโรฉchantillonnage, pour les autres systรจmes il peut รชtre รฉgal ร 1. Lโhorizon supรฉrieur de prรฉdiction sur la sortie peut รชtre choisi approximativement รฉgal au temps de rรฉponse du processus divisรฉ par la pรฉriode dโรฉchantillonnage. Si N2 augmente, les performances nominales en boucle fermรฉe sont amรฉliorรฉes si toutefois Nu est suffisamment grand (ceci est nรฉcessaire pour un bon conditionnement). Pourtant dans la pratique, pour beaucoup de systรจmes, on constate quโune valeur de Nu supรฉrieure ร 3 nโapporte pas de diffรฉrences significatives. Une autre rรจgle gรฉnรฉrale est de choisir N2 โ Nu supรฉrieur au temps de rรฉponse.
Lโhorizon de prรฉdiction sur la commande doit รชtre augmentรฉ en fonction de la complexitรฉ du systรจme ร piloter. Pour les systรจmes stables simples (SISO), Nu peut รชtre choisi รฉgal ร 1, parce que dans ce cas le comportement du systรจme en boucle fermรฉe suit le comportement du systรจme en boucle ouverte, en restant stable. Pour les systรจmes instables, Nu doit รชtre choisi (strictement) supรฉrieur au nombre des pรดles instables. Gรฉnรฉralement la pondรฉration sur lโerreur de poursuite ~ est considรฉrรฉe comme QJ ~intervient et est unitaire, dans ce cas seule la pondรฉration sur lโeffort de commandeRJ ~ choisie conformรฉment au critรจre suivant : lโaugmentation de RJ conduit ร une rรฉponse plus lente du systรจme bouclรฉ avec le correcteur. Pour les systรจmes multivariables, les ~ ~ pondรฉrations QJ et RJ jouent un rรดle trรจs important sur le dรฉpassement et sur la largeur relative de la bande passante. Ces matrices sont utilisรฉes en vue de moduler la pondรฉration relative entre les diffรฉrentes voies dโun modรจle MIMO [Ros03]. Une normalisation de lโerreur de poursuite par rapport ร lโeffort de commande sโimpose en vue de donner un sens physique au choix des pondรฉrations. Une bonne sรฉlection de ces pondรฉrations pour le cas MIMO peut sโavรฉrer relativement longue. Notons enfin que dans le cas des lois de commande prรฉdictives adaptatives [AW95], pour lesquelles il est nรฉcessaire dโestimer le modรจle du systรจme en ligne ร chaque pรฉriode dโรฉchantillonnage, les paramรจtres de rรฉglage de la commande MPC adaptative peuvent รฉventuellement rester les mรชmes dรจs lors que le systรจme varie lentement au cours du temps.
Dans le cas de la commande prรฉdictive multivariable, les mรชmes horizons de prรฉdiction sur toutes les sorties, ainsi que les mรชmes horizons de commande sont gรฉnรฉralement choisis, sauf si le comportement du systรจme est vraiment trรจs diffรฉrent sur chaque voie entrรฉe/sortie.
Motivations du choix de la loi de commande : MPC MIMO
Plusieurs structures de reprรฉsentations linรฉaires dโun systรจme physique sont utilisรฉes de faรงon classique pour la modรฉlisation : formulation entrรฉe/sortie par fonction de transfert (รฉquivalent ร une implantation par รฉquations aux diffรฉrences), approche par reprรฉsentation dโรฉtat discrรจte, ou encore reprรฉsentation par convolution discrรจte. La reprรฉsentation polynomiale entrรฉe/sortie possรจde lโavantage de pouvoir utiliser directement des fonctions de transfert issues de techniques dโidentification ยซ boรฎte noire ยป par exemple, ce qui sโadapte peut-รชtre plus facilement ร un problรจme industriel. Cependant, elle devient trรจs lourde ร manipuler dans un contexte de commande multivariable. De fait, la reprรฉsentation dโรฉtat discrรจte est le formalisme privilรฉgiรฉ dans le cadre de ces travaux, dรจs lors, comme on le verra par la suite, quโil se trouve le plus adaptรฉ ร la manipulation des systรจmes multivariables.
Partant de ce constat, la commande MPC sโavรจre une loi de commande trรจs intรฉressante offrant la possibilitรฉ de permettre une analyse relativement simple de la stabilitรฉ et de la robustesse [CB04]. En effet, le correcteur MPC peut รชtre interprรฉtรฉ comme un compensateur incluant un observateur. Ainsi, la stabilitรฉ, les performances et la robustesse sont liรฉes aux pรดles de lโobservateur (placรฉs directement dans la rรฉgion souhaitรฉe) et aux pรดles du correcteur (induits par le choix des horizons et des pondรฉrations).
