Représentation des systèmes dynamiques continus LTI
Définition d'un système. ? Classification des systèmes. ? Quelques rappels. ? Transformée de Laplace. ? Les signaux usuels et leur transformée de
Automatique - Modélisation des systèmes
7 sept. 2022 Définition - Signal ... Définition - Système statique (ou instantanée) ... est linéaire invariant dans le temps (LTI) et causal.
2.5 Systèmes linéaires invariant en temps Un système linéaire
Un système linéaire invariant en temps (« linear time-invariant » - LTI) est un système pour lequel les propriétés de linéarité et d'invariance en temps
Réponse temporelle des systèmes dynamiques continus LTI
Système continu LTI. ? Décomposition en éléments simples u(t). H(s) y(t). H(s) : fonction de transfert. Quelle est la forme de la sortie y(t) du modèle en
Systèmes et convolution
2.1: Définition d'un système. Les systèmes LTI peuvent être représentés sous forme d'équation différentielle à cœfficients constants de la forme:.
Chap II : Systèmes
Réponse d'un système LTI (Linéaire à Temps Invariant) à une entrée : caractérisation temporelle. ? Notion de convolution : définition et propriétés.
Introduction à la représentation détat
Définitions. ? Représentation d'état d'un système continu LTI Définition d'un automaticien heureux : c'est celui qui travaille sur des systèmes ...
Réponse fréquentielle des systèmes dynamiques continus LTI
Définition de la réponse fréquentielle d'un système. ? Types de réponse fréquentielle : Bode Nyquist
Observation et stabilisation des systèmes LTI à mesures discrètes
14 sept. 2014 Différentes définitions de base de la stabilité des systèmes ont été ... systèmes LTI avec mesures discrètes. ... v Définition d'un système.
IMN317 - Chapitre 3 - Analyse fréquentielle
23 sept. 2013 Définition. La réponse en fréquences d'un système LTI fournit une description complète du système dans le domaine fréquentiel. La réponse en.
Chapter 2 Linear Time-Invariant Systems - University of Ottawa
Many physical systems can be modeled as linear time-invariant (LTI) systems Very general signals can be represented as linear combinations of delayed impulses By the principle of superposition the response y[n] of a discrete-time LTI system is the sum of the responses to the individual shifted impulses making up the input signal x[n]
LTI System and Control Theory - University of Washington
For a system to be considered an LTI system it must exhibit two properties linearity and time invariance These two properties are de?ned below Linearity To understand the property of linearity it is often useful to recall the basic de?nition of a line
ELEG 3124 SYSTEMS AND SIGNALS Ch 2 Continuous-Time Systems
CLASSIFICATIONS: SYSTEM DEFINITION • What is system? – A system is a process that transforms input signals into output signals • Accept an input • Process the input • Send an output (also called: the response of the system to input) – System examples: • Radio: input: electrical signals from air output: music
Linear Time-invariant systems Convolution and - Memphis
Linear Time-invariant systems Convolution and Cross-correlation (1) Linear Time-invariant (LTI) system A system takes in an input function and returns an output function An LTI system is a special type of system As the name suggests it must be both linear and time-invariant as defined below LINEAR
Searches related to systeme lti definition PDF
The term system is used in this abstract and technical sense to refer to such mappings that take a signal as input and produce another signal as output As we’ll see by making this abstraction and imposing additional assumptions we’ll be able to study special types of systems in a precise way that leads to useful insights and results
Does a LTI system have memory?
Otherwise the LTI system has memory. Note that if K=1 in Eqs. (2.19) and (2.21), the systems become identity systems, with output equal to the input. We have seen that a system S is invertible if and only if there exists an inverse system S-1 such that S-1S is an identity system.
Is a filter a LTI system?
With a few exceptions (e.g., median ?ltering), most ?lters are LTI systems. A. Systems A system is a device that accepts an input signal x[n], processes it somehow, and spits out an output signal y[n]. So a system is how a signal gets processed (hence, “signal processing”).
What is the step response of a LTI system?
The step response of an LTI system is simply the response of the system to a unit step. It conveys lot of information about the system. For a discrete-time system with impulse response h[n], the step response is s[n]=u[n]*h[n]. However, based on the commutative property of convolution,
How can a continuous-time LTI system be computed?
