structure propre

421-Controle_processus/Cours/chap1.tex

@@ -0,0 +1,354 @@
+\documentclass[main.tex]{subfiles}
+\begin{document}
+\section{Introduction : positionnement du problème}
+
+On va s'intéresser aux signaux analogiques vus comme des fonctions réelles
+
+\[x : t \in \R \rightarrow x(t) \in \R\]
+
+Les processus évoluent continûment dans le temps.\\
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\begin{tikzpicture}
+\sbEntree{E}
+\sbComp{comp}{E}
+\sbRelier[$c(t)$]{E}{comp}
+\sbBloc{reg}{Structure de commande}{comp}
+\sbRelier[$\epsilon$]{comp}{reg}
+\sbBloc{sys}{Système}{reg}
+\sbRelier[u(t)]{reg}{sys}
+\sbSortie{S}{sys}
+\sbRelier[$y(t)$]{sys}{S}
+\sbRenvoi{sys-S}{comp}{}
+\end{tikzpicture}
+\caption{Asservissement analogique}
+\end{figure}
+
+
+La loi de commande est alors :
+\begin{align*}
+U(p) & = C(p).[R(p) - Y(p)], \text{ transformée de Laplace de }\\
+u(t) & = c(t)*[r(t) - y(t)]
+\end{align*}
+
+\paragraph*{Problématique}
+Il faut alors évaluer u(t) et le mettre en œuvre de manière analogique et/ou bon moment. Pour cela, il est nécessaire de calculer en temps réels et d'adapter u(t).\\
+
+La solution est d'exploiter un calculateur numérique couplé à de l'électronique numérique pour implémenter la loi de commande.
+Par exemple :
+\begin{itemize}
+\item ordinateur à base de microprocesseurs cadencés par une horloge interne
+\item micro-contrôleurs
+\item DSP (Digital Signal Processing, puce à usage spécifique, non modifiable)
+\item Arduino
+\end{itemize}
+
+L'information est transmise par des signaux binaires eux-mêmes étant des signaux numériques. Cette information ne transporte pas l'énergie nécessaire pour contrôler le processus, mais seulement la loi de commande.
+
+Les signaux numériques évoluent de manière discrète à des instants régulièrement espacés par un intervalle de temps donné par la période de l'horloge $T_h = \frac{1}{f_h}$.
+
+On pose l'hypothèse que $T_h$ est constante donc les différents instants correspondent à $k.T_h$ où $k\in\mathbb{N}$.\\
+
+\subsection*{Définition}
+Le signal numérique $u_k$ est défini comme une suite numérique :
+\begin{align*}
+\mathbb{N} & \rightarrow \mathbb{R} \\
+k & \mapsto U_k
+\end{align*}
+
+\subsection*{Calculateurs numériques}
+Ils servent à implémenter les lois de commande, c'est-à-dire les règles mathématiques d'évolution des signaux.
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\begin{tikzpicture}
+\sbEntree{E}
+
+\sbBloc{calc}{Calculateur numérique}{E}
+\sbRelier[$e_k$]{E}{calc}
+
+\sbBloc{cna}{CNA}{calc}
+\sbRelier[$u_k$]{calc}{cna}
+
+\sbBloc{sys}{Système analogique}{cna}
+\sbRelier[$u(t)$]{cna}{sys}
+
+\sbSortie{S}{sys}
+\sbRelier[$y(t)$]{sys}{S}
+
+\sbDecaleNoeudy[4]{S}{R}
+\sbBlocr[12]{can}{CAN}{R}
+\sbRelieryx{sys-S}{can}
+\sbRelierxy{can}{calc}
+
+\end{tikzpicture}
+\caption{Interfaçage Numérique / Analogique}
+\end{figure}
+
+\noindent Remarque :\\
+CAN : Convertisseur Analogique Numérique\\CNA : Convertisseur Numérique Analogique\\
+
+L'horloge permet le fonctionnement synchrone des différents composants de la structure de l'asservissement numérique.
+
+\section{Modélisation des signaux échantillonnés}
+\subsection*{Échantillonnage}
+\begin{defin}
+Un échantillonnage idéal à la période d'échantillonnage $T_e$ est représenté par :
+
+{\centering
+\begin{circuitikz}
+\draw (0,0) node[above]{$u(t)$} to [cspst,l=$T_e$](2,0) node[above]{$u^*(t)$};
+\end{circuitikz}}
+\[
+u^*(t) =
+\left\{
+\begin{array}{ll}
+u(k.T_e)=u_k & \text{si} t =k.T_e \\
+0 & \text{si} t\neq k.T_e
+\end{array}
+\right.
+\]
+\end{defin}
+
+\subsection*{Peigne de Dirac}
+\begin{defin}
+On définit le peigne de Dirac par : \[p(t)=\sum_{k\in\mathbb{N}}\delta_0(t-k.T_e)\]
+\end{defin}
+
+On peut donc réécrire l'expression de l'échantillonnage :
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\begin{tikzpicture}[scale=0.8,samples=50,domain=-4.5:4.5]
+			\draw[-stealth] (-5,0) -- (5,0) node[right] {$t$};
+			\draw[-stealth] (0,-1.5) -- (0,1.5) node[above] {$p(t)$};
+			\foreach \n in {-4,-3,...,4}
+				\draw[-stealth,thick] (\n,0) -- (\n,1);
+			\draw (1,0) node[below]{$T_e$};
+\end{tikzpicture}
+\begin{tikzpicture}[scale=0.8,samples=50,domain=-4.5:4.5]
+			\draw[-stealth] (-5,0) -- (5,0) node[right] {$t$};
+			\draw[-stealth] (0,-1.5) -- (0,1.5) node[above] {$p^*(t)$};
+			\draw[dotted] plot (\x,{sin(60*\x+20)});
+			\foreach \n [evaluate=\n as \x using sin(60*\n+20)] in {-4,-3,...,4}
+				\draw[-stealth,thick] (\n,0) -- (\n,\x);
+
+\end{tikzpicture}
+\caption{Peigne de Dirac et échantillonnage d'un signal}
+\end{figure}
+
+\begin{align*}
+u^*(t) &= u(t).p(t)\\
+&=\sum_{k\in\mathbb{N}}u(t)\delta_0(t-k.T_e) \\
+&=\sum_{k\in\mathbb{N}}u(kT_e)\delta_0(t-k.T_e) \\
+u^*(t) &= \sum_{k\in\mathbb{N}} u_k\delta_0(t-k.T_e) \\
+\end{align*}
+
+\section{Transformée en $z$ et lien avec Fourier / Laplace}
+
+Soit $f(t)$ un signal.
