Modele de commande

La théorie du contrôle date du XIXe siècle, lorsque la base théorique de l`opération des gouverneurs a été décrite pour la première fois par James Clerk Maxwell. [2] la théorie du contrôle a été avancée par Edward Routh en 1874, Charles Sturm et en 1895, Adolf Hurwitz, qui ont tous contribué à l`établissement de critères de stabilité de contrôle; et à partir de 1922, le développement de la théorie du contrôle PID par Nicolas Minorsky. [3] bien qu`une application majeure de la théorie du contrôle soit dans l`ingénierie des systèmes de contrôle, qui traite de la conception de systèmes de contrôle de processus pour l`industrie, d`autres applications vont bien au-delà. Comme la théorie générale des systèmes de rétroaction, la théorie de contrôle est utile partout où la rétroaction se produit. Un problème de robustesse particulier est l`exigence d`un système de contrôle pour fonctionner correctement en présence de contraintes d`entrée et d`État. Dans le monde physique, chaque signal est limité. Il peut arriver qu`un contrôleur envoie des signaux de contrôle qui ne peuvent pas être suivis par le système physique, par exemple, en essayant de faire pivoter une vanne à une vitesse excessive. Cela peut produire un comportement indésirable du système en boucle fermée, ou même endommager ou casser des actionneurs ou d`autres sous-systèmes. Des techniques de contrôle spécifiques sont disponibles pour résoudre le problème: modèle de contrôle prédictif (voir plus loin) et systèmes anti-liquidation. Ce dernier est constitué d`un bloc de commande supplémentaire qui garantit que le signal de contrôle ne dépasse jamais un seuil donné. Les modèles MPC prévoient la modification des variables dépendantes du système modélisé qui sera causée par des changements dans les variables indépendantes. Dans un procédé chimique, les variables indépendantes qui peuvent être ajustées par le contrôleur sont souvent soit les points de consigne des contrôleurs PID régulateurs (pression, débit, température, etc.) ou l`élément de contrôle final (vannes, amortisseurs, etc.). Les variables indépendantes qui ne peuvent pas être ajustées par le contrôleur sont utilisées comme perturbations.

Les variables dépendantes dans ces processus sont d`autres mesures qui représentent soit des objectifs de contrôle ou des contraintes de processus. Le processus de détermination des équations qui régissent la dynamique du modèle est appelé identification du système. Cela peut être fait hors ligne: par exemple, l`exécution d`une série de mesures à partir de laquelle calculer un modèle mathématique approximé, généralement sa fonction de transfert ou de la matrice. Cette identification de la sortie, cependant, ne peut pas tenir compte de la dynamique non observable. Parfois, le modèle est construit directement à partir d`équations physiques connues, par exemple, dans le cas d`un système d`amortisseur à ressorts de masse, nous savons que m x ̈ (t) = − K x (t) − B x ̇ (t) {displaystyle m {ddot {x}} (t) =-Kx (t)-mathrm {B} {dot {x}} (t)}. Même en supposant qu`un modèle «complet» est utilisé dans la conception du contrôleur, tous les paramètres inclus dans ces équations (appelés «paramètres nominaux») ne sont jamais connus avec une précision absolue; le système de contrôle devra se comporter correctement même lorsqu`il est connecté à un système physique avec des valeurs de paramètre réelles à l`écart du nominal.

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