The response of a continuous-time LTI system can be computed by convolution of the impulse response of the system with the input signal, using a convolution integral, rather than a sum. continuous-time signal can be viewed as a linear combination of continuous impulses: The summation approaches to an integral kDt® and x(kD)x(t) Dd®t d
Past day
AutomatiqueH. Garnier1HuguesGARNIERhugues.garnier@univ-lorraine.frVersion du 14 septembre2023AutomatiqueModélisation des systèmestiré de la chaîne youtubede David Dorran
AutomatiqueH. Garnier2Qui suis-je ?Mon nom est gravé en lettres dorées sur la tour Eiffel ?Laplace est l'un des 72scientifiques,ingénieursouindustrielsfrançais dontGustave Eiffela fait inscrire les noms sur latour, parce qu'ils ont honoré laFrancede1789à1889fr.wikipedia.org/wiki/Liste_des_72_noms_de_savants_inscrits_sur_la_tour_Eiffel
AutomatiqueH. Garnier4Etapes de conception d'une commandeen boucle ferméeStabilité, caractéristiques principalesModélisationAnalyseSynthèse du régulateurAnalyseObjectifs atteints ?Objectifs/performances à atteindreSystème à réguler/asservirFonction de transfertStabilité, précision, rapidité, robustesseParamètres du régulateurOUINONBonne compréhension du système est indispensable afin de pouvoir le faire réagir suivant un comportement souhaité
AutomatiqueH. Garnier5Définition -Signal•Un signal est la grandeur physique porteuse d'une information Exemples : position, vitesse, température, débit ...
AutomatiqueH. Garnier6Quelques signaux importants•L'échelonunité•Larampeunitaire•Lafenêtrerectangulaire
r(t)=0 pour t<0t pour t≥0⎧⎨⎩Γ(t)=0 pour t<01 pour t≥0⎧⎨⎩(t)t0G1r(t)t011
AutomatiqueH. Garnier7•L'impulsiondeDirac1d(t)n'estpasunefonction.C'estun"être"àvaleurinfinieenunpointetàvaleurnullepartoutailleursParconvention,lareprésentationgraphiqueded(t)estuneflècheverticaleplacéeent=0dehauteurproportionnelleàlaconstantedepondérationiciégaleà11PaulDirac(britannique,PrixNobeldePhysiqueen1933)
δ(t)dt=1-∞+∞∫Quelques signaux importantsAutomatiqueH. Garnier8Définition -Système•C'est l'objet que l'on désire contrôler/stabiliser possédant un ou des signaux d'entrée et un ou des signaux de sortieExemples : bras de robot, drone, avion, ...•En automatique, on représente souvent un système par un schéma fonctionnel ou schéma-blocSystèmeentréesortie
AutomatiqueH. Garnier9Définition -Système statique (ou instantanée)•C'est un système dont l'état (ensemble de grandeurs suffisant àqualifier le système) à un instant donné ne dépend que de l'entrée à cet instant•Un système statique est dit sans mémoirecar sa sortie y(t) est indépendante des valeurs antérieures de l'entrée x(t)avec t< t, pour tout t•L'étude d'un système statiquenécessite la connaissance de :-sa loi d'évolution, qui prend la forme d'une équation algébrique du typey(t)=f [x(t)]•Exemples: y(t)=R x(t)
y(t)=2x2(t)5cosx(t)()+1AutomatiqueH. Garnier10Définition -Système dynamique•C'est un système dont l'état évolue en fonction du temps-Un système dynamique est dit à mémoirecar sa sortie dépend de ses valeurs et de celles de l'entrée dans le passé•L'étude d'un système dynamiquenécessite la connaissance de : -sa loi d'évolution, qui prend la forme d'une équation différentielle-son état initial, c'est-à-dire son état àl'instant t=0•Exemples-Bras de robot rigide-circuit RC
AutomatiqueH. Garnier11Propriété importante : Linéarité•Un système est linéaire-S'il est homogène et additif-Si pour n'importe quelle paire d'entrée x1(t) et x2(t), la somme des réponses à l'entréea1 x1(t) et à l'entrée a2 x2(t) est égale à la réponse du système àa1x1(t) + a2x2(t)-Si on sait calculer la réponse d'un système à des entrées simples, on pourra calculer la réponse à n'importe quelle combinaison linéaire de ces entrées simplesSystèmea1x1(t)+a2x2(t)homogénéité+additivitéy(t)=a1y1(t)+a2 y2(t)=linéaritéSystèmea1x1(t)a1y1(t)Systèmea2x2(t)a2y2(t)y(t)=a1y1(t)+a2 y2(t)++