+\begin{align*}
+\text{Transformée de Laplace : } & L\{f(t)\} = \int_0^{\infty}f(t)e^{-pt}dt \\
+\text{Signal échantilloné : } & f^*(t) = \sum_{k\in\mathbb{N}}f_k\delta_ 0(t-kT_e) \\
+\end{align*}
+
+On calcule la transformée de Laplace du signal échantillonné :
+\begin{align*}
+F^*(p) & = L\{f^*(t)\} \\
+& = \int_ 0^{\infty}\sum_{k\in\mathbb{N}}f_k\delta_ 0(t-kT_e)e^{-tp}dt \\
+& = \int_ 0^{\infty}\sum_{k\in\mathbb{N}}f_ke^{-kT_ep}\delta_ 0(t-kT_e)dt \\
+& = \sum_{k\in\mathbb{N}}f_ke^{-kT_ep} \\
+F^*(p) & = \sum_{k\in\mathbb{N}}f_k(e^{-T_ep})^{-k} \\
+\end{align*}
+
+En notant $z = e^{T_ep}$, on obtient
+\[ \boxed{ F(z) = F^*(p)|_{z=e^{T_ep}} } \]
+
+\subsection*{Transformée en $z$}
+\begin{defin}
+On définit la transformée en $z$ du signal numérique $f_k$ :
+\[ F(z) = \sum_{k = 0}^{\infty} f_kz^{-k} \quad, z = e^{T_ep}\]
+
+On note $F(z) = Z\{f_k\}$
+\end{defin}
+
+\begin{prop}
+La transformée en z est \textbf{linéaire} : \[ Z\{\alpha u_k + \beta f_k\} = \alpha U(z) + \beta F(z) \]
+
+Si $R_u$ et $R_f$ sont les rayons de convergence de $U(z)$ et de $F(z)$, alors \[R_{\alpha_u + \beta f} = \max \{ R_u,R_f \} \]
+\end{prop}
+
+\subsection*{Produit de convolution}
+\begin{defin}
+On définit le produit de convolution entre deux signaux $u_k$ et $f_k$ :
+\begin{align*}
+u_k * f_k & = \sum_{n=-\infty}^{\infty} u_n f_{k-n} \\
+& = \sum_{n=0}^{\infty} u_n f_{k-n} \text{ pour u et f causaux } \\
+Z\{u_k * f_k\} & = U(z).F(z)
+\end{align*}
+\end{defin}
+
+\subsection*{Théorèmes importants}
+\begin{thm}[Théorème d'avance]
+\[ Z\{u_{k+d|d\in\mathbb{N}^*}\} = z^d U(z) - z^d \sum_{i=0}^{d-1}u_iz^{-i} \]
+\end{thm}
+\begin{thm}[Théorème du retard]
+\[ Z\{u_{k-d|d\in\mathbb{N}^*}\} = z^{-d} U(z) \]
+\end{thm}
+
+\begin{thm}[Théorème de la sommation]
+\[ Z\{\sum_{k=0}^nu_k\} = \frac{z}{z-1}U(z) \]
+\end{thm}
+
+\begin{thm}[Théorème de la valeur initiale]
+\[ \lim_{k\rightarrow 0} u_k = \lim_{z\rightarrow \infty} U(z) \]
+\end{thm}
+
+\begin{thm}[Théorème de la valeur finale]
+\[ \lim_{k\rightarrow \infty} u_k = \lim_{z\rightarrow 1} \frac{z-1}{z} U(z) \]
+Cette limite est définie lorsque les pôles de $\frac{z-1}{z}U(z)$ sont à l'intérieur du cercle de rayon 1.
+\end{thm}
+
+
+\begin{prop}[Multiplication par le temps]
+Soit $x(t)=te(t)$.\\
+\begin{align*}
+x^*(nT_e) = x_n = nT_e e_n \\
+X(z) = Z[x_n] = -z T_e \frac{\partial E(z)}{\partial z}
+\end{align*}
+\end{prop}
+
+\subsection*{Lien avec la transformée de Fourier}
+On peut considérer le peigne de Dirac $p(t)$ comme une fonction $T_e$-périodique, donc on peut la décomposer en série de Fourier :
+\begin{align*}
+p(t) & = \sum_{n=0}^{\infty} \delta_0(t-nT_e) = \sum_{k=-\infty}^{\infty} c_k e^{j\frac{2\pi k t}{T_e}} \\
+\text{où } c_k & = \int_{-T_e/2}^{T_e/2} (\sum_{n=0}^{\infty} \delta_0(t-nT_e)e^{-j \frac{2\pi kt}{T_e}})dt = ... = \frac{1}{T_e}  \\
+\intertext{Ainsi,}
+ f^*(t) & = f(t).p(t) = \frac{1}{T_e} \sum_{k=-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\frac{2\pi kt}{T_e}} \\
+F^*(p) & = \frac{1}{T_e} \int_0^{\infty} ( \sum_{k=-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\frac{2\pi kt}{T_e}} ) e^{-pt}dt \\
+& = \frac{1}{T_e} \sum_{k=-\infty}^{\infty} (\int_0^{\infty} f(t) e^{-(p-j\frac{2\pi k}{T_e})t}dt) \\
+F^*(p) &= \frac{1}{T_e} \sum_{k=- \infty}^{\infty}F(p-j\frac{2\pi k}{T_e})
+\end{align*}
+Le spectre de $f^*(t)$ est périodique en fréquence, de période $\frac{2\pi}{T_e}$.
