Représentation d'état | EPFL Graph Search

Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?

Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur GraphSearch.

Découvrez-en plus sur les applications Graph.

En automatique, une représentation d'état permet de modéliser un système dynamique en utilisant des variables d'état. Cette représentation, qui peut être linéaire ou non, continue ou discrète, permet de déterminer l'état du système à n'importe quel instant futur si l'on connaît l'état à l'instant initial et le comportement des variables exogènes qui influent sur le système. La représentation d'état du système permet de connaître son comportement "interne" et pas seulement son comportement "externe" comme c'est le cas avec sa fonction de transfert. Pour un bref historique de la représentation d'état, voir Histoire de l'automatique. Un système peut être entièrement décrit à l'aide d'un ensemble de variables. Les variables d'état sont des grandeurs, qui le plus souvent ont une signification physique, et qui sont rassemblées dans un vecteur x. La connaissance de toutes les variables d'état à un instant t quelconque ainsi que de l'entrée sur un intervalle [t , t+T], où T est arbitraire, permet de connaître la valeur de toutes les variables du système à l'instant . Le nombre de variables d'état, désigné par la lettre n, est l'ordre du système. alt=|framed|Représentation d'état matricielle Dans la première partie de cet article nous ne considèrerons que des systèmes linéaires invariants (ou stationnaires). La représentation d'état de ces systèmes, quand ils sont à temps continu, s'écrit de la manière suivante : colonne qui représente les n variables d'état colonne qui représente les m commandes colonne qui représente les p sorties Matrice d'état Matrice de commande Matrice d'observation Matrice d'action directe Les colonnes x, u et y représentent des vecteurs et dans des bases des espaces vectoriels et , appelés espace d'état, espace des commandes et espace des sorties, et isomorphes à et respectivement. De même les matrices A, B, C et D représentent des applications linéaires et respectivement, dans les bases considérées.

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (6)

Personnes associées (1)

Concepts associés (24)

Cours associés (26)

Séances de cours associées (147)

EE-465: Industrial electronics I

The course deals with the control of grid connected power electronic converters for renewable applications, covering: converter topologies, pulse width modulation, modelling, control algorithms and co

ME-425: Model predictive control

Provide an introduction to the theory and practice of Model Predictive Control (MPC). Main benefits of MPC: flexible specification of time-domain objectives, performance optimization of highly complex

EE-477: Multivariable control and coordination systems

The objective is to enable students to design advanced digital solutions for the control and the coordination of distributed dynamic systems, such as production or distribution energy systems, as well

Controllability

Controllability is an important property of a control system and plays a crucial role in many control problems, such as stabilization of unstable systems by feedback, or optimal control. Controllability and observability are dual aspects of the same problem. Roughly, the concept of controllability denotes the ability to move a system around in its entire configuration space using only certain admissible manipulations. The exact definition varies slightly within the framework or the type of models applied.

Théorie du contrôle

En mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .

Observability

Observability is a measure of how well internal states of a system can be inferred from knowledge of its external outputs. In control theory, the observability and controllability of a linear system are mathematical duals. The concept of observability was introduced by the Hungarian-American engineer Rudolf E. Kálmán for linear dynamic systems. A dynamical system designed to estimate the state of a system from measurements of the outputs is called a state observer or simply an observer for that system.

Pure Isotropic Proton Solid State NMR

David Lyndon Emsley, Pinelopi Moutzouri, Bruno Simões de Almeida, Daria Torodii

Resolution in proton solid state magic angle sample spinning (MAS) NMR is limited by the intrinsically imperfect nature of coherent averaging induced by either MAS or multiple pulse sequence methods.

AMER CHEMICAL SOC2021

Fixed-structure Control of LTI Systems with Polytopic-type Uncertainty

Mahdieh Sadat Sad Abadi

This thesis focuses on the development of robust control solutions for linear time-invariant interconnected systems affected by polytopic-type uncertainty. The main issues involved in the control of s

EPFL2016

General state-space models

Thomas Gsponer

In time series analysis state-space models provide a wide and flexible class. The basic idea is to describe an unobservable phenomenon of interest on the basis of noisy data. The first constituent of

EPFL2004

Couvre les bases de la représentation état-espace et explore les transformations vers différentes formes.

Explore la représentation de l'espace d'état, la contrôlabilité, l'observabilité et le calcul du régulateur à l'aide de la méthode Ackermann.

Couvre la représentation des modèles état-espace et la dynamique des systèmes.