Contrôle de processusLe contrôle de processus est un terme utilisé pour désigner l'ensemble du matériel et des logiciels servant à piloter et surveiller le processus de fabrication de produits. Il est le plus souvent constitué d'une chaîne de moyens (appelée boucle de régulation) : capteurs de mesures physiques ou physico-chimiques : pression, niveau, débit, température, pH, viscosité, turbidité, conductivité... Ces capteurs fournissent aux régulateurs de manière continue ou discrète l'indication directe ou indirecte de l'état du processus.
Statistiques non paramétriquesLa statistique non paramétrique est un domaine de la statistique qui ne repose pas sur des familles de loi de probabilité paramétriques. Les méthodes non paramétriques pour la régression comprennent les histogrammes, les méthodes d'estimation par noyau, les splines et les décompositions dans des dictionnaires de filtres (par exemple décomposition en ondelettes). Bien que le nom de non paramétriques soit donné à ces méthodes, elles reposent en vérité sur l'estimation de paramètres.
Représentation d'étatEn 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.
Courant continu haute tensionthumb|upright=1.5|Convertisseurs à thyristors sur le pôle 2 de la ligne Inter-Island en Nouvelle-Zélande.thumb|upright=1.5|Symbole d'un convertisseur AC/DC. Le courant continu haute tension (CCHT), en anglais High Voltage Direct Current (HVDC), est une technologie d'électronique de puissance utilisée pour le transport de l'électricité en courant continu haute tension. Son utilisation est minoritaire par rapport au transport électrique à courant alternatif (AC) traditionnel de nos réseaux électriques.
Scenario optimizationThe scenario approach or scenario optimization approach is a technique for obtaining solutions to robust optimization and chance-constrained optimization problems based on a sample of the constraints. It also relates to inductive reasoning in modeling and decision-making. The technique has existed for decades as a heuristic approach and has more recently been given a systematic theoretical foundation. In optimization, robustness features translate into constraints that are parameterized by the uncertain elements of the problem.
HinfiniDans la théorie de la commande dans le domaine de l'automatique, la synthèse Hinfini ou H∞ est une méthode qui sert à la conception de commandes optimales. La synthèse H∞ est une méthode qui sert à la conception de commandes optimales. Il s'agit essentiellement d'une méthode d'optimisation, qui prend en compte une définition mathématique des contraintes en ce qui concerne le comportement attendu en boucle fermée. La commande Hinfini a pour principal avantage la capacité d'inclure dans un même effort de synthétisation les concepts liés à la commande classique et à la commande robuste.
Sliding mode controlIn control systems, sliding mode control (SMC) is a nonlinear control method that alters the dynamics of a nonlinear system by applying a discontinuous control signal (or more rigorously, a set-valued control signal) that forces the system to "slide" along a cross-section of the system's normal behavior. The state-feedback control law is not a continuous function of time. Instead, it can switch from one continuous structure to another based on the current position in the state space.
Semiparametric modelIn statistics, a semiparametric model is a statistical model that has parametric and nonparametric components. A statistical model is a parameterized family of distributions: indexed by a parameter . A parametric model is a model in which the indexing parameter is a vector in -dimensional Euclidean space, for some nonnegative integer . Thus, is finite-dimensional, and . With a nonparametric model, the set of possible values of the parameter is a subset of some space , which is not necessarily finite-dimensional.
Optimisation non linéaireEn optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : nonlinear programming – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés.
Parametric modelIn statistics, a parametric model or parametric family or finite-dimensional model is a particular class of statistical models. Specifically, a parametric model is a family of probability distributions that has a finite number of parameters. A statistical model is a collection of probability distributions on some sample space. We assume that the collection, P, is indexed by some set Θ. The set Θ is called the parameter set or, more commonly, the parameter space.
