Ense3 - rubrique formation - cursus

Advanced Process Control : Methods and Implementation Tools (ASI / M2-MISCIT) - 5EUS5AUA

  • Volumes horaires

    • CM 26.0
    • Projet -
    • TD -
    • Stage -
    • TP 34.0

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 5.0

Objectif(s)

Présenter les méthodes avancées en automatique pour la commande optimale, la commande prédictive et le diagnostic des systèmes et donner les outils pour réaliser l'implantation des algorithmes issus des méthodes d'automatique avancée sur systèmes embarqués

Responsable(s)

Christophe BERENGUER

Contenu(s)

1. Commande optimale et commande prédictive : Exemple d'illustration ; Equation de prédiction pour les systèmes linéaires invariants ; Définition de la fonction coût ; Lien avec la commande optimale linéaire quadratique ; Définition des types de contraintes ; Commande prédictive sous contraintes ; Paramétrisation de la commande ; Exemples d'application ; Commande prédictive pour les systèmes non linéaires
2. Diagnostique à base de modèles Présentation du problème de détection, localisation et diagnostic des défauts dans le cadre de la surveillance et de la sûreté des systèmes complexes et de la tolérance aux fautes - Présentation des différentes approches et de l'approche à base de modèle. Validations de données : erreurs de mesure, équation de bilan, estimation d'état, modèles linéaires et bilinéaires, systèmes contraints et non contraints, réconciliation robuste. Cas statique : Génération d'équations redondance analytique - Notion de redondance - Espace de parité - Vecteur de parité - Structuration des résidus. Espace de parité dynamique : Redondance temporelle - Auto et inter-redondance - Analyse des résidus. Génération de résidus par observateurs : Observateurs pour le diagnostic - Observateurs à entrées inconnues - Bancs d'observateurs
3. Implantation de code et systèmes embarqués: généralités sur les systèmes embarqués et temps réel. Algorithmes d'ordonnancement temps-réel, Contraintes d'implémentation

TPNE demandé par les enseignants : travail et approfondissement du cours, exercices de TD, préparation et finalisation (compte-rendu) des BE et des TP

Prérequis

Modules de mathématiques de TC, Automatique 1, Automatique 2, Programmation Scientifique, Informatique Temps-Réel

Contrôle des connaissances

Session normale
Contrôle continu (CC) : Le CC est composé de note de BE et de TP.
Contrôle terminal (CT) : 1 épreuve écrite d'1h et une épreuve écrite de 2h

Session de rattrapage
La note obtenue remplace la note de CT. Le CC n'est pas rattrapable.

CC 40% + CT 60%

L'examen existe uniquement en anglais FR

Calendrier

Le cours est programmé dans ces filières :

cf. l'emploi du temps 2019/2020

Informations complémentaires

Code de l'enseignement : 5EUS5AUA
Langue(s) d'enseignement : FR FR

Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.

Bibliographie

1) R. Isermann, Fault-Diagnosis Systems - An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Springer, 2006.
2) E. F. Camacho and C.Bordons Alba, Model Predictive Control, Springer 2004.
3)M. Alamir, A Pragmatic Story of Model Predictive Control: Self-Contained algorithms and case-studies, CreateSpace, 2013.