Добірка наукової літератури з теми "Commande automatique – Régulateurs PID"

Le principe du système adaptatif réalisé consiste à prendre en compte les informations au fur et à mesure de leurs acquisitions et à les utiliser pour calculer directement les paramètres de commande sans passer par une identification du modèle mathématique proposé. On développe également une nouvelle méthode d'auto-réglage

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l’étude des lois de commandes de vol pour hélicoptères. Les automaticiens doivent régler les gains de ces lois de manière à respecter au mieux les exigences de Qualités de Pilotage extraites de la norme ADS-33. La norme traduit ces exigences en termes de critères de Qualités de Vol. Ils évaluent la qualité de la stabilité, de l'agilité, et du suivi des consignes du pilote par la machine. Ils traduisent la pilotabilité de l'hélicoptère pour un pilote « moyen » de référence. A part une technique d’optimisation interactive développée à la NASA et l'US Army depuis 40 ans, il n’existe pas de méthode appropriée à ce problème. Les réglages sont effectués de manière empirique et itérative. L’ONERA propose une approche méthodologique structurée. L’objectif de la thèse consiste à développer cette méthodologie de manière à gérer deux contraintes supplémentaires par rapport aux capacités des méthodes de synthèse classiques en automatique : la capacité à prendre en compte la structure contrainte des lois de commande et les exigences spécifiques en terme de Qualités de Vol selon la norme ADS-33.Une technique d'amélioration des Qualités de Vol par analyse de sensibilités entre les gains et les critères est développée. Puis une méthodologie d’initialisation des gains est proposée, via la création et l’utilisation efficace de nouveaux abaques de Qualités de Vol pour modèles équivalents simplifiés. Afin d'améliorer l'efficacité de ce réglage initial, deux contraintes supplémentaires sont prises en compte (énergie et découplage). Enfin, un processus complet de réglage est proposé : initialisation, ajustement linéaire et ajustement non linéaire
This study is in the field of designing helicopter control laws. Designers must tune the gains of these laws in order to meet as much as possible Handling Qualities requirements from ADS-33. This standard translates these requirements in terms of Flying Qualities requirements. Then, we can evaluate the quality of the stability, of the quickness, and of the ability of the machine to follow the inputs from the pilot. Apart from an interactive optimization technique developed at NASA and US Army over the last 40 years, no appropriate method exists to solve this problem. Then, empirical iterative tunings are led. ONERA addresses this issue through a structured methodological approach. The aim of the thesis is to develop this methodology, taking into account two additional constraints compared with the capabilities of usual synthesis methods used in automatics: the capability to deal with the constraints from the control law structures and with the Handling Qualities requirements from the ADS-33 standards. A technique is developed to improve the Flying Qualities using sensitivity studies between gains and criteria. Then, a methodology to initialize the gains is developed, through the creation and the efficient usage of new Flying Qualities-based charts for equivalent simplified models. In order to improve the efficiency of the initial tuning, two additional constraints are taken into account (uncoupling and energy). Thus, a complete full procedure of tuning is proposed: initialization, linear adjustment and non linear adjustment

Ces travaux de thèse concernent l’intégration sur un bus continu et la commande des sources d'énergies renouvelables pour les systèmes de production et de stockage d'énergie électrique. Le système hybride étudié est constitué d'un générateur diesel, d'une éolienne, de panneaux photovoltaïques, et d'un banc de batteries acide-plomb le tout alimentant une charge donnée. Ces sources sont interfacées par des convertisseurs d'électronique de puissance afin de maintenir la tension du bus à une valeur de référence pour une alimentation correcte de la charge. Dans cette étude, nous avons modélisé le système multi-sources avec une représentation d’état hybride non linéaire qui utilise des variables discrètes et des variables continues. Les variables discrètes représentent les contacts de couplage permettant la connexion des convertisseurs statiques sur le bus continu. Les variables continues représentent les tensions et courants nécessaires pour satisfaire la charge. Nous avons ensuite développé une stratégie de commande hiérarchisée qui consiste à réguler la tension de bus, à adapter les taux de puissance extraits des sources et à coupler ou découpler les convertisseurs associés aux sources selon des critères de disponibilité énergétique. Les lois de commande du couplage des convertisseurs et de gestion du transfert de l'énergie sont élaborées à partir des caractéristiques de fonctionnement des convertisseurs et en particulier des variations du rapport cyclique de commande. Le rapport cyclique est un indicateur de corrélation entre la source et la charge et ses variations dépendent de la puissance extraite au niveau des sources. Nous avons montré qu’il constituait une variable de décision prioritaire dans l’optimisation énergétique des systèmes multi-sources et que son exploitation permet de réduire l’instrumentation nécessaire au fonctionnement de l’installation. A l’issue du travail, nous avons réalisé les convertisseurs d'électronique de puissance avec leurs dispositifs d'acquisition et de commande et nous avons pu valider notre approche avec des résultats expérimentaux qui mettent en évidence l'efficacité de la stratégie proposée pour la gestion de l'énergie
This thesis concerning integration and control of renewable energy sources in systems of power generation and energy storage. The hybrid system studied consists of a wind generator, a diesel generator, photovoltaic panels and lead acid batteries for supplying continuous loads. All these sources are interfaced with the power electronics in aims to maintain the DC bus voltage to a reference value for supplying correctly the load demand. In this study we have done the model of the multisource system by using a hybrid nonlinear state space representation that uses discrete and continuous variables. Discrete variables are the contacts used to connect power converters on the DC bus. Continuous variables represent voltage and current to satisfy the load. We then developed a hierarchical control strategy which is used to regulate the voltage of the DC bus, to adjust the power rate extracted from the sources and to connect or disconnect the converter associated with sources according to criteria of energy availability. The control laws of power converters and the energy transfer management methods are developed from a study of the technological characteristics of different components of the system on one hand and information of the duty cycle value on the other. The duty cycle is a correlation measure between the source and the load. Its variations depend on the power extracted of the source. We showed that it was a priority decision variable in optimization energy of multi-source systems and operations can reduce the necessary instrumentation to control the installation. Following the methodological work, we are realized the power electronic converters and the acquiring system (and measuring). We are also validated our approach with experimental results that show the effectiveness of the strategy proposed for the energy management and the control of power converters