AutomatiqueH. Garnier12Propriété importante : Invariance dans le temps •Un systèmeinvariant dans le temps(ou stationnaire) a des caractéristiques qui ne varient pas dans le temps-si on applique le signal u(t) à l'entrée du système et que l'on obtient y(t), alors pour tout décalage temporel t, si on applique le signal u(t-t) à l'entrée du système, on obtiendra y(t-t)
AutomatiqueH. Garnier13Propriété importante : Causalité•Un systèmeest causal -si l'effet (variation de la sortie) suit la cause (variation de l'entrée) dans le temps-La réaction du système ne peut précéder son excitation -Tous les systèmes physiques réels sont causaux•Un signalest causal
six(t)=0∀t<0t0 x(t)0x(t)tCausalNon causalAutomatiqueH. Garnier14Système dynamique linéaire invariant dans le temps (LTI) et causal•Un système dynamique d'entrée x(t)et de sortie y(t)décrit par une équation différentielle linéaire à coefficients constants estlinéaire, invariant dans le temps (LTI) etcausal"Linearsystemsare important becausewecansolvethem», Richard Feynman (américain, Prix Nobel de Physique en 1965)Dans la suite du cours, on supposera que lessystèmes dynamiquessont linéaires, invariantset causalsVisionner la vidéo de Brian Douglas : Control SystemsLectures-LTI Systems
AutomatiqueH. Garnier15Définition -Modèle•C'est un ensemble de relations mathématiques entre le ou les signaux d'entrée et le ou les signaux de sortie d'un système-Il doit approcher le comportement réel du système-Sa complexité/précision dépend de son utilisationentréeSortie physique réelleSortie simuléeSystèmeModèleVisionner la vidéo de Brian Douglas : Control SystemsLectures-ModelingPhysical Systems, An Overview
AutomatiqueH. Garnier16Types de modèles & d'approches de modélisationSystèmephysiqueModèle de comportement(dominant)Modèle de connaissanceDéterminé analytiquementà partir des loisde la PhysiqueDéterminé expérimentalementà partir des donnéesd'entrée/sortieModélisationPhysique= Identification des systèmes Suppose de nombreuses connaissances : en thermique, hydraulique, mécanique, électronique,...Apprentissage de modèlesCompétencesde l'équipe de recherchedu CRANhébergée àPolytechNancyPeu de pré-requisen modélisation physiqueExploitation de données expérimentales
AutomatiqueH. Garnier17Réponse temporelle d'un système -Solution 1-On a déterminé un modèle de connaissance qui prend la forme d'une équation différentielle linéaire à coefficients constantsComment exploiter cette équation différentielle pour déterminer la réponse à un signal d'entrée quelconque ?entréeSortie/réponseSortie/réponse ?SystèmeModèle
AutomatiqueH. Garnier18RCy(t) ?
y(t)=1-e-tRC⎛⎝⎜⎜⎞⎠⎟⎟Γ(t)Exemple : réponse indicielle d'un filtre RCSolution 1-Il faut résoudre son équation différentielle par les méthodes mathématiques classiques !
x(t)=Γ(t)ety(0)=0RCdy(t)dt+y(t)=x(t)On peut facilement déterminer un modèle de connaissance qui prend la forme d'une équation différentielle linéaire à coefficients constants
AutomatiqueH. Garnier19Réponse temporelle d'un système -Solution 2-Supposons qu'on ait déterminé ou mesuré la réponse du système à une impulsion de Dirac (appelée réponse impulsionnelle g(t))Comment exploiter cette réponse impulsionnelle pour déterminer la réponse à un signal d'entrée quelconque ?entréeSortie/réponseSortie/réponse ?SystèmeModèlet01
δ(t)Systèmet0t0
g(t)AutomatiqueH. Garnier20•La réponse d'un système LTI à toute entrée x(t) peut être calculée à l'aide du produit de convolution (noté *) entre la réponse impulsionnelle du système g(t)et l'entrée x(t), défini par :-Si le système est causal : g(t)=0pour tout t< 0-La relation entrée/sortie via le produit de convolution est cependant difficile à exploiter dans le domaine temporel car les calculs sont souvent complexesRéponse temporelle via le produit de convolution
AutomatiqueH. Garnier21RCy(t) ?