Par rapport aux reprรฉsentations dites ยซ polynomiales ยป (comme la formulation de la commande GPC ยซ polynomiale ยป [BD96]), la commande MPC utilisant le formalisme dโรฉtat permet de traiter naturellement sous une forme unifiรฉe le cas des systรจmes monovariables et multivariables. Il est clair que lโinteraction entre les diffรฉrentes voies entrรฉe/sortie des systรจmes MIMO suggรจre lโutilisation de la technique MPC sous forme dโรฉtat qui considรจre explicitement le systรจme avec ses couplages, plutรดt quโune loi de commande prรฉdictive appliquรฉe ร chaque systรจme SISO obtenu en dรฉcouplant le systรจme initial. En effet, dans ce dernier cas, les performances obtenues peuvent รชtre mรฉdiocres ou peu satisfaisantes, le systรจme couplรฉ risquant mรชme de devenir instable.
Par rapport aux stratรฉgies classiques, la commande MPC apporte un plus grรขce ร sa maniรจre systรฉmatique de traiter les systรจmes multivariables, comparรฉe par exemple ร des outils comme lโutilisation de lieux de Nyquist multivariables [Mac89] qui souvent ne conduisent pas ร un rรฉglage prรฉcis. Axรฉe on lโa vu sur une bonne connaissance du modรจle qui englobe les interactions entre les diffรฉrentes voies entrรฉe/sortie du systรจme MIMO, la commande MPC rรฉagit mieux quโun correcteur PID, qui nโest pas capable de prendre en compte les couplages multivariables, car il utilise trop peu dโinformations liรฉes au modรจle [Ros03].
Un autre avantage de la commande MPC MIMO sous forme dโรฉtat rรฉside dans le fait que cette technique peut sโappliquer aussi ร des systรจmes non carrรฉs (possรฉdant un nombre dโentrรฉes diffรฉrent du nombre de sorties), plus difficiles ร rรฉgler avec des lois de commande classiques.
De faรงon gรฉnรฉrale, lโintรฉrรชt reconnu de la mรฉthode MPC rรฉside dans sa capacitรฉ ร prendre en compte simplement des contraintes [Ola05], [GKR97], [LK99] (sur lโรฉtat, sur lโincrรฉment ou lโamplitude des commandes, sur les sorties, sur le dรฉpassementโฆ) lors de la synthรจse de la loi de commande. Cette caractรฉristique renforce encore la puissance et lโattrait de la technique MPC. Cependant, dans le cadre de cette thรจse, aucune contrainte ne sera prise en compte. La technique de robustification mise en ลuvre se base sur la synthรจse dโun correcteur initial stabilisant MPC en lโabsence de contraintes, robustifiรฉ ensuite face ร plusieurs classes dโincertitudes ร lโaide dโun paramรจtre de Youla. Cette restriction permet de rester dans le cas dโune structure de commande robustifiรฉe linรฉaire, et ne nรฉcessite pas dโoptimisation temps rรฉel du problรจme ร rรฉsoudre.
Synthรจse de la commande prรฉdictive multivariable (MPC MIMO)
Le paragraphe prรฉcรฉdent a justifiรฉ de faรงon quelque peu ยซ philosophique ยป lโintรฉrรชt de la stratรฉgie MPC MIMO pour la commande des systรจmes multivariables, avec un modรจle du systรจme sous forme de reprรฉsentation dโรฉtat. Cette partie dรฉcrit maintenant plus spรฉcifiquement la procรฉdure dโรฉlaboration de la loi de commande prรฉdictive sous forme dโรฉtat. Ce dรฉveloppement est rรฉalisรฉ pour le cas gรฉnรฉral dโun systรจme multivariable non carrรฉ, incluant bien sรปr comme cas particulier celui de la commande MPC des systรจmes monovariables.
