1 / 34

Chapitre VI :Description interne des systèmes linéaires invariants (SLI) - Représentation d’état

Chapitre VI :Description interne des systèmes linéaires invariants (SLI) - Représentation d’état. VI-1 Introduction. VI-2 Représentation d’état. VI-3 Obtention des équations d’états. VI-4 Solution générale des équations d'états.

wallis
Download Presentation

Chapitre VI :Description interne des systèmes linéaires invariants (SLI) - Représentation d’état

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Chapitre VI :Description interne des systèmes linéaires invariants (SLI) - Représentation d’état VI-1 Introduction VI-2 Représentation d’état VI-3 Obtention des équations d’états VI-4 Solution générale des équations d'états VI-5 Expression de la transmittance en fonction de la représentation d'état ( Matrice de transfert) VI-6 Représentation d'état d'un système échantillonné VI-7 Commandabilité et Observabilité d’un SLI

  2. VI-1 Introduction Nous allons dans les chapitres VI et VII introduire un nouvel outil pour l’étude des systèmes : LA REPRESENTTION D’ETAT Cet outil utilise l’algèbre linéaire (calcul matriciel) dont les principaux avantages sont : • Un même formalisme pour les systèmes analogiques ou échantillonnés. • Un même formalisme pour les systèmes mono- ou multi-variable. • Une analyse interne des systèmes. • L’utilisation généralisée de l’ordinateur. VI-2 Représentation d’état Prenons par exemple un système d’ordre n : n équations du 1er ordre + s=f(e,x) équation différentielle d’ordre n e s Equation d’état Equation d’observation

  3. p : entrées q : sorties avec : n A : matrice de dynamique ou matrice d’état B : matrice de commande C : matrice d’observation D : matrice de transfert direct n p A, B, C et D constitue la représentation d’état n n q p Dsera nulle pour un système physique réel q Exemple 1 1er Ordre variable d’état : v (tension aux bornes du condensateur) C équation d’observation : v s e R équation d’observation :

  4. K Amortissement (f) y M e(t) 2ème Ordre Exemple 2 : Equation du mouvement : Pour un système le vecteur d'état n'est pas unique : il existe une infinité de représentation pour un même système. Prenons les variables suivantes : On prend pour variables celles qui définissent les CI

  5. Exemple 3 : d2 d1 h1 h2 S1 S2 q2 q1

  6. VI-3 Obtention des équations d’états VI-3-1 Cas Continu • directement (voir exemples précédent) • A partir de la transmittance Principe : Transmittance  schéma bloc • variables d'états = sortie des intégrateurs • réécrire n équations différentielles du 1er ordre 1ère Réalisation Compagne (Matrice de commandabilité) On part de la forme normalisée : On peut poser : et On revient maintenant dans le domaine temporel : et

  7. Schéma de la transmittance : + + + + s(t) + + + + a0 an an-1 an-2 a1 + x(n) x(n-1) x(n-2) x’ + 1/p 1/p 1/p e(t) x(t) xn-1 x2 xn x1 - b1 b0 bn-1 bn-2 + + + + + + Intégrateur

  8. Equation d'état : Equation d'observation : 1ère Forme Compagne Si D=O et

  9. 2ème Réalisation Compagne (Matrice d'observabilité) On part de la forme normalisée :

  10. Schéma de la transmittance : e(t) an-1 an a0 an-2 + + + + x2 xn x1 1/p 1/p 1/p s(t) - - - bn-1 b0 bn-2 Equation d'observation :

  11. Equation d'état : 2ème Forme Compagne Si D=O et

  12. + e(t) xi + pi Réalisation Diagonale ou modale ou de Jordan Ici on va décomposer la transmittance F(p) en éléments simples. Cas de n pôles simples Intégrateur graphe Donc le graphe de F(p) sera décrit par une succession de ces graphes élémentaires

  13. + an s(t) e(t) + + x1 + r1 + + p1 + xn + rn + + Equation d'observation : pn Equation d'état :

  14. Cas d'un pôle multiple : p1 d'ordre  Quel est le graphe de + + + E(p) + + + p1 p1 p1  cellules Le graphe de sera la cascade de -1 cellules Donc le graphe final sera

  15. + an s(t) e(t) + +  + + -1 + x x-1 x1 + + + + 1 + + + + p1 p1 p1 + x+1 + r+1 + + p+1 + + xn + rn + pn

  16. Equation d'état : Bloc de Jordan -1  Equation d'observation :

  17. Exemple : Soit la transmittance suivante : 1ère Réalisation compagne : 2ème Réalisation compagne :

  18. Réalisation Modale :

  19. VI-3-2 Cas Discret Equation d’état Continu : Equation d’observation D + x + + B C s(t) e(t) + A Equation d’état Discret : Equation d’observation D + Retard d'un échantillon = + + B C sk ek + A