+FAIRE UNE FIGURE PROPRE !!
+
+\subsection*{Reconstitution d'un signal}
+\begin{thm}
+Un signal analogique $f(t)$ dont la transformée de Fourier est nulle à l'extérieur de l'intervalle $[-\omega_0,\omega_0]$, $\omega_0>0$, est parfaitement défini par ses échantillons $f_k=f(kT_e)$ si
+\[F_e=\frac{1}{T_e} \text{ vérifie } \omega_e > 2 \omega_0 \text{ : Condition de Shannon } \]
+
+Dans ce cas, on peut reconstituer le signal :
+\[ f(t)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}f_k sinc(\omega_e\frac{t-kT_e}{2}) \]
+\end{thm}
+
+Preuve : à base de développement en série de Fourier.\\
+
+\noindent Remarque : la méthode de reconstruction de f(t) n'est pas causale car elle suppose de connaître le signal à tout instant.
+En pratique, on préfère utiliser un CNA pour des applications en temps réel.
+
+\section{Transformée en z inverse}
+
+Soit $F(z) : \mathbb{C} \rightarrow \mathbb{C}$ une fraction rationnelle propre (degré du numérateur $<$ degré du dénominateur).
+
+\subsection*{Problématique} Déterminer les échantillons $(f_k)_{k\in\mathbb{N}}$ tel que \[F(z) = Z\{(f_k)_{k\in\mathbb{N}}\}= \sum_{k=0}^{\infty}f_kz^{-k}\]
+
+\subsection{Méthode par décomposition en éléments simples}
+
+On applique cette méthode à $\frac{F(z)}{z}$ plutôt qu'à $F(z)$, en utilisant les transformées usuelles.\\
+
+\noindent \textbf{Cas où F(z) possède des pôles distincts non nuls}
+
+\begin{align*}
+F(z) & = \frac{...}{(z-p_1)...(z-p_ n)} \\
+\frac{F(z)}{z} & = \frac{...}{z(z-p_1)...(z-p_n)} \\
+& = \frac{C_0}{z} + \frac{C_1}{z-p_1} + ... \\
+F(z) & = C_0 + \frac{C_1 z}{z-p_1} + ... \text{ où } C_0 = F(0) \text{ et } C_i = \lim_{z\rightarrow p_i} \frac{z-p_i}{z}F(z)
+\end{align*}
+
+De plus, on a \[ \boxed{Z^{-1}\{\frac{C_jz}{z-p_j}\}=C_jp_j^k \text{ pour } i \leq j \leq n } \]
+
+Exemple :
+\[W(z) = \frac{z+3}{(z-1)(z+2)} \]
+
+\begin{align*}
+\intertext{Décomposition en éléments simples}
+\frac{W(z)}{z} & = \frac{z+3}{z(z-1)(z+2)} = -\frac{3/2}{z}+\frac{4/3}{z-1}+\frac{1/6}{z+2} \\
+W(z) & = -\frac{3}{2} + \frac{4}{3}\frac{z}{z-1} + \frac{1}{6}\frac{z}{z+2} \\
+w_k & = -\frac{3}{2}\delta_k + (\frac{4}{3} + \frac{1}{6}(-2)^k).\mathbf{1}_k
+\end{align*}
+
+\noindent \textbf{Cas où F(z) possède un pôle multiple non nul, de multiplicité l supérieure ou égale à 1}
+
+\[ W(z) = ... + \frac{C_1z}{z-p} + \frac{C_2z}{(z-p)^2} + ... + \frac{C_lz}{(z-p)^l} + ... \]
+
+On a alors, $\forall j = 0,1,...,l-1$
+\[ C_{l-j} = \lim_{z \rightarrow p} (\frac{1}{j!} \frac{\partial ^j \frac{(z-p)^l}{z}W(z)}{\partial z^j}) \]
+
+\[Z^{-1}\{\frac{z}{(z-p)^l}\} = \frac{1}{(l-1)!}k(k-1)...(k-l+2)p^{k-l+1}, k\geq 0 \]
+
+Exemple dans le poly.\\
+
+\noindent \textbf{Cas d'un pôle nul, de multiplicité l supérieure ou égale à 1}
+
+\[ W(z) = ... + C_0 + \frac{C_1z}{z} + \frac{C_2z}{z^2} + ... \]
+On a alors, $\forall j = 0,1,...,l$
+\[ C_{l-j} = \lim_{z \rightarrow p} (\frac{1}{j!} \frac{\partial ^j \frac{z^l}{z}W(z)}{\partial z^j}) \]
+\[ Z^{-1} [z^{-d}] = \delta_{k-d} \]
+
+Remarque :
+\[ \frac{z}{z-D} = \frac{1}{1-Dz^{-1}} = \lim_{N\rightarrow\infty} \sum_{k=0}^N (z^{-1}D)^k = \sum_{k=0}^{\infty} D^k z^{-k} \]
+On en déduit facilement que $Z^{-1}\{\frac{z}{z-D}\} = D^k$
+
+\subsection{Méthode des résidus}
+Méthode non exigée, voir polycopié
+
+\section{Modélisation des CAN et CNA}
+
+\subsection{Convertisseur analogique numérique}
+
+Problématique :
+\[ y(t) \rightarrow \boxed{\text{ CAN }} \rightarrow y_k \]
+
+\begin{enumerate}
+\item Échantillonnage : (discrétisation de l'axe des abscisses)
+
+on échantillonne sur les instants $kT_e$
+
+\item Quantification du signal : (discrétisation de l'axe des ordonnées)
+
+On a $ q = \frac{u_{MAX} - u_{MIN}}{2^n}$, avec n le nombre de bits de codages, indiquant le qualité, la précision du convertisseur.