e(t)=Γ(t)ety(0)=0y(t)=1-e-tRC⎛⎝⎜⎜⎞⎠⎟⎟Γ(t)Exemple : réponse indicielle d'un filtre RCSolution 2-Il faut calculer un produit de convolution. Calculs compliqués !A partir de la réponse impulsionnelle du filtre
AutomatiqueH. Garnier22Résolution d'équations différentielles à l'aide de la transformée de Laplace•Résoudre une équation différentielle d'ordre > à 2 à l'aide des méthodes mathématiques classiques est souvent compliquée Solution 3 -Exploiter la transformée de Laplace (TL). Calculs plus simples !Voir, si besoin, le rappel sur la transformée de Laplaceet la décomposition en éléments simples sur le site web du cours
AutomatiqueH. Garnier23Pierre-Simon LAPLACE•23 mars 1749 -5 mars 1827•Grand scientifiquefrançais•A profondément influencé les mathématiques, l'astronomie, la physique et la philosophie des sciences de son siècle•La transformée qui porte son nom facilite grandement l'analyse des systèmes à temps continuVisionner la vidéo de Brian Douglas : Control SystemsLectures-The Laplace Transformand the Important RoleitPlays
AutomatiqueH. Garnier24•Soit un signal à temps continu x(t)causal, la transformée de Laplace de x(t)est définie par :où-sest la variable de Laplace (parfois notée p)-sest complexe : s = a + jw•On dit que X(s)est la transformée de Laplace du signal x(t)•Notation : la transformée de Laplace X(s)d'un signal x(t) s'écrit toujours en majusculeRemarque : les conditions de convergence de l'intégrale impropre ne seront pas préciséesDéfinition
Lx(t)()=Xs()=x(t)e-stdt0+∞∫x(t)t0Signal à temps continu AutomatiqueH. Garnier25Table de transformées de Laplacex(t) X(s) AutomatiqueH. Garnier26Table de transformées de Laplacex(t) X(s)ωos2+ωo2 sinωot()Γ(t) cosωot()Γ(t)ss2+ωo2ωos+a()2+ωo2 e-atsinωot()Γ(t)s+as+a()2+ωo2 e-atcosωot()Γ(t)
AutomatiqueH. Garnier27•Linéarité•Dérivation par rapport au temps•Théorème du retardQuelques propriétés importantes de la transformée de Laplace
Lax(t)()=a X(s)Lax(t)+by(t)()=a X(s)+b Y(s)Ldx(t)dt⎛⎝⎜⎞⎠⎟=sX(s)-x(0)Ldnx(t)dtn⎛⎝⎜⎜⎞⎠⎟⎟=snX(s)-sn-1x(0)-sn-2x(1)(0)-...-sx(n-2)(0)-x(n-1)(0)Ld2x(t)dt2⎛⎝⎜⎜⎞⎠⎟⎟=s2X(s)-sx(0)-!x(0)Lx(t-t0)()= e-st0Xs()
AutomatiqueH. Garnier28•Produit de convolution•Théorème de la valeur initiale •Théorème de la valeur finale
x(t)*y(t)=x(τ)y(t-τ)dτ0+∞∫Lx(t)*y(t)()= X(s)×Y(s)x(0+)= lims→+∞sX(s)limt→+∞x(t)()= lims→0sX(s)Si la limite du signal existeQuelques propriétés importantes de la transformée de Laplace
Exemple: x(t)=e-2tΓ(t)X(s)=ss2+ωo2Contre-exemple: x(t)=cosωot()Γ(t)X(s)=1s+2AutomatiqueH. Garnier29•Le problème consiste à retrouver le signal x(t) à partir de X(s)•Utilisation de la définition à partir de l'intégraleFormule compliquée ! On évite de l'utiliser•La transformée de Laplace inverse est un opérateur linéaireOn va exploiter cette propriétéTransformée de Laplace inverse
L-1X(s)()=x(t)L-1Xs()()=x(t)=12πjX(s)estdsσ-j∞σ+j∞∫L-1a X(s)+b Y(s)()=aL-1X(s)()+bL-1Y(s)()=ax(t)+by(t)
AutomatiqueH. Garnier30•Cas où les nracines du dénominateur de Y(s)sont toutes distinctesRappels : décomposition en éléments simples
AutomatiqueH. Garnier31Décomposer en éléments simples Y(s)Décomposition en éléments simplesExemple
AutomatiqueH. Garnier32Résolution d'équations différentielles à l'aide de la transformée de LaplaceLa procédure de résolution est la suivante: 1.Appliquer la transformée de Laplace (TL) aux 2 membres de l'équation différentielle en y(t) en tenant compte des conditions initiales des signaux2.Calculer Y(s)en utilisant les propriétés et la table de TL3.Décomposer Y(s)en éléments simples4.Utiliser la table de transformées pour obtenir y(t)par transformée de Laplace inverse (en exploitant la propriété de linéarité de L-1)
AutomatiqueH. Garnier33Résolution d'équations différentielles à l'aide de la transformée de Laplace
AutomatiqueH. Garnier34RCy(t) ?