Etude du dispositif de régulation sur une portion de frontière d'une région ouverte oméga du plan : ce dispositif comprend un régulateur PID dont le signal de commande est une mesure de différence de température. Possibilité d'un réglage optimal du régulateur pour une perturbation connue de la température initiale. Simulation numérique bidimensionnelle du fonctionnement

Ce travail porte sur la définition des systèmes flous et la synthèse des régulateur flous. La notation matricielle introduite unifie dans un même formalisme, afin de faciliter son implémentation dans un calculateur, l'ensemble des étapes pour la conception d'un système flou. L'étude systématique et rigoureuse menée sur les PID flous courants, nous a conduit à proposer deux nouvelles architectures de régulateurs flous : un PI-Flou et un PID-Flou présentant un excellent comportement dynamique. La méthodologie de synthèse définie permet, à partir d'une connaissance élémentaire du système à piloter, d'auto régler les régulateurs flous proposés ; on s'affranchit ainsi de la principale difficulté rencontrée lors de la mise en œuvre d'une commande floue. Tous les outils développés, associés à un estimateur flou, sont ensuite appliqués dans la Commande Vectorielle Floue par Orientation Indirecte du Flux Rotorique d'un moteur asynchrone. Les résultats obtenus montrent l'intérêt de notre approche
This work concerns the definition of fuzzy systems and the synthesis of fuzzy controllers. The introduced matrix notation unifies in the same formalism, in order to facilitate its computer's implementation, all the stages to design fuzzy system. A systematic and rigorous study of standard fuzzy PID led us to propose two new architectures of fuzzy regulators : Fuzzy-PI, and Fuzzy-PID which present an excellent dynamic behaviour. Tuning parameters is the principal difficulty encountered during fuzzy PID implementation. Basic knowledge of controlled system, and the use of methodology we have defined to synthesis fuzzy regulators allows to autotune the proposed fuzzy regulators. All the developed tools, associated to a fuzzy estimator, are applied in the Fuzzy Vectorial Control by Indirect Rotor Flux Orientation of asynchronous machine. The results obtained show the interest of our approach

Dans cette these, nous presentons une methode de synthese d'un controleur flou basee sur une optimisation globale par un algorithme genetique. Tous les parametres reglant le fonctionnement du controleur flou (fonctions d'appartenance, regles floues, defuzzification) sont optimises simultanement. Nous proposons une methode de codage mixte, dans laquelle un individu est represente par trois chromosomes decrivant les differents parametres du controleur. Nous definissons les operations genetiques de croisement et de mutation utilisees dans cet algorithme genetique. Nous presentons deux exemples dans lesquels nous avons exploite cette methode de synthese. Dans ces deux applications, le controleur flou permet d'ajuster dynamiquement les parametres d'un systeme complexe. Le premier exemple decrit la synthese d'un controleur flou utilise pour modifier dynamiquement les coefficients d'un regulateur de type pid. Dans le deuxieme exemple, le controleur flou ajuste les parametres d'un algorithme genetique utilise pour estimer la position angulaire d'un objet.