+\end{enumerate}
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\includegraphics[scale=0.6]{CAN.png}
+\caption{Discrétisation et échantillonnage}
+\end{figure}
+
+La limitation d'amplitude est source de saturation du signal échantillonné. La quantification génère un bruit sur le signal en sortie du CAN (appelé bruit de quantification). Ce bruit peut être modélisé par une variable aléatoire  de moyenne nulle, de répartition uniforme et de variance donnée par $q^2 / 12 $.\\
+
+Dans le cadre de ce cours, on fera l'hypothèse que la quantification ne génère pas de bruit de quantification. Il n'y auras pas non plus de saturation : on parle de numérisation parfaite.\\
+
+Remarque : ces opérations induisent également des retards de l'information. \\
+
+Conséquence : en amont du CAN, on place un FAR\footnote{Filte anti-repliement de spectre} , un filtre analogique passe-bas.
+
+\subsection*{Convertisseur Numérique Analogique}
+
+Problématique : transformer un échantillon numérique en signal analogique défini $\forall t$.
+
+Challenge théorique : quel comportement entre $(k-1)T_e$ et $kT_e$.
+
+Idée : extrapolation des échantillons entre 2 instants d'échantillonnage.
+
+\paragraph{Cas du Bloqueur d'Ordre Zéro}
+
+$B_0(p)$ fonction de transfert du filtre réalisant le BOZ.
+\[b_0(t) = 1_0^+(t) - 1_0^+(t-T_e)\]
+Donc par transformée de Laplace inverse,
+\[B_0(p) = \frac{1}{p}-\frac{1}{p}e^{-T_ep} \]
+\[ \boxed{B_0(p) = \frac{1-e^{-T_ep}}{p}} \]
+
+
+\end{document}

421-Controle_processus/Cours/chap2.tex

@@ -0,0 +1,461 @@
+\documentclass[main.tex]{subfiles}
+\begin{document}
+Rappel : filtre analogique linéaire
+
+\[ e(t) \rightarrow \boxed{G(p)} \rightarrow s(t) \]
+\[ s(t) = g(t)*e(t) \]
+\[ S(p) = G(p) E(p) \]
+
+\section{Premières propriétés}
+
+\begin{thm}
+Si on applique un échantillonnage en entrée de e(t),
+\[s(t) = g(t) * e^*(t) \]
+\begin{enumerate}
+\item $s^*(t) = g^*(t) * e^*(t)$ où $g^*(t)$ est l’échantillonnage de $g(t)$
+
+\item $s_n = g_n * e_n = \sum_ {k=0}^n g_{n-k}e_k$
+
+\end{enumerate}
+\end{thm}
+
+\begin{proof}
+\begin{enumerate}
+\item
+\[g^*(t) * e^*(t) = \int_0^{\infty} g^*(t-\tau)e^*(\tau)d\tau = ... \]
+
+\item
+\begin{align*}
+s^*(t) & = s(t)\sum_{k=0}^{\infty}\delta_0(t-kT_e) = \sum_{k=0}^{\infty}s_k\delta_0(t-kT_e)
+\intertext{Or, $ s(t) = \int_0^{\infty}g(t-\tau)e^*(\tau)d\tau $ avec $ e^*(t) = \sum_ {k=0}^{\infty}e_k\delta_0(t-kT_e)$}
+\text{donc } s(t) & = \int_ 0^{\infty}g(t-\tau)(\sum_{k=0}^{\infty}e_k\delta_0(\tau-kT_e))d\tau \\
+& = \sum_ {k=0}^{\infty}e_k \int_0^{\infty} g(t-\tau) \delta_0(\tau-kT_e) d\tau \\
+& = \sum_ {k=0}^{\infty}e_k g(t-kT_e) \\
+s_n = s(nT_e) & = \sum_ {k=0}^{\infty}e_kg((n-k)T_e) = \sum_ {k=0}^{\infty}e_kg_{n-k}
+\end{align*}
+
+\end{enumerate}
+\end{proof}
+
+Application : Discrétisation d'un système analogique avec CNA + BOZ
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\begin{tikzpicture}
+\sbEntree{E}
+
+
+\sbBloc{cna}{CNA, BOZ}{E}
+\sbRelier[$u_k$]{E}{cna}
+
+\sbBloc[3]{sys}{G(p)}{cna}
+\sbRelier[$u(t)$]{cna}{sys}
+
+\sbBloc[3]{can}{CAN}{sys}
+\sbRelier[$y(t)$]{sys}{can}
+
+\sbSortie[3]{S}{can}
+\sbRelier[$y_k$]{can}{S}
+
+
+\end{tikzpicture}
+\caption{Discrétisation d'un système analogique}
+\end{figure}
+
+Hypothèse : Synchronisation des convertisseurs
+
+\[ u_k \rightarrow \boxed{H(z)} \rightarrow y_k \]
+
+\subsection*{Fonction de transfert pour asservissement numérique}
+
+On cherche à déterminer la fonction de transfert $H(z)=\frac{Y(z)}{U^*(z)}$ de l'asservissement numérique suivant :
+
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\begin{tikzpicture}
+\sbEntree{E}
+
+\sbBloc{calc}{CNA}{E}
