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© Olivier Sename 2013
Méthodes d’analyse et de commande des systèmes dynamiques (12h CM)
Évaluation : DS-CC
Traitement du signal (12h CM)Évaluation : DS-CC
PROJETS (38h)Évaluation : rapport et présentation
� Régulation de confort dans les bâtiments intelligents� Analyse et commande d'un incinérateur de boues en vue de la maîtrise des émissions de NOx � Analyse des paramètres hydrauliques par méthodes ultra-sonores � Surveillances des machines tournantes
Objectifs: illustrer les principes généraux de traitement du signal –analyse spectrale, corrélation, mesures de paramètres physiques, dans le domaine E3, et apprendre, par la pratique, à utiliser les notions de base de traitement du signal
Objectifs:•Modélisation des systèmes dynamiques• Méthodologie d’analyse de performance et de robustesse des structures de commande,•Etude avec Matlab d’une méthode interactive assistée de synthèse de régulateurs
E7: Approche systèmepour l’environnement
© Olivier Sename 2013
Méthodes d’analyse et de commande des systèmes dynamiques (12h CM)
Évaluation : DS
Olivier Sename
Professeur Grenoble INP/ENSE3
GIPSA-lab, Department Automatique
Bureau B 247
Phone: 33 (0) 4 76 82 62 32
Email:[email protected]
www.gipsa-lab.fr/~o.sename
BE et PROJET (19h)Évaluation : rapports, présentation
Hayate Khennouf,
PRAG Grenoble INP / ENSE3
Olivier Sename (PR Grenoble INP /
GIPSA-lab)
Christophe Bérenguer (PR Grenoble
INP / GIPSA-lab)
Contenu « Automatique »
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Méthodes d’analyse et de commande des systèmes dynamiques/ Methods for analysis and control of dyn amical systems(12h CM) Évaluation : DS
Organisation
5. Specific issues in control design
- Time-delay- Actuator saturation
4. Control design- Root locus design- Frequency design
method
3. Tools for performance analysis
- Sensitivity functions- Robustness
2. Modelling- Physisal equations- Linear/non linear
systems
1. Introduction - Problems- Applications
7. Towards digital control
- Discrete-time systems
- Sampling problems
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BE et PROJET (19 h)Évaluation : rapports
Objectif : illustrer, la méthodologie de l’Automati que par des applications
typiques E3
(travail en binôme )
+ Bureaux d’études : 8 h – Conception d’un système de régulation de
température dans les bâtiments “intelligents”
Modélisation (4 h)+Commande (2 h)+Analyse (2 h)
Organisation
+ Projet : 8 h Analyse et commande d’un incinérateur de boue en vu e de la
maîtrise des émissions de Nox
Analyse (4 h)+Commande (4 h)
présentation : 3H
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Improved control is a key for advanced technology to:
enhance product quality
ensure waste and energy minimization
allow for environmental protection
provide a greater yield
defer costly plant upgrades
guarantee higher safety margins
reduce global cost
…..
Why automatic control ?
Today:
More complex systems (many sensors, actuators …)
Higher requirements
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THE CONTROL SYSTEM DESIGN
Goodwin et al, 01 : “Success in control engineering depends on taking a holistic viewpoint. Some of the issues are :
plant, i.e. the process to be controlled
objectives
sensors
actuators
communications
computing
algorithms
architectures and interfacing
accounting for disturbances and uncertainties …”
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THE CONTROL SYSTEM DESIGN
Skogestad and Postlewaite, 96: “The process of designing a control system makes many demands of the engineering team. The steps to be followed are:
Plant study and modelling
Determination of sensors and actuators (measured and controlled outputs, control inputs)
Performance specifications
Control design
Simulation tests
Implementation ….”
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THE CONTROL SYSTEM DESIGNSteps :
Controlmodel
Industrial and academic
performances specifications
Controlsynthesis
Identitification and/or Modelling: 1. Formulate a nonlinear state-space model based on physical knowledge.2. Determine the steady-state operating point about which to linearize.3. Introduce deviation variables and linearize the model.
needs good system knowledgeneeds criteria choice
Us of various methods:Internal model control, Pole
placementPredictive control, LQ control
Hinf control …..
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INTRODUCTION
Modern industrial plants have sophisticated control systems crucial to their successful operation
Robotics
Process engineering : water, nuclear, chemical plan ts
Oil & gas industry
Aerospace
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Transport
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Automotive industry
Intelligent highways
SI and Diesel engine controlSuspension controlBraking controlGlobal chassis controldriver supervision……….
