ENIT

EC0952OS2EP - ESTIMATION POUR LES SYSTEMES ELECTRIQUES

Objectifs

Il s'agit de proposer des techniques logicielles permettant de se passer ou de compenser l'utilisation de capteurs dans les systèmes électriques. Cette approche, basée sur le concept générique de reconstructeurs est proposée dans deux contextes. Le premier dans un cadre où les mesures sont non bruités, on reconstruit alors les informations manquantes ou non accessibles du système. Le deuxième, évidemment plus réaliste, consiste à tenir compte des bruits sur les mesures en proposant également un filtrage associé à la reconstruction. L'application de ces techniques, permet de concevoir des commandes ou des systèmes de supervision-diagnostic des machines électriques en diminuant le coté de mise en oeuvre.

Présentation

1. Introduction. Linéarisation et modélisation par équation d'état. Notion d'estimation.
2. Reconstruction par observation des variables d'état.
3. Réduction de la taille d'un reconstructeur.
TD 1. Mise en oeuvre pour un moteur et courant continu.
4. Notion de filtrage.
Modèle discret bruité d'état. Caractérisation des bruits de mesure.
5. Filtrage optimal et reconstruction.
6. Mise en oeuvre pratique et réduction des algorithmes d'estimation.
TD 2. Estimation des variables du moteur à courant continu du TD1 en présence de bruits de mesures.
TD 3. Evaluation sur la reconstruction d'informations sur des convertisseurs de puissance. Les simulations et la mise en oeuvre utilisent le logiciel Matlab/Simulink ou le logiciel Scilab/Scicos.

Pré-requis

Calcul matriciel élémentaire. S5-Automatique : Modélisation et Analyse Dynamique des Systèmes.

Recommandations

Acquisition des méthodes du cours et préparation des TDs.

Conditions d'évaluation

(1*DS1)/1

DS1 : Devoir Surveillé 1

Bibliographie

P. Borne, et al., Commande et optimisation des processus, Technip, 1992, chapitre 4 : Observation, chapitre 5 : Filtrage.

J. O'Reilly, Observers for linear systems, Academic Press, 1983.

F. Rotella, I. Zambettakis, Automatique élémentaire, Hermès-Lavoisier, 2008, chapitre 10.

D. Simons, Optimal state estimation, Wiley, 2006.
H. Trinh, T. Fernando, Functional observers for dynamical systems, Springer, 2012.

En bref

Langue d'enseignement : français

Contactez l'ENI de Tarbes

47, avenue d'Azereix - BP 1629 - 65016 Tarbes CEDEX

+33 (0)5 62 44 27 00

  • Région Occitanie
  • Erasmus +
  • Logo midisup
  • Logo CGE
  • Logo UTFTMP
  • Logo CTI
  • Logo CDEFI
  • Logo MENESR