+\sbRelier[$u_k$]{E}{calc}
+
+\sbBloc[3]{boz}{$B_0(p)$}{calc}
+\sbRelier[$u^*(t)$]{calc}{boz}
+
+\sbBloc[3]{sys}{$G(p)$}{sys}
+\sbRelier{boz}{sys}
+
+\sbBloc[3]{can}{CAN}{sys}
+\sbRelier[$y(p)$]{sys}{can}
+
+\sbSortie[3]{S}{can}
+\sbRelier[$y^*(t)$]{can}{S}
+
+
+\end{tikzpicture}
+\caption{Asservissement numérique}
+\end{figure}
+
+\begin{thm}
+\[ \boxed{H(z) = (1-z^{-1}) Z[^*L^{-1}[\frac{G(p)}{p}]]} \]
+\end{thm}
+
+\begin{preuve}
+\begin{align*}
+Y(p) & = B_0(p)G(p)U^*(p) \\
+& = (1 - e^{-T_ep})\frac{G(p)}{p}U^*(p) \\
+& = \frac{G(p)}{p}U^*(p)-\frac{G(p)}{p}U^*(p)e^{-T_ep}
+\intertext{On pose $ \tilde{G}(p) = \frac{G(p)}{p} $ }
+Y(p) & = \tilde{G}(p)U^*(p) - \tilde{G}(p)U^*(p)e^{-T_ep}
+\end{align*}
+
+Avec $\tilde{Y}(p) = \tilde{G}(p)U^*(p)$, par transformation inverse de Laplace,
+\begin{align*}
+\tilde{y}(t) & = \tilde{g}(t)*u^*(t) \\
+\tilde{y}_n & = \tilde{g}_n*u_n \\
+\tilde{Y}(z) & = \tilde{G}(z)U(z)\\
+\text{Ainsi, } Y(z) & = \tilde{Y}(z) - z^{-1}\tilde{Y}(z) \\
+& = (1-z^{-1})\tilde{Y}(z) \\
+H(z) & = (1-z^{-1})\tilde{G}(z) \\
+H(z) & = (1-z^{-1})Z[^*L^{-1}[\tilde{G}(p)]]
+\end{align*}
+\end{preuve}
+
+\medskip
+\noindent Remarque : comment choisir $T_e$ ? Tout système physique peut être représenté par un filtre passe-bas :
+\[ \boxed{ \text{Règle empirique : } 6f_c \leq f_e \leq 24f_c } \]
+
+\subsection*{Propriétés des systèmes discrétisés}
+
+\begin{enumerate}
+\item Un système analogique linéaire reste linéaire après discrétisation.
+\item L'ordre du système est conservé.
+\item Les pôles du système discrétisé $p_d$ sont liés aux pôles du système analogique $p_c = e^{T_e p_c}$ (cela vient de $z=e^{T_ep}$). Attention, c'est faux pour les zéros  !
+\item La discrétisation d'une association en série n'est pas identique à la mise en série des discrétisés.
+\end{enumerate}
+
+\section{Obtention d'une fonction de transfert en z à partir d'une équation récurrente}
+
+\[a_ny_{k+n} + ... + a_1y_{k+1}+a_0y_k = b_mu_{k+m} + ... + b_1u_{k+1} + b_0u_k \]
+\[ \text{ avec } a_i,b_j \in \mathbb{R}, a_n \neq 0 \]
+
+Par causalité, on a $n \geq m$. \\
+
+Rappel : Théorème d'avance
+\[ Z[u_{k+d|d\in\mathbb{N}^*}] = z^d U(z) - z^d \sum_{i=0}^{d-1}u_iz^{-i} \]
+
+On applique la transformée en $z$ à ($EQ_n$) = $a_ny_{k+n} + ... + a_1y_{k+1}+a_0y_k$
+\[
+\begin{array}{lcll}
+a_n y_{k+n} & & a_nz^nY(z) & - a_n [y_0...y_{n-1}][z^n...z]^T \\
++ a_{n-1} y_{k+N-1} & & + a_{n-1}z^{n-1}Y(z) & - a_{n-1} [0, y_0...y_{n-2}][z^n...z]^T  \\
+... & \quad \rightarrow \quad TZ \quad \rightarrow \quad & ... & ... \\
++ a_1 y_{k+1} & & + a_1z^{n-1}Y(z) & - a_1 [0, ...,0,y_0][z^n...z]^T  \\
++ a_0 y_k & & +a_0zY(z) \\
+\hline
+TZ(EQ_n) & = & (\sum_{l=0}^na_lz^l)Y(z) & - CI_y(z)
+\end{array}
+\]
+
+On fait de même avec ($EQ_m$) = $b_mu_{k+m} + ... + b_1u_{k+1} + b_0u_k$.
+
+Conditions initiales données : les $y_k, k = 0,...,n-1$ et $u_k,k=0,...,m-1$
+
+\begin{align*}
+CIy(z) & = \sum_{j=0}^{n-1} ( \sum_{l=0}^j a_{n-l}y_{l-j}) z^{n-j}  \\
+CIu(z) & = \sum_{j=0}^{m-1} ( \sum_{l=0}^j b_{m-l}u_{l-j}) z^{n-j}
+\end{align*}
+
+Ainsi, en posant \[A(z) = \sum_{l=0}^n a_lz^l \text{ et } B(z) = \sum_{l=0}^m b_lz^l \]
+
+\begin{align*}
+& A(z)Y(z) - CIy(z) = B(z)U(z) - CIu(z) \\
+& \boxed{Y(z) = \frac{B(z)}{A(z)} U(z) + \frac{CIy(z)-CIu(z)}{A(z)}}
+\end{align*}
+
+On pose $G(z)=\frac{B(z)}{A(z)}$, appelée fonction de transfert du système.
+
+\begin{align*}
+Y(z) &  = G(z)U(z) + \frac{CI(z)}{A(z)} \\
+& \text{ où } CI(z) = CIy(z) - CIu(z) \\
+& \text{ À CI nulles, } Y(z) = G(z) U(z)
+\end{align*}
+
+\subsection*{Définitions}
+Les pôles (zéros) du système sont les racines de $A(z)$  ($B(z)$).