Transport
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AUTOMOTIVE CONTROLSome actual important fields of investigation concern:
1. Environmental protection (Limiting of pollutant emissions )
Engine controlAutomatic drivingTraffic optimisationEnergy consumption optimisationElectrical and Hybrid vehicles
2. Road safety and monitoring
Braking in dangerous situationsDetection of critical situationsChassis controlTraffic controlDriver assistance (stop & start, anti-collision)“by wire” technologyDiagnosis of embedded system
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European norms for pollutant emission
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Engine control
� injection control (Common Rail)� idle-speed control� air to fuel ratio control� cylinder balancing� Torque control� throttle control� EGR + VGT� driveline control� Post-treatment� Energy recovery� Downsizing
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Ex: Le système d’injection Common Rail
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Modélisation Common Rail
Injecteurs
PompeHP
Actionneur de
remplissage
Actionneur de
décharge
Rail
Uimv
Uhpv
pulse Pressionrail
Qppe
Qinj
Qhpv
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ModélisationActionneur de décharge
Circuitmagnétique
Circuitélectrique
SystèmeMasseressort
Systèmehydraulique
tension courant force position débit
[V] [A] [N] [m] [m 3.s-1]
Forcehydraulique
Force dejet
pression[Pa]
[Pa]
Σ
Σpression
[Pa]
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ModélisationRail
• Le rail est un intégrateur
• La pression du carburant évolue en fonction du signe de la différence des débits entrant et sortant.
• V : volume HP (rail, tubes, etc.)• K : coefficient de compressibilité• T : température du carburant
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ESP: Electronic Stability Program
AUTOMOTIVE CONTROL
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ESP: Electronic Stability Program
AUTOMOTIVE CONTROL
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SINGLE-TRACK MODEL: equations
Dynamic equation of lateral motion:
( ) ( ) trtfrfs FFVmmm +=+++ βψ &&..
Wheel sideslip angles:
−=
−+=
ψβα
δψβα
&
&
V
lV
l
rr
ff
f
• Longitudinal CG velocity V is constant
• Small angles
• Linear lateral tire forces: Fti=- Cαι.αi (i=f front; i=r rear)
δδδδf
yr
CG
lr
lf
xr
ββββcarVr
( )zdM,ψ&
ααααf
ααααr
Ftr
Ftf
( ) zdrtrftfrrffzz MlFlFlmlmI +−=++ ..... 22 ψ&&
Dynamic equation of yaw motion:
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AUTOMOTIVE CONTROLGlobal Chassis control or Active Body Control :
• Active chassis control system to increase driving comfort and safety • Compensation of pitching and rolling motions • Active leveling and damping regulation depending on the condition of the road, manner of driving and driver input
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THE FULL VEHICLE MODEL – CONCEPT (1/3)
z0
4+3 dof :
Bounce zs
Pitch θ
Roll φ
4 vertical mus
displacements
3+4+2 inputs:
3 ms disturbances
4 road profiles z0
2 horizontal accelerations ax, ay
4 control inputs
Damper forces
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THE FULL VEHICLE MODEL – CONCEPT (2/3)
3 dof :
Longitudinal vx
Lateral vy
Yaw ψst
6 external inputs:
Lateral dist Fyd
Yaw dist Mzd
4 tire loads Fzt
6 control inputs
Steering angle δδδδv
(front + rear ?)