x(t)=Γ(t)ety(0)=0y(t)=1-e-tRC⎛⎝⎜⎜⎞⎠⎟⎟Γ(t)Ex : calcul de la réponse indicielle d'un circuit RCA partir de l'équation différentielle
AutomatiqueH. Garnier35Réponse temporelle d'un système -Bilan-Solution 1 -A partir de son équation différentielle, il faut résoudre l'équation. Calculs souvent compliqués !-Solution 2 -Connaissant sa réponse impulsionnelle, on peut calculer la réponse via le produit de convolution. Calculs également compliqués !-Solution 3 -A partir de son équation différentielle, on peut exploiter la transformée de Laplace. Calculs plus simples entréeréponse ?Modèle
AutomatiqueH. Garnier36•Définition: c'est le rapport de la transformée de Laplace de la sortie Y(s) sur la transformée de Laplace de l'entrée X(s) lorsque les conditions initiales sont nulles•Remarque importante :En Automatique continue, on représente souvent un système par sa fonction de transfert G(s)Fonction de transfert
G(s)=Y(s)X(s)lorsque les conditions initiales des signaux d'entrée/sortie sont nullesVisionner la vidéo de Brian Douglas : Control SystemsLectures-Transfer functions
AutomatiqueH. Garnier37•Rappel 1 : la sortie y(t)d'un système s'écrit dans le domaine temporel comme le produit de convolutionentre la réponse impulsionnelle g(t) et l'entrée x(t)•En appliquant la transformée de LaplaceLa fonction de transfert d'un système estla transformée de Laplace de la réponse impulsionnelle(en supposant les CI nulles)Réponse impulsionnelle & fonction de transfert
Y(s)X(s)=G(s)=L(g(t))lorsquelesCInullesL(y(t))=L(g(t)*x(t))⇔Y(s)=G(s)×X(s)y(t)=g(t)*x(t)=g(t-τ)x(τ)dτ-∞+∞∫Rare en pratique car g(t)inconnue
AutomatiqueH. Garnier38•Rappel 2: l'entrée et la sortie d'un système sont également reliées dans le domaine temporel par une équation différentielleEn appliquant la transformée de Laplace aux 2 membres et en utilisant :Connaissantl'équation différentielle d'un système, sa fonction de transfert est le rapport de la TL de la sortie et de la TL de l'entrée(en supposant les CI nulles)
Ldix(t)dti⎛⎝⎜⎜⎞⎠⎟⎟=siX(s) ensupposantlesconditions initiales (CI)nullesEquation différentielle & fonction de transfert
a0y(t)+a1dy(t)dt+...+andny(t)dtn=b0x(t)+b1dx(t)dt+...+bmdmx(t)dtma0+a1s+...+ansn()Y(s)=b0+b1s+...+bmsm()X(s)Gs()=Y(s)X(s)=b0+b1s+...+bmsma0+a1s+...+ansnlorsquelesCInullesMéthode habituelle
AutomatiqueH. Garnier39•Ce concept de fonction de transfert ne s'applique qu'aux systèmes linéaires invariants dans le temps (LTI)•G(s)ne dépend que du système. Elle ne dépend ni de l'entrée, ni des conditions initiales des signaux d'E/S•La fonction de transfert d'un système s'écrit •souventcomme une fonction rationnelle: rapport de 2 polynômes•mais pas toujours !•Ex : système intégrateur avec retard purFonction de transfert -Propriétés
AutomatiqueH. Garnier40Ordred'un système•Soit un système linéaire décrit par la fonction de transfert :•Définition-L'ordre nd'un système est le degréle plus élevé du polynôme du dénominateurde G(s), le cas échéant après élimination des facteurs communs au numérateur et au dénominateur-Exemples
AutomatiqueH. Garnier41Gain statiqued'un système•Soit un système linéaire décrit par la fonction de transfert :•Définition-Le gain statique d'un système est la valeur de G(s) pour s=0-Il est parfois utile de définir d'autres gains :•Gain en vitesse•Gain en accélération