+
+Le gain statique (si défini) est \( \lim_{z\rightarrow 0}G(z)\).
+
+Lorsqu'il n'y a plus de simplifications possibles entre pôles et zéros dans G(z), on parle de fonction de transfert minimale. Alors, le degré de A(z) désigne l'ordre du système.
+
+\section{Réponse temporelle de système à temps discret}
+
+On considère le système à temps discret :
+\[u_k \rightarrow \boxed{G(z)} \rightarrow y_k \]
+
+\[G(z) = \frac{B(z)}{A(z)} \text{ et } A(z) = \sum_{l=0}^n a_lz^l, B(z) = \sum_{l=0}^m b_lz^l\]
+
+\subsection{Calcul à partir de la relation de récurrence}
+
+On effectue un changement de variable muet pour exprimer $y_k$ en fonction des instants précédents.
+\[a_ny_{k+n} + ... + a_1y_{k+1}+a_0y_k  = b_mu_{k+m} + ... + b_1u_{k+1} + b_0u_k \]
+\[a_ny_k = -a_{n-1}y_{k-1}-...-a_1y_{k-n+1}-a_0y_{k-n} + b_mu_{k+m-n} + ... + b_1u_{k-n+1} + b_0u_{k-n}\]
+Intérêt : pratique pour le calcul en temps réel (simulation, implantation systèmes embarqués...). Les CI $y_{-1}, y_{-2}...$ sont à préciser
+
+\subsection{Calcul à partir de la fonction de transfert}
+Si les CI sont nulles :
+\begin{align*}
+Y(z) & = G(z)U(z) \\
+y_k & = Z^{-1}[G(z)U(z)]
+\end{align*}
+En pratique, on effectue une décomposition en éléments simples de $\frac{Y(z)}{z}$ et on applique $Z^{-1}[.]$ à $Y(z)$ en utilisant le tableau des transformées en z usuelles.\\
+
+Exemple :
+\begin{align*}
+\intertext{On cherche la réponse impulsionnelle ($u_k=\delta_k$) de }
+G(z)& = \frac{1}{(z-1)(z-2)}
+\intertext{On effectue la décomposition en éléments simples de $\frac{Y(z)}{z}$}
+\frac{Y(z)}{z} & = \frac{1}{z(z-1)(z-2)} \\
+& = \frac{1}{2z} - \frac{1}{2(z-1)} + \frac{1}{2(z-2)} \\
+Y(z) & = \frac{1}{2} - \frac{1}{2}\frac{z}{z-1} + \frac{1}{2} \frac{z}{z-2} \\
+y_k &= \frac{1}{2}\delta_k + \frac{1}{2}2^k -1
+\end{align*}
+
+SI les CI non nulles et connues :
+\begin{align*}
+Y(z) & = G(z) U(z) + \frac{CIy(z)-CIu(z)}{A(z)} \\
+y_k &= Z^{-1}[G(z) U(z) + \frac{CIy(z)-CIu(z)}{A(z)}]
+\end{align*}
+
+\subsection{Par décomposition modale}
+
+\begin{align*}
+G(z) & = \frac{b_mz^m + ... + b_0}{a_nz^n + ... + a_0} = \frac{B(z)}{A(z)} \\
+& = \frac{K(z-z_1)^{\alpha_1}(z-z_2)^{\alpha_2}...(z-z_r)^{\alpha_r}}{(z-p_1)^{\gamma_1}(z-p_2)^{\gamma_2}...(z-p_q)^{\gamma_q}} \text{ avec } \sum_1^q \gamma_i = n, \sum_1^r \alpha_i = m
+\end{align*}
+
+$\gamma_i$ est la multiplicité algébrique du pôle $p_i \in \mathbb{C}$.
+
+$\alpha_i$ est la multiplicité algébrique du zéro $z_i \in \mathbb{C}$
+
+Avec l'hypothèse $a_n=1$, $A(z)$ est un polynôme appelé Monique.
+
+\begin{align*}
+\frac{Y(z)}{z} & = \frac{G(z)U(z)}{z} \text{ où U(z) quelconque, de pôles } r_1,...,r_u \\
+\text{ d'où } Y(z) & = Y(0) + \sum_{i=1}^q G_i(z) + \sum_{i=1}^{r_u}U_i(z)
+\end{align*}
+
+Remarque : $U(z)$ influence la décomposition de $G(z)$ et vice-verse.
+
+\begin{align*}
+G_i(z) & = \sum_{j=1}^{\gamma_i}\frac{c_{ij}z}{(z-p_j)^j} \\
+g_{i_k} & = Z^{-1}[G_i(z)] \\
+& = (c_0 + c_1k + ... + c_{\gamma_i - 1}k^{\gamma_i - 1})p_i^k
+& = P_i(k)p_i^k
+\end{align*}
+
+$g_{i_k}$ correspond à l'évolution de la sortie $y_k$ due au pôle $p_i$ : mode $p_i$.