La Figure 2.3 illustre les trois รฉtapes nรฉcessaires ร la formulation de la loi de commande prรฉdictive MIMO : mise sous forme dโรฉtat du modรจle du systรจme (obtenu aprรจs une รฉtape prรฉliminaire de modรฉlisation), calcul de la loi de commande (gain du correcteur et prรฉ-filtre de consigne obtenus par minimisation dโun critรจre de performance), estimation de lโรฉtat par lโintermรฉdiaire dโun observateur si lโรฉtat du systรจme nโest pas disponible. Ces diffรฉrentes รฉtapes sont dรฉtaillรฉes ci-dessous. yr (k+N2)ย ย Prรฉ-filtre deย + ฮu(k) โซ u(k) Modรจle du y(k) consigneโsystรจme Observateuryห(k)
Reprรฉsentation dโรฉtat du modรจle et prรฉdiction
Le point de dรฉpart de la synthรจse consiste ร dรฉfinir le modรจle du systรจme ร รฉtudier. Considรฉrons pour cela un modรจle discret multivariable linรฉaire invariant dans le temps sous forme dโรฉtat de dimension n , avec m entrรฉes et p sorties : x(k + 1) = A x(k) + Bu(k) (2.1) y(k) = Cx(k)
oรน les matrices ร coefficients rรฉels A โ Rnร n , B โ Rnร m , C โ R pร n sont respectivement les matrices dโรฉtat, de commande et dโobservation reprรฉsentant le systรจme multivariable, le vecteur x โ Rnร 1 contient les รฉtats du modรจle, le vecteur u โ Rmร 1 dรฉcrit les entrรฉes du modรจle, y โ R pร 1 reprรฉsente le vecteur des sorties et k โ N caractรฉrise le temps discret (par dรฉfinition, si Te est la pรฉriode dโรฉchantillonnage cadenรงant le systรจme continu pilotรฉ par calculateur, on note r(k) la valeur prise par un signal r ร lโinstant dโรฉchantillonnage k Te , i.e. r(k) = r(t) t =k Te ). Pour simplifier les notations, la relation (2.2) sera utilisรฉe avec la mรชme signification que lโรฉquation (2.1) : AB (A,B,C,0) ou (2.2)
Les notations suivantes seront considรฉrรฉes tout au long de ce mรฉmoire : une lettre minuscule pour dรฉsigner un scalaire ( a ), une lettre minuscule en caractรจre gras pour un vecteur ( a ) et une lettre majuscule en caractรจre gras pour une matrice (A).
Si lโon se rรฉfรจre ร la forme polynomiale de la commande GPC, la reprรฉsentation la plus utilisรฉe dans ce cas est un modรจle de type CARIMA (Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average). Il est possible de faire un lien entre ces deux formulations grรขce ร des mรฉthodes de passage du modรจle CARIMA ร une reprรฉsentation dโรฉtat [OC93], [SRD07b].
Une analyse de la reprรฉsentation (2.1) montre que le vecteur de commande u intervient directement dans cette reprรฉsentation. Dรจs lors que lโon souhaite faire intervenir, comme ce sera le cas ร partir du paragraphe 2.3.2, lโincrรฉment de commande ฮu โ Rmร 1 (par dรฉfinition lโincrรฉment dโun signal r est donnรฉ par ฮr(k) = r(k) โ r(k โ1) ) directement dans le critรจre quadratique ร minimiser, il convient de modifier la reprรฉsentation (2.1) pour introduire cet incrรฉment. Cette opรฉration est รฉquivalente ร considรฉrer que le correcteur agit pour appliquer un signal ฮu au nouveau systรจme ยซ รฉtendu ยป constituรฉ de lโaction intรฉgrale discrรจte (2.3) et du systรจme initial : u(k) = u(k โ1) + ฮu(k) (2.3).
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Table des matiรจres
Chapitre 1 Introduction
1.1. Contexte
1.2. Motivations
1.3. Organisation de la thรจse
Chapitre 2 Commande prรฉdictive multivariable
2.1. Introduction
2.2. Philosophie de la commande prรฉdictive
2.2.1. Historique
2.2.2. Principes de la commande prรฉdictive
2.2.3. Choix du modรจle du processus
2.2.4. Paramรจtres de rรฉglage de la commande prรฉdictive
2.2.5. Motivations du choix de la loi de commande : MPC MIMO
2.3. Synthรจse de la commande prรฉdictive multivariable (MPC MIMO)
2.3.1. Reprรฉsentation dโรฉtat du modรจle et prรฉdiction
2.3.2. Critรจre de performance
2.3.3. Elaboration de la loi de commande
2.3.4. Synthรจse de lโobservateur
2.4. Exemple
2.5. Conclusions
Chapitre 3 Robustification de lois de commande MPC multivariables
3.1. Introduction
3.2. Contexte
3.2.1. Commande prรฉdictive robuste ou robustifiรฉe dans la littรฉrature