  20. VI-4 Solution générale des équations d'états VI-4-1 Cas Continu Equation d’état Solution = Solution générale sans entrée (e=0) + Solution particulière avec entrée (e) a - Solution générale sans entrée (e=0) où t0 est l'instant initial La matrice s'appelle la matrice de transition d'état Propriétés de  :

  21. Calculs de  : • Par le calcul de la série : • Si A est diagonale : • Par la transformée de Laplace : La méthode consiste donc à calculer la matrice puis à prendre la transformée de Laplace inverse de chacun des termes de la matrice

  22. Par le théorème de Caley-Hamilton : Le théorème exprime que toute matrice carrée A est solution de l'équation caractéristique : Donc : An s'exprime donc en combinaison linéaire de I,A, A2, …, An-1. Il en découle que le développement : est limité au degré n-1 : Les coefficients i vérifient pour chaque valeur propre i l'équation : b - Solution particulière pour e0 On utilise la technique classique de variation de la constante, donc on cherche une solution particulière de la forme :

  23. on sait que : Donc la solution est : Généralement on peut toujours se ramener à t0=0 : Si de plus on a e(t) causale :

  24. c – Réponse Forcée et Réponse Impulsionnelle Réponse impulsionnelle : VI-4-2 Cas Discret a – Régime libre b – Solution Globale

  25. Si e est causale c – Réponse Forcée et Réponse Impulsionnelle Calcul de Ak : Prenons la TZ de (1) :

  26. En utilisant les deux expressions connues de xk on obtient : VI-5 Expression de la transmittance en fonction de la représentation d'état ( Matrice de transfert) e est de taille p s est de taille q n ordre du système On considère le système suivant : En prenant la TL :

  27. p q Dans le cas général F(p) sera une matrice : Remarque importante: Les éléments de la matrice ont tous le même dénominateur égale à : Donc les valeurs propres de la matrice dynamique A sont solutions de l'équation et sont aussi les pôles de la transmittance VI-6 Représentation d'état d'un système échantillonné T F(p) A,B, C, D s(t) B0 ek sk Ae, Be, Ce, De F(Z) Réalisation à l'aide d'une des trois méthodes décrites

  28. Calcul de Ae,Be, Ce, De : On sait que le système continu A, B, C, D a pour solution : On utilise un bloqueur d'ordre zéro donc e() est constant entre les instants k et k+1, et vaut ek Ae Be Ce De Si le système A, B, C, D est invariant  le système Ae, Be, Ce, De est invariant également  Donc Be ne dépend pas de k

  29. VI-7 Commandabilité et Observabilité d’un SLI Définition : Commandabilité ou Gouvernabilité Un système d’équations est commandable à l’instant t0 si : Quelque soit les états x(t0) et x(t) pour t>t0, il existe une loi de commande e(t0 à t) capable de transférer le système de x(t0) à x(t). On dit donc que le système est commandable à l’instant t0 Le système est complètement commandable ou commandable s’il l’est quelque soit t0 (Cas des systèmes invariants) Définition : observabilité Un système A, B, C, D est observable à l’instant t0 : S’il existe un instant t> t0 tel que x(t0) puisse être déterminé à partir de la connaissance de s(t0 à t) quelque soit e(t). Le système est complètement observable ou observables’il l’est quelque soit t0 (Cas des systèmes invariants)

  30. VI-7-a Critère de Commandabilité Le système A, B, C, D est commandable si en représentation diagonale B n’a pas de ligne nulle. Si la ligne i de la matrice b est nulle implique que xi ne dépend d’aucunes entrées ej Critère général de Commandabilité On construit la matrice de commandabilité : Le système est commandable si C est de rang n ou encore s’il existe un déterminant n×n 0

  31. VI-7-b Critère d’Observabilité Le système A, B, C, D est observable si en représentation diagonale C n’a pas de colonne nulle. Si la colonne j de la matrice C est nulle implique qu’aucunes des sorties (s1 à sq) ne dépendra de xj Critère général d’Observabilité On construit la matrice d’observabilité : Le système est observable si  est de rang n ou encore s’il existe un déterminant n×n 0

  32. VI-7-c Deux cas de perte d’Observabilité 1 – Par échantillonnage (concerne les systèmes possédant au moins une paire de pôles complexes conjugués) Prenons l’exemple d’un deuxième ordre échantillonné par un bloqueur d’ordre zéro. Système continu T s(t) sk B0 ek 1ère Réalisation Compagne On constate bien que le système A, B, C, D est observable, car  est de rang 2 donc Observable Système échantillonné

  33. 1ère Réalisation Compagne Calculons le déterminant de  pour discuter de l’observabilité du système : La distance verticale entre les deux pôles complexes conjugués ne doit pas être un multiple de e 2 – Par compensation de pôles et zéros E S

  34. 1ère Réalisation Compagne Perte d’observabilité si un zéro est égale à un pôle

More Related