+
+\medskip
+
+La sortie $y_k$ est construite à partir de la contribution de chaque mode (et du type d'entrée)
+\[ y_k = Y(0)\delta_k + \sum_{i=1}^q g_{i_k} + Z^{-1}[\sum_{i=1}^{r_u}U_i(z)] \]
+où
+
+$\sum_{i=1}^q g_{i_k}$ est l'excitation des modes par l'entrée $y_k$
+
+$Z^{-1}[\sum_{i=1}^{r_u}U_i(z)]$ le régime forcé par $u_k$
+
+\subsubsection{Mode réel}
+
+\begin{itemize}
+\item $|p_i|<1 \Rightarrow P_i(k)p_i^k \rightarrow_{\infty} 0$ : mode convergent
+\item $|p_i|>1 \Rightarrow P_i(k)p_i^k $ divergence exponentielle
+\item $ |p_i| = 1 et P_i(k) = c_0$ constant $\rightarrow$ mode entretenu (ni convergence, ni divergence)
+\item $ |p_i| = 1 $ et $ \gamma_i > 1, P_i(k)p ^k \rightarrow $ divergence polynomiale
+\begin{itemize}
+\item Si $p_i > 0$ alors $ P_i(k)p_i^k$ tend à être du même signe : mode apériodique
+\item Si $p_i < 0$ alors $P_i(k)p_i^k = (-1)^k |p_i|^k P_i(k)$ change de signe en fonction de la parité de k : mode oscillant
+\item Si $p_i = 0 \rightarrow P_i(k)p_i^k = 0 \forall
+k\geq 1$ : mode à réponse pile
+\end{itemize}
+\end{itemize}
+Remarque : un pôle discret nul $p_i = 0$ possède un équivalent en temps continu à partie réelle infiniment négative :
+\[p_i = e^{T_ep_{ci}} = 0 \Leftrightarrow p_{i} \rightarrow - \infty\]
+
+\subsubsection{Mode complexe}
+À un pôle $p_i$ complexe correspond son conjugué $\overline{p_i}$ :
+\[P_{a_i}(k)p_i^k + P_{b_i}(k)\overline{p_i}^k = ... = P(k)\rho_i^k\sin(k\theta_i+\phi\]
+où $p_i = \rho_ie^{j\theta_i}$ et $\phi$ dépend du contexte.
+\begin{itemize}
+\item $|p_i| = \rho_i > 1$ : divergence
+\item $|p_i| = \rho_i < 1$ : convergence en $\rho_i^k$
+\item $|p_i| = \rho_i = 1$
+\begin{itemize}
+\item si multiplicité de $p_i = 1$ : mode entretenu
+\item si multiplicité de $p_i > 1$ : divergence
+\end{itemize}
+\item $\theta_i \neq 0$ oscillation à la fréquence $\theta$
+\end{itemize}
+
+\section{Stabilité}
+
+\begin{defin}[Stabilité EBSB]
+Un système discret est stable au sens EBSB si pour toute entrée $u_k$ bornée, $y_k$ reste bornée.
+\end{defin}
+
+\begin{thm}[Stabilité et réponse impulsionnelle]
+Un système est stable au sens EBSB si et seulement si sa réponse impulsionnelle est absolument sommable, c'est-à-dire $\sum_ {k=0}^{\infty}|g_k|<\infty$
+\end{thm}
+
+
+\subsection*{Théorème : stabilité et pôles}
+\begin{thm}[Stabilité et pôles]
+Un système discret est stable au sens EBSB si et seulement si tous les pôles de sa fonction de transfert en $z$ sont à l'intérieur du cercle unité (strictement, pas sur le cercle).
+\end{thm}
+
+Remarque : cela suppose le calcul des pôles de $G(z) = \frac{B(z)}{A(z)}$
+
+\begin{figure}[h!]
+\centering
+\includegraphics[scale=0.8]{polesenz.jpg}
+\caption{Allure de la réponse temporelle en fonction de la position des pôles dans le plan $z$}
+\end{figure}
+
+\subsection*{Critère de Jury}
+\emph{À savoir utiliser, voir polycopié.}
+
+\subsection*{Critère de Routh-Hurwitz}
+\emph{À connaître par coeur, voir polycopié.}\\
+
+Rappel : En temps continu, le critère de Routh-Hurwitz permet de déterminer le nombre de racines instables de l'équation caractéristique, c'est-à-dire à partie réelle strictement positive.\\
+
+Transformation en w :
+\begin{align*}
+z & = \frac{1+w}{1-w} ,\quad w \neq 1 \\
+w & = \frac{z-1}{z+1} ,\quad z \neq -1
+\end{align*}
+
+Cette transformation transforme le disque unité du plan en $z$, en le preuvei-plan ouvert gauche du plan en $w$.
+
+Cette transformation étant bijective, on l'utilise pour appliquer le critère de Routh au polynôme en la variable $w$.
+
+\subsection*{Critère de stabilité de Schur-Cohn}
+\emph{Non exigible, voir polycopié.}
+
+\subsection*{Critère de stabilité de Nyquist}
+\emph{À connaître par coeur, voir polycopié.}
+\section{Transposition des méthodes analogiques}
+
+\subsection{Approximation du BOZ par un retard équivalent}
+
+On rappelle l'expression de la fonction de transfert du BOZ :
+\begin{align*}
+B_0(p) & = \frac{1-e^{-T_ep}}{p} \\
+& = \frac{e^{-\frac{T_e}{2}p} ( e^{\frac{T_e}{2}p} - e^{-\frac{T_e}{2}p})}{p} \\
+\text{ Or, } & e^{-\frac{T_e}{2}p} = 1 - \frac{T_e}{2}p + o(\frac{T_e}{2}p) \\
+& e^{-\frac{T_e}{2}p} = 1 + \frac{T_e}{2}p + o(\frac{T_e}{2}p) \\
+\text{Donc } & \boxed{ B_0(p)  \approx T_e e^{-\frac{T_e}{2}p}}
+\end{align*}
+
+\subsection{Approximation de Padé pour les retards}
+
+Cette approximation repose sur le développement de Taylor du terme de retard exponentiel. Elle fournit une fraction rationnelle causale.
+
+À l'ordre 1,
+\[ e^{-T_ep} = \frac{e^{-\frac{T_e}{2}p}}{e^{+\frac{T_e}{2}p}} = \frac{1 - \frac{T_e}{2}p}{1 + \frac{T_e}{2}p} \]
+
+À l'ordre 2,
+\[ e^{-T_ep} = \frac{1 - \frac{T_e}{2}p + \frac{T_e^2}{8}p^2}{1 + \frac{T_e}{2}p + \frac{T_e^2}{8}p^2}  \]
+
+Application au BOZ :
+\[\boxed{B_0(p) \approx \frac{T_e}{1+\frac{T_e}{2}p}}\]
+
+Conséquence : on peut donc appliquer les résultats des systèmes analogiques sur le système équivalent obtenu.
