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GT - CPNL (Commande Predictive Non Linéaire) Programme de la ...

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GDR - MACS<strong>GT</strong> - SDH (Systèmes Dynamiques Hybri<strong>de</strong>s) &<strong>GT</strong> - <strong>CPNL</strong> (<strong>Comman<strong>de</strong></strong> <strong>Predictive</strong> <strong>Non</strong> Linéaire)Journée commune du jeudi 28 mai 2009ENSAM (Salle GAMMA)<strong>Programme</strong> <strong>de</strong> <strong>la</strong> journée9h45 - 10h00 :10h00 - 11h00 :11h00 - 12h00 :12h00 - 13h30 :13h40 - 14h40 :14h40 - 15h40 :15h40 - 16h40 :16h40 - 17h00 :Accueil<strong>Comman<strong>de</strong></strong> prédictive associée un observateur hybri<strong>de</strong> pour un convertisseurmulticellu<strong>la</strong>ire sériepar : M. Trabelsi, M. Ghanes, X. Lin-Shi, J.M Retif (AMPERE-INSA, Lyon), J.PBarbot (ECS-ENSEA, Cergy-Pontoise)<strong>Comman<strong>de</strong></strong> Prédictive <strong>de</strong>s Convertisseurs Statiques d’Énergie Électriquepar : M. Fa<strong>de</strong>l (LAPLACE, Université <strong>de</strong> Toulouse)DéjeunerSynthesis of Trajectory-Depen<strong>de</strong>nt Control Lyapunov Functions bya Single Linear Programpar : M. Lazar, A. Jokic (Dept. of Electrical Eng., Eindhoven Univ. of Technology)Prediction Based Stability Analysis for <strong>Non</strong>linear Hybrid Systemspar : M. A<strong>la</strong>mir (GIPSA-LAB, Grenoble)Pilotage <strong>de</strong>s systèmes commutés cycliques par une comman<strong>de</strong> prédictiveneuronalepar : D. Patino (CRAN, UHP - Nancy)Discussions1


Résumés <strong>de</strong>s présentationsM. Trabelsi, M. Ghanes, X. Lin-Shi, J.M Retif (AMPERE-INSA, Lyon), J.P Barbot (ECS-ENSEA, Cergy-Pontoise)"<strong>Comman<strong>de</strong></strong> prédictive associée un observateur hybri<strong>de</strong> pour un convertisseur multicellu<strong>la</strong>iresérie"Résumé : Dans cet exposé, nous nous intéressons à une comman<strong>de</strong> prédictive associée à un observateurhybri<strong>de</strong> appliquées sur un convertisseur série à 3 cellules <strong>de</strong> commutation alimentant unecharge <strong>de</strong> type RL. Pour ce type <strong>de</strong> convertisseur, le courant <strong>de</strong> charge et les tensions aux bornes <strong>de</strong>scon<strong>de</strong>nsateurs doivent être contrôlés simultanément avec <strong>de</strong>s contraintes <strong>de</strong> suivi différentes. Dansune première partie, une stratégie <strong>de</strong> comman<strong>de</strong> prédictive sera exposée dans le but <strong>de</strong> contrôler lesvariables d’état du système considéré. Cette approche sera basée sur un modèle d’état dit hybri<strong>de</strong>qui comportes à <strong>la</strong> fois les variables continues (courant <strong>de</strong> charge et tensions <strong>de</strong>s con<strong>de</strong>nsateurs) etles variables discrètes (comman<strong>de</strong>s <strong>de</strong>s transistors). Dans un second lieu, un observateur adaptatifinterconnecté est conçu pour le convertisseur considéré. Le but étant d’estimer les tensions <strong>de</strong>scon<strong>de</strong>nsateurs à partir <strong>de</strong> <strong>la</strong> mesure unique du courant <strong>de</strong> charge et <strong>de</strong> minimiser le nombre <strong>de</strong> capteurs.L’analyse <strong>de</strong> convergence <strong>de</strong> l’observateur ainsi que l’étu<strong>de</strong> <strong>de</strong> stabilité <strong>de</strong> <strong>la</strong> boucle ferméecomman<strong>de</strong>-observateur seront détaillés avant d’exposer <strong>la</strong> validation expérimentale pour prouverl’efficacité <strong>de</strong> l’alliance comman<strong>de</strong>-observateur proposée.M. Fa<strong>de</strong>l (LAPLACE, Université <strong>de</strong> Toulouse)<strong>Comman<strong>de</strong></strong> Prédictive <strong>de</strong>s Convertisseurs Statiques d’Énergie ÉlectriqueRésumé : Les convertisseurs statiques constituent <strong>de</strong>s systèmes Dynamiques Hybri<strong>de</strong>s par excellencedans le sens ou l’on souhaite imposer <strong>de</strong>s gran<strong>de</strong>urs continues (courant, tension, ..) enagissant sur <strong>de</strong>s gran<strong>de</strong>urs binaires (interrupteurs <strong>de</strong> puissance,Ě). En général plusieurs combinaisons<strong>de</strong>s variables d’entrées sont possibles pour répondre à une même requête, c’est ainsi que <strong>la</strong>voie <strong>de</strong> l’optimisation au sens d’un critère est ouverte. A ce niveau <strong>la</strong> comman<strong>de</strong> prédictive constitueune solution intéressante à plus d’un titre car elle permet <strong>de</strong>s fortes réactivités dynamiqueset un contrôle <strong>de</strong>s trajectoires. Cet exposé propose <strong>de</strong> montrer au travers d’exemples l’efficacité <strong>de</strong><strong>la</strong> comman<strong>de</strong> prédictive pour divers convertisseurs statiques en mettant l’accent sur <strong>la</strong> généralité <strong>de</strong>l’approche et avec une approche guidée par l’application.M. Lazar, A. Jokic (Dept. of Electrical Eng., Eindhoven Univ. of Technology)"Synthesis of Trajectory-Depen<strong>de</strong>nt Control Lyapunov Functions by a Single LinearProgram"Abstract : Although control Lyapunov functions (CLFs) provi<strong>de</strong> a mature framework for the synthesisof stabilizing controllers, their application in the field of hybrid systems remains scarce. Oneof the reasons for this is conservativeness of Lyapunov conditions. This article proposes a methodologythat reduces conservatism of CLF <strong>de</strong>sign and is applicable to a wi<strong>de</strong> c<strong>la</strong>ss of discrete-timenonlinear hybrid systems. Rather than searching for global CLFs off-line, we focus on synthesizingCLFs by solving on-line an optimization problem. This approach makes it possible to <strong>de</strong>rivea trajectory-<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nt CLF, which is allowed to be locally non-monotone. Besi<strong>de</strong>s the theoretica<strong>la</strong>ppeal of the proposed i<strong>de</strong>a, we indicate that for systems affine in control and CLFs based on infinitynorms, the corresponding on-line optimization problem can be formu<strong>la</strong>ted as a single linearprogram.2


