Contrôle multivariable : matrices de pondération et vecteurs aléatoires gaussiens

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Séances de cours associées (31)

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Modèle Méthode de référence: PID Regulator Design

Explore la méthode de référence du modèle pour la conception de régulateurs PID et de contrôleurs en cascade pour des systèmes complexes.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Contrôle prédictif du modèle non linéaire

Explore le contrôle prédictif du modèle non linéaire, couvrant la stabilité, l'optimalité, les pièges et les exemples.

Contrôle et accessibilité

Explore l'accessibilité et la contrôlabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en discutant des essais, des épreuves et de leurs implications.

Éléments de statistiques

Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.

Représentation Etat-Espace : Contrôlabilité et Observabilité

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

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Vecteurs aléatoires et modèles stochastiques pour les communications

Couvre les vecteurs aléatoires, la probabilité articulaire et la probabilité conditionnelle dans les modèles stochastiques de communication.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Introduit des statistiques multivariées, couvrant les propriétés de distribution normales et les fonctions caractéristiques.