AutomatiqueH. Garnier42
G(s)=ss2+ωo2=ss+jωo()s-jωo()Re(s)Im(s)0jwo-jwoDiagramme des pôles/zéros AutomatiqueH. Garnier43Fonction de transfert d'un circuit RCRCx(t)y(t)G(s)=Y(s)X(s)=11+RCsRCLdy(t)dt⎛⎝⎜⎞⎠⎟+Ly(t)()=Lx(t)()RCsY(s)-y(0)()+Y(s)=X(s)(RCs+1)Y(s)=X(s)y(0)=0RCdy(t)dt+y(t)=x(t)G(s) ?Domaine temporelDomaine de Laplace
n=1;K=1;p1=-1RC AutomatiqueH. Garnier44Fonction de transfert d'un bras de robot rigide G(s)=Θ(s)U(s)=1mlls2+g()G(s) ?Domaine temporelDomaine de LaplaceAutomatiqueH. Garnier45En Automatique, on représente un système par un schéma-bloc qui relie la transformée de Laplace de l'entrée X(s) à la transformée de Laplace de la sortie Y(s) via sa fonction de transfert G(s)Du schéma-bloc, on peut en déduire les relationsSchéma-bloc ou schéma fonctionnel
Y(s)=G(s)X(s)ouG(s)=Y(s)X(s)X(s)Y(s)G(s)
AutomatiqueH. Garnier46Représentation et modèle d'un bras de robot rigideen Automatique G(s)=Θ(s)U(s)=1mlls2+g()Représentation et modèle en Automatique ml2d2θ(t)dt2+mglθ(t)=u(t)U(s)Q(s)G(s)Représentation et modèle en PhysiqueAutomatiqueH. Garnier47Algèbre des schéma-blocs•Les systèmes automatiques sont souvent constitués de plusieurs fonctions de transfert interconnectées par des comparateurs ou sommateurs, des points de dérivation, des rétro-actions, ...•Pour déterminer G(s), la fonction de transfert équivalente, on peut soit :-définir toutes les variables intermédiaires, écrire les équations liant ces variables, puis éliminer les variables intermédiaires pour calculer le rapport de la TL de la sortie et de la TL de l'entrée-ou simplifier pas à pas le schéma-bloc en utilisant les règles de l'algèbre des schémas-blocsU(s)G(s) ?Z(s)
AutomatiqueH. Garnier48Algèbre des schéma-blocs•Structure en série•Structure en parallèleG1(s)G2(s)X(s)Y(s)X(s)Y(s)G1(s)G2(s)X(s)Y(s)G1(s)+G2(s)++G2(s)X(s)G1(s)Y(s)
AutomatiqueH. Garnier49Simplification de schéma-blocs -Exemple•Déterminer la fonction de transfert entre U(s)et Z(s)U(s)G(s) ?Z(s)
G(s)=s3+12s2+35s+19s3+9s2+26s+24
AutomatiqueH. Garnier50•Structure bouclée simple à retour négatif+-G(s)U(s)H(s)X(s)Y(s)Algèbre des schéma-blocs (suite)
G(s)1+G(s)H(s)X (s)Y(s)
AutomatiqueH. Garnier51•Structure bouclée simple à retour positif G(s)1-G(s)H(s)X (s)Y(s)++G(s)U(s)H(s)X(s)Y(s)Algèbre des schéma-blocs (suite)AutomatiqueH. Garnier52
Y(s)=T(s)R(s)+S(s)D(s)T(s)=C(s)G(s)1+C(s)G(s)H(s)S(s)=11+C(s)G(s)H(s)Algèbre des schéma-blocs (suite)•Structure bouclée à entrées multiples : consigne R(s) et perturbation D(s)-Pour calculer la relation entrées/sortie, on utilise la propriété d'additivité : •pour chaque entrée, on calcule la sortie Yen supposant les autres entrées nulles et on additionne les sorties pour obtenir la sortie totale+-C(s)G(s)Y(s)R(s)D(s)++H(s)++T(s)D(s)S(s)Y(s)R(s)
AutomatiqueH. Garnier53Caractéristiques de tous les systèmes physiques réels •Les systèmes physiques réels ne sont :-ni linéaires -ni invariants dans le temps (vieillissement, ...)•Tous les systèmes physiques présentent en effet un caractère non linéaire et varient au cours du temps
AutomatiqueH. Garnier54Caractéristique statique d'un système dynamique•Régime transitoire/permanent d'un système•Caractéristique statique-Soitunsystèmedynamiqueayantuneentréeu(t)etunesortiey(t).Lacaractéristiquestatiqueconsisteàtracerlesvaleursdelasortiey(t)notéeYenrégimepermanent(oustatique)enfonctiondecellesdel'entréeu(t),notéeUt0u(t)y(t)UY