Le tube a passage de courant (tpc) de plus en plus appele echangeur electrique est une technologie de chauffage tres recente. L'automatisation de la conduite n'en est qu'a ses debuts. Actuellement ce sont des regulateurs de tableau, de type pid qui pilotent la temperature des installations de chauffage des fluides. Les reglages sont longs et difficiles et rarement satisfaisants, notamment pour les fluides thermosensibles qui sont deteriores par les depassements de temperature. Un regulateur specifique performant a donc ete etudie et mis au point. La premiere etape du travail a consiste a modeliser le procede. Considere comme un probleme mono-dimensionnel (suivant l'axe du tube), le rechauffeur est alors decrit par deux equations aux derivees partielles (edp) reliant le champ de temperature dans le fluide et dans le tube. Chacun des termes de ces equations est bien connu et la resolution numerique est relativement simple. Le modele numerique obtenu est fiable, avec peu d'incertitudes. Il permet de bien representer la plupart des echangeurs electriques actuels (pilotes de laboratoire et appareils industriels). Compte tenu de la bonne validite du modele, de la diversite des rechauffeurs, et des performances demandees, nous nous sommes donc orientes vers une regulation basee sur un modele proche du modele de connaissance. L'idee est d'obtenir un seul regulateur valable pour tous les rechauffeurs, avec un reglage simplement a l'aide de variables physiques (donc accessible a un utilisateur non automaticien). Le premier regulateur developpe est un regulateur a reponse pile, calcule a partir d'un modele inhabituel nomme modele en rampe ecretee. Le deuxieme regulateur utilise la structure de commande a modele interne. Cette structure permet la synthese de lois de commande robustes et l'utilisation directe dans la synthese, du modele edp permet de bien comprendre les performances atteignables par le systeme.

L’environnement marin est un cadre très hostile pour la robotique. Il est fortement non-structuré, très incertain et inclut beaucoup de perturbations externes qui ne peuvent pas être facilement prédites ou modélisées. Dans ce travail, nous allons essayer de contrôler un véhicule sous-marin autonome (AUV) afin d’effectuer une tâche de suivi de points de cheminement, en utilisant un contrôleur basé sur de l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique a permis de faire des progrès impressionnants dans de nombreux domaines différents ces dernières années, et le sous-domaine de l’apprentissage profond par renforcement a réussi à concevoir plusieurs algorithmes très adaptés au contrôle continu de systèmes dynamiques. Nous avons choisi d’implémenter l’algorithme du Soft Actor-Critic (SAC), un algorithme d’apprentissage profond par renforcement régularisé en entropie permettant de simultanément remplir une tâche d’apprentissage et d’encourager l’exploration de l’environnement. Nous avons comparé un contrôleur basé sur le SAC avec un contrôleur Proportionnel-Intégral-Dérivé (PID) sur une tâche de suivi de points de cheminement et en utilisant des métriques de performance spécifiques. Tous ces tests ont été effectués en simulation grâce à l’utilisation de l’UUV Simulator. Nous avons décidé d’appliquer ces deux contrôleurs au RexROV 2, un véhicule sous-marin téléguidé (ROV) de forme cubique et à six degrés de liberté converti en AUV. Grâce à ces tests, nous avons réussi à proposer plusieurs contributions intéressantes telles que permettre au SAC d’accomplir un contrôle de l’AUV de bout en bout, surpasser le contrôleur PID en terme d’économie d’énergie, et réduire la quantité d’informations dont l’algorithme du SAC a besoin. De plus nous proposons une méthodologie pour l’entraînement d’algorithmes d’apprentissage profond par renforcement sur des tâches de contrôle, ainsi qu’une discussion sur l’absence d’algorithmes de guidage pour notre contrôleur d’AUV de bout en bout
The marine environment is a very hostile setting for robotics. It is strongly unstructured, very uncertain and includes a lot of external disturbances which cannot be easily predicted or modelled. In this work, we will try to control an autonomous underwater vehicle (AUV) in order to perform a waypoint tracking task, using a machine learning-based controller. Machine learning allowed to make impressive progress in a lot of different domain in the recent years, and the subfield of deep reinforcement learning managed to design several algorithms very suitable for the continuous control of dynamical systems. We chose to implement the Soft Actor-Critic (SAC) algorithm, an entropy-regularized deep reinforcement learning algorithm allowing to fulfill a learning task and to encourage the exploration of the environment simultaneously. We compared a SAC-based controller with a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller on a waypoint tracking task and using specific performance metrics. All the tests were performed in simulation thanks to the use of the UUV Simulator. We decided to apply these two controllers to the RexROV 2, a six degrees of freedom cube-shaped remotely operated underwater vehicle (ROV) converted in an AUV. Thanks to these tests, we managed to propose several interesting contributions such as making the SAC achieve an end-to-end control of the AUV, outperforming the PID controller in terms of energy saving, and reducing the amount of information needed by the SAC algorithm. Moreover we propose a methodology for the training of deep reinforcement learning algorithms on control tasks, as well as a discussion about the absence of guidance algorithms for our end-to-end AUV controller