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Commande prédictive des procédés industriels

Objectifs : Un PID réagit à l’erreur qu’il voit ; une commande prédictive anticipe ce que le procédé va faire, sur un horizon, et décide en conséquence. Ce cours donne les bases de la commande prédictive (Model Predictive Control) telle qu’on l’applique en industrie : modèle CARIMA, commande prédictive généralisée (GPC) et commande prédictive fonctionnelle (PFC), avec chaque calcul vérifié en MATLAB et en Python. Public : élèves ingénieurs et étudiants de master en automatique, ingénieurs process et automaticiens.

Contenu et thèmes abordés
  • - S00 · Démarrer : la commande prédictive, de la théorie au code.
  • - S01 · Principes et état de l’art : modèle interne, horizon fuyant, trajectoire de référence.
  • - S02 · Modèles pour la prédiction : réponses impulsionnelle et indicielle, CARIMA, moindres carrés.
  • - S03 · Minimum de variance et minimum de variance généralisé : prédicteur à d+1 pas, phase non minimale.
  • - S04 · Commande prédictive généralisée (GPC) : équations diophantiennes, réponses libre et forcée, loi GPC.
  • - S05 · Extensions, réglage et robustesse de la GPC : horizons, λ, modèle de référence P, polynôme C.
  • - S06 · Commande prédictive fonctionnelle (PFC) : points de coïncidence, fonctions de base, modèle interne indépendant.
  • - S07 · Projet : commande prédictive d’une machine, en cycle en V.
Ressources pédagogiques
Support de TD 5 fichiers

Volume horaire

CM 18h
TP 8h
Total 26h

Prérequis

  • Systèmes échantillonnés et transformée en z
  • Bases de MATLAB ou de Python

Logiciels & matériels utilisés

MATLAB/Simulink Python

Ressources complémentaires

Vidéos de cours et projets académiques liés à cette thématique.

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