wheel braking
torques
Only lateral tire Paceijka model(depends on Fzt)
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THE FULL VEHICLE MODEL – CONCEPT (3/3)
Full car vertical model
Full car hotrizontalmodel
7 + 3 dof
10 control inputs
Fzd MydMxd
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Development and integration of new mechatronics subsystems
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AUTOMOTIVE CONTROL
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Aerospace
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Philippe GOUPIL, Flight Control System Engineer, Airbus France (Réunion GT S3, GDR MACS, 2007)
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Philippe GOUPIL, Flight Control System Engineer, Airbus France (Réunion GT S3, GDR MACS, 2007)
© Olivier Sename 2013
Philippe GOUPIL, Flight Control System Engineer, Airbus France (Réunion GT S3, GDR MACS, 2007)
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Robotics, micro and
nanosytems
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Robotics for manufacturing
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Biped Robotics
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Robotics for Marine technology
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Robotique médicale
asservissements visuels (exploitent la dynamique du robot manipulateur. )
-Compensation des mouvements cardiaques
Robot porte endoscope TIMC / INP G
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Quadrirotor helicopter•Surveillance des fissures dans les bâtiments ou dans les ouvrages•Surveillance des lignes Haute tension• Recherche de personnes
• industrie du jouet• pollinisation artificielle
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FLYING ROBOTS
Raffaelo D’Andrea ETH Zurich : vimeo.com/110346531
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Water industry
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Hydraulic Networks
- Open Channel and mixt irrigation systems
- Minimising Water Losses vsMatching Customer Needs
- Nonlinear Modelling and Control
- Fault detection
An irrigation Network : Canal de la Bourne (near Grenoble)
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Les apports du Système d’Information
• Aujourd’hui : 1 système d’information par acteur– Contrôle / Commande– Optimisation, simulation– Prévision
• Demain : 1 système d’information global pour optimiser la gestion de cette ressource commune– Planification de son utilisation– Anticipation des excès et des manques d’eau– Anticipation des conséquences de ces excès et manques sur :
• La production d’électricité• L’irrigation• La navigation• L’alimentation en eau potable• L’alimentation des industriels• Les rejets autorisées• La faune et la flore
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La production d’eau potable
• Principales fonctions liées à la gestion de l’eau :– Calcul des consommations prévisionnelles– Élaboration des programmes de pompage – Optimisation du remplissage des réservoirs en minimisant les coûts
d’énergie– Calcul des bilans hydrauliques et chimiques– Surveillance des grandeurs (autonomie, temps séjour, corrélations,
etc.)– Calcul des volumes mis en distribution, surveillance et détection des
fuites
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Le traitement des eaux usées
• Principales fonctions liées à la gestion de l’eau :– Surveillance des écoulements des effluents – Optimisation des flux par temps de pluie– Calculs des débits pour quantifier les déversements des eaux
usées en rivière– Surveillance de la qualité des eaux rejetées en rivière– Traitements des boues
Eaux résiduelles urbaines Eviter les problèmes due à l’incinération (émission de gaz )
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Energy
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Electrical Networks
- Stabilisation of transport networks (inter-area oscillations)
- Maximisation of Power Transfer
- Optimal Sensor and Actuator Placement
- Local Control of FACTS
- Fault detectionA four machine agragated network
G en 11
~
~ ~
Gen 1
G en 2
G en 12
~
Zone 1
Zone 2
PSS
R FC
P M U
PM UP M U
P M U
SPM
SPMSPM
SP M
Z/16 Z/8 Z/5 Z/4
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
Impédance de la l ligne
Ptransit
(MW)
AVR
1-PSS
1-PSS/2-PMU
MAX
A 29 Machine Network
sec.
@+100MW@nominal
MW
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Wind turbines
Simulation:Full ADAMS model includes 193 DOFs to represent fully flexible tower, drive-train, and blade components
Problems :Different operating conditions according to the wind speed
Control objectives:•Maximize power • Enhance damping in the first drive train torsion mode• design a smooth transition different modes• ensure a trouble-free control system (reliability, fault diagnosis)•Prevent runaway
Controled oriented model:Linear electro-mechanical equations (aerodynamics, transmission, generator)
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Intelligent buildings
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Intelligent buildings
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Intelligent buildings
• High comfort level: Learn the comfort zone from the user’s preference, and guarantee a high comfort level (thermal, air quality and illuminance) and good dynamic performance.• Energy savings: Combine the comfort conditions control with an energy saving strategy.• Air quality control: Provide CO2-based demand-controlled ventilation (DCV) systems.
Goals of an intelligent management system for energy and comfort (Dounis, Energy&Building 2009) :
• Shading systems, to control incoming solar radiation and natural light.• Windows opening for natural ventilation or mechanical ventilation systems, to regulate natural airflow and indoor air change, thus affecting thermal comfort and indoor air quality.• Electric lighting systems.• Auxiliary heating/cooling systems.
Satisfaction of the above requirements demands control of the following actuators/effectors:
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Intelligent buildings
∫=∆2
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Tdsp ρEx: structure of the building components within the airflow control system :
Structure of the entire ventilation unit control system integrated with the temperature control and airflow
control :
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Intelligent buildings
Concept of the airflow control system :