AutomatiqueH. Garnier55Détermination de la caractéristique statique à partir d'un test expérimentalExemple d'un four de traitement thermique•Enregistrement de la réponse en température à une succession d'échelon positif puis négatif sur la plage possible de l'entrée-Relevé des différents points de fonctionnement (Y;U) (en régime permanent) et déduction du tracé de la caractéristique statique
AutomatiqueH. Garnier56Caractéristique statique d'un four de traitement thermiqueEn régime permanent, le modèle statique approché est une équation algébrique :Y= K ×Upour 4 < U < 7En régime transitoire, le modèle dynamique est une équation différentielle
Tdy(t)dt+y(t)=Ku(t)Caractéristique type courbure (avec hystérésis pour U<4V) AutomatiqueH. Garnier57Principales formes de caractéristique statique non-linéaireAutomatiqueH. Garnier58Principales non-linéarités•Seuil -Unsystèmeprésenteunseuilsilasortien'évoluequelorsquel'entréedépasseunevaleurminimale(seuil).Lesseuilsontsouventpouroriginedesfrottementssecs•Saturation-Unsystèmeprésenteunesaturationlorsquelasortien'évolueplusau-delàd'unevaleurlimite.Cessaturationssontduessoitauxlimitesmécaniquesdusystème(butées)soitauxlimitesdesinterfacesdepuissance(saturationdesamplificateursopérationnels)•Hystérésis-Unsystèmeprésenteuneréponseavecunehystérésislorsquelecomportementestdifférentsuivantlesensd'évolutiondelavariabled'entrée•Courbure-Laquasitotalitédessystèmesprésentedescourburesplusoumoinsprononcées.Danslaplupartdescaslesystèmeestapprochéparunedroitepassantparl'origine,maisilestaussipossibledelinéariserautourd'unpointdefonctionnement
AutomatiqueH. Garnier59Linéarisation des équations du modèle du système autour d'un point de fonctionnement •A partir d'un modèle de connaissance établi à partir des lois de la Physique, on peut déterminer une version linéaire approchée par linéarisation des fonctions non-linéaires valable autour du d'un point de fonctionnementpour lequel les signaux d'entrée/sortie du système varient faiblementxy=f(x)y0=f(x0)x0
AutomatiqueH. Garnier60Linéarisation des équations du modèle du système•Exemple : bras de robot rigide commandé par un moteur au niveau de son articulation•On peut déterminer une version linéaire approchée du modèle par linéarisation valable autour du point (x0;y0)en utilisant le développement de Taylor de la fonction (non linéaire)au premier ordre apparaissant dans le modèle
AutomatiqueH. Garnier61Rappel -Approximation affine d'une fonction dérivable en un point•Soit une fonction f(x)dérivable en un point x0•Une approximation affine de f(x)au voisinage de x=x0est donnée par :-Rq: cette approximation n'est valable qu'autour du point (x0;y0)
AutomatiqueH. Garnier62Linéarisation du modèle du bras de robot rigidef(θ)=f(θ0)+f'(θ0)(θ-θ0)sin(θ)=sin(0)+cos(0)(θ-0)=θAutourdeθ0=0,sinθ(t)()≈θ(t)ml2!!θ(t)+mglθ(t)=u(t)f(q)=sin(q)q0=0qUne approximation affine (linéaire ici)de f(q)=sin(q)au voisinage du point d'équilibre (q0; f(q0))=(0;0)est donnée par :Modèle linéarisé du bras de robot
ml2!!θ(t)+mglsinθ(t)()=u(t)quotesdbs_dbs44.pdfusesText_44[PDF] représentation de cram pdf
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