M. A<strong>la</strong>mir (GIPSA-LAB, Grenoble)"Prediction Based Stability Analysis for <strong>Non</strong>linear Hybrid Systems"Abstract : In this talk, stability analysis formu<strong>la</strong>tion is proposed for general hybrid systems. Thetool is based on medium term prediction of the system behavior. The proposed scheme extends analready successfully used formu<strong>la</strong>tion on fractional PLL’s. Numerical examples are shown to illustratethe efficiency of the proposed solution.D. Patino (CRAN, UHP - Nancy)Pilotage <strong>de</strong>s systèmes commutés cycliques par une comman<strong>de</strong> prédictive neuronaleRésumé : Cet exposé abor<strong>de</strong> le problème du pilotage <strong>de</strong>s systèmes commutés à comportement cyclique.Ces systèmes se caractérisent par <strong>de</strong>s points <strong>de</strong> fonctionnement non auto-maintenables. Lemaintient sur l’un d’entre eux n’est alors assuré qu’en valeur moyenne. A partir <strong>de</strong> <strong>la</strong> spécificationd’un cycle optimal particulier au sens défini par un critère, une comman<strong>de</strong> prédictive est é<strong>la</strong>boréepermettant <strong>la</strong> poursuite <strong>de</strong> ce cycle. Un algorithme rapi<strong>de</strong> <strong>de</strong> Gauss-Newton, qui utilise les fonctions<strong>de</strong> sensibilité, est développé pour déterminer les solutions optimales. L’apprentissage <strong>de</strong>s solutionssur une région <strong>de</strong> l’espace d’état par un réseau <strong>de</strong> neurones conduit à une loi <strong>de</strong> comman<strong>de</strong> parretour d’état facilement implémentable en temps réel. Nous illustrons ce résultat sur différents convertisseurs<strong>de</strong> puissance.P<strong>la</strong>n d’accès à l’ENSAM151, Bd <strong>de</strong> l’Hôpital - 75013 Paris (Métro : P<strong>la</strong>ce d’Italie)3

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