3.2.2. Motivation du choix de la mรฉthode de robustification
3.3. Robustesse โ gรฉnรฉralitรฉs
3.3.1. Rappel sur les incertitudes non-structurรฉes
3.3.2. Quelques outils de robustesse
3.3.3. Etude de faisabilitรฉ
3.4. Gรฉnรฉralitรฉs sur la synthรจse par le paramรจtre de Youla
3.4.1. Paramรฉtrisation de tous les correcteurs stabilisants via le paramรจtre de Youla
3.4.2. Choix de la forme du paramรจtre de Youla multivariable
3.5. Robustesse en stabilitรฉ โ Incertitudes non-structurรฉes additives
3.5.1. Formulation gรฉnรฉrale du problรจme de robustesse face ร des incertitudes non-structurรฉes additives
3.5.2. Calcul de la boucle fermรฉe
3.5.3. Transformation en LMI
3.5.4. Evaluation du nombre de variables scalaires de dรฉcision
3.6. Robustesse en stabilitรฉ โ Incertitudes non-structurรฉes multiplicatives
3.6.1. Formulation gรฉnรฉrale du problรจme de robustesse face ร des incertitudes non-structurรฉes multiplicatives
3.6.2. Calcul de la boucle fermรฉe
3.6.3. Evaluation du nombre de variables scalaires de dรฉcision
3.7. Performances nominales via des gabarits temporels sur les sorties
3.7.1. Formulation du problรจme
3.7.2. Calcul explicite du transfert perturbations/sorties
3.7.3. Mise sous forme LMI
3.7.4. Etude de la complexitรฉ du problรจme
3.7.5. Analyse de faisabilitรฉ
3.8. Rรฉduction de lโordre du paramรจtre de Youla
3.9. Exemples dโapplication
3.9.1. Application ร la commande dโune machine asynchrone
3.9.2. Application ร un rรฉacteur chimique
3.10. Conclusions
Chapitre 4 Robustification de lois de commande MPC multivariables : Prise en compte dโincertitudes structurรฉes
4.1. Introduction
4.2. Contexte
4.2.1. Commande prรฉdictive robuste face ร des incertitudes structurรฉes dans la littรฉrature
4.2.2. Motivation du choix de la mรฉthode de robustification
4.3. Notions thรฉoriques sur la robustesse face ร des incertitudes structurรฉes
4.3.1. Rappel sur les incertitudes polytopiques
4.3.2. Quelques outils de robustesse
4.4. Incertitude polytopique dans le cas dโun correcteur initial stable sur tout le domaine incertain
4.4.1. Formulation du problรจme de robustesse
4.4.2. Calcul du transfert ubT
4.4.3. Analyse des rรฉsultats obtenus
4.4.4. Exemple
4.5. Incertitude polytopique dans le cas dโun correcteur initial instable sur une partie du domaine incertain
4.5.1. Formulation du problรจme
4.5.2. Approches proposรฉes dans la littรฉrature
4.5.3. Solution sous-optimale de complexitรฉ raisonnable
4.5.4. Etude de la complexitรฉ du problรจme
4.5.5. Analyse de faisabilitรฉ
4.5.6. Exemple
4.6. Conclusions
Chapitre 5 Mise au point du logiciel MIMOptMPC
5.1. Introduction
5.2. Contexte
5.3. Paramรจtres et options de robustification
5.3.1. Paramรจtres du systรจme
5.3.2. Paramรจtres et options de la loi de commande MPC initiale
5.3.3. Paramรจtres et options de robustification
5.4. Outils de visualisation
5.4.1. Analyse du systรจme et du modรจle initial
5.4.2. Analyse des rรฉsultats obtenus avec le correcteur MPC initial
5.4.3. Analyse des rรฉsultats obtenus aprรจs la robustification
5.5. Conclusions
Chapitre 6 Application ร un systรจme complexe
6.1. Introduction
6.2. Description du systรจme
6.2.1. Prรฉsentation gรฉnรฉrale
6.2.2. Etude du pivot
6.3. Problรฉmatique
6.4. Linรฉarisation du systรจme
6.5. Elaboration de la commande
6.5.1. Correcteur prรฉdictif initial
6.5.2. Correcteur robustifiรฉ face ร des incertitudes additives et polytopiques
6.6. Conclusions
Conclusions
Originalitรฉ du travail et apports scientifiques
Perspectives
Annexe A
A.1. Calcul des sorties prรฉdites
A.2. Calcul de la loi de commande MPC : une variante
A.3. Mise en ลuvre dโun observateur ยซ estimateur ยป
Annexe B
B.1. LMIs โ Gรฉnรฉralitรฉs
B.2. BMIsโ Gรฉnรฉralitรฉs
B.3. Dรฉmonstrations des thรฉorรจmes
B.3.1. Dรฉmonstration du Thรฉorรจme 2 (Lemme bornรฉ rรฉel pour le cas discret)
B.3.2. Dรฉmonstration du Thรฉorรจme 3
Liste des figures
Liste des tableaux
Rรฉfรฉrences bibliographiques
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