+
+\subsection{Correction numérique obtenue par discrétisation approchée d'un correcteur continu}
+
+\subsubsection*{Approximation de l'opérateur intégral}
+
+\begin{align*}
+x(t) & = \int_ 0^t e(\tau)d\tau\\
+x_k & = x(kT_e) = \int_ 0^{kT_e} e(\tau)d\tau \\
+x_k & = \sum_{j=0}^k e_jT_e
+\end{align*}
+
+
+\subsubsection*{Approximation d'Euler arrière}
+\begin{align*}
+\frac{de(t)}{dt} & = \frac{e_k - e_{k-1}}{T_e} \\
+pE(p) & = \frac{1-z^{-1}}{t_e}E(z)
+\end{align*}
+\[ \boxed{p = \frac{z-1}{zT_e}} \]
+
+\subsubsection*{Approximation d'Euler avant}
+\begin{align*}
+\frac{de(t)}{dt}& = \frac{e_{k+1}-e_k}{T_e} \\
+pE(p) & = \frac{z-1}{T_e}E(z)
+\end{align*}
+\[ \boxed{p = \frac{z-1}{T_e} } \]
+
+
+\subsubsection*{Approximation de Tustin}
+\begin{align*}
+x_k - x_{k-1} & = \frac{1}{2}(e_k + e_{k-1})T_e \\
+(1-z^{-1})X(z) & = \frac{T_e}{2}(1+z^{-1})E(z) \\
+X(z) & = \frac{T_e}{2}\frac{1+z^{-1}}{1-z^{-1}}E(z) \\
+& = \frac{T_e}{2}\frac{z+1}{z-1}E(z)
+\end{align*}
+
+D'où \[ \boxed{p = \frac{2}{T_e}\frac{z-1}{z+1}} \]
+
+Remarque : semblable à la transformation en $w$.
+
+Remarque : les approximations de $p$ induisent des distorsions fréquentielles.
+
+Exemple : correcteur continu $R_C(p)$ \\
+$R_d(z) = R_c(p) |_{p=\frac{2}{T_e} \frac{z-1}{z+1}}$
+
+Réponse fréquentielle : $ z=e^{T_ep}, p=j\omega$
+
+\begin{align*}
+R_d(e^{jT_e\omega}) & = R_c(\frac{2}{T_e} \frac{jT_e\omega-1}{jT_e\omega+1}
+\\
+\frac{jT_e\omega-1}{jT_e\omega+1} & = j\tan(\frac{T_e}{2}\omega) \\
+R_d(e^{jT_e\omega}) & = R_c(j\frac{2}{T_e} \tan(\frac{T_e}{2})\omega)
+\\
+& = R_c(j\tilde{\omega}) \text{ où } \tilde{\omega} = \frac{2}{T_e}\tan(\frac{T_e}{2}\omega)
+\end{align*}
+
+$\tilde{\omega}$ est une "pseudo-pulsation" qui varie de 0 à $+\infty$ lorsque $\omega$ varie de 0 à $\frac{\pi}{2}$. Cela correspond à une distorsion de l'échelle fréquentielle.
+
+Approximation de Tustin adaptée à la pulsation $\omega_c$
+
+On voudrait que $R_d(e^{j\omega_cT_e}) = R_c(j\omega_c)$, alors
+\[p \leftarrow \frac{\omega_c}{\tan(\frac{\omega_cT_e}{2})}\frac{z-1}{z+1}\]
+\[R_c(j\frac{\omega_c}{\tan(\frac{\omega_cT_e}{2}})) = R_c(j\omega_c)\]
+
+Approximation par correspondance pôle-zéro
+
+Exemple :
+\begin{align*}
+R_c(p) & = \frac{p+a}{p+b} \\
+z & = e^{T_ep} \\
+R_d(z) & = \frac{z-e^{-T_ea}}{z-e^{-T_eb}} \alpha \\
+\text{Gain statique : } & \lim_{z\rightarrow1}R_d(z) = \alpha \frac{1-e^{-T_ea}}{1-e^{-T_eb}} = \lim_ {p\rightarrow 0} R_c(p) = \frac{a}{b} \\
+\alpha & = \frac{a}{b} \frac{1-e^{-T_ea}}{1-e^{-T_eb}}
+\end{align*}
+
+En résumé, on construit $R_d(z)$ avec la même structure que $R_c(p)$ en temres de zéros, pôles et gain statique.
+Précaution à prendre lorsque le degré du numérateur de $R_c(p)$ est inférieur au degré du dénominateur de $R_c(p)$ (i.e. $R_c(p)$ strictement propre)
+
+Exemple :
+\begin{align*}
+R_c(p) & = \frac{p+a}{(p+b)(p+c)} \\
+R_d(p) & = \frac{(z+1)(z - e^{-T_ea})}{(z-e^{-T_eb)(z-e^{-T_ec})}}\alpha \\
+R_d(1) = R_c(0) \rightarrow \alpha = ...
+\end{align*}
+Le terme $(z+1)$ est ajouté pour permettre d'avoir le même gain de $R_d(z)|_{z=e^{jT_e\frac{\pi}{T_e}}} = R_c(j\omega)|_{\omega \rightarrow \infty}$ (correspondance du gain haute fréquence).
+
+En conclusion, le choix d'une approximation dépend beaucoup des caractéristiques (zéros, ordre,...) du système.
+\end{document}

421-Controle_processus/Cours/chap3.tex

@@ -0,0 +1,6 @@
+\documentclass[main.tex]{subfiles}
+\begin{document}
+
+TO BE ADDED
+
+\end{document}