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@ -7,68 +7,15 @@ On se place dans le cas présent en régime libre pour un système invariant, c
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On pose $u=0$, car la stabilité et la dynamique du système sont des caractéristiques intrinsèques d'un système, donc indépendantes de l'entrée.\\
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On pose $u=0$, car la stabilité et la dynamique du système sont des caractéristiques intrinsèques d'un système, donc indépendantes de l'entrée.\\
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\end{rem}
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\end{rem}
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Pour étudier la stabilité, on se place dans le plan de phase. Celui-ci permet de situer les points d'équilibres et de vérifier la stabilité. Sa dimension est égale au nombre de variables d'état.\\
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Pour étudier la stabilité, on se place dans le plan de phase. Celui-ci permet de situer les points d'équilibres et de vérifier la stabilité. Sa dimension est égale au nombre de variables d'état.
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Ainsi, pour des systèmes du second ordre, on va avoir:
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Ainsi, pour des systèmes du second ordre, on va avoir:
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\[\begin{matrix}
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\[\begin{matrix}
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x= \begin{pmatrix}x_1\\x_2\end{pmatrix} &\text{et}& f(x)=\begin{pmatrix}f_1(x)\\f_2(x)\end{pmatrix}
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x= \begin{pmatrix}x_1\\x_2\end{pmatrix} &\text{et}& f(x)=\begin{pmatrix}f_1(x)\\f_2(x)\end{pmatrix}
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\end{matrix}\]
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\end{matrix}\]
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L'espace des phases devient alors ici un plan de phase dans lequel on va rechercher les trajectoires.\\
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L'espace des phases devient alors ici un plan de phase dans lequel on va rechercher les trajectoires.
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Dans la suite, on s'intéressera au cas de dimension deux pour positionner et comprendre le problème.\\
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Dans la suite, on s'intéressera au cas de dimension deux pour positionner et comprendre le problème.
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\section{Méthode la plus utilisée : iso-clines}
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Pour cette méthode, il s'agit de poser :
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\begin{align*}
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\frac{dx_2}{dx_1}&= \frac{f_2(x)}{f_1(x)} = Cst \\
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\end{align*}
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C'est-à-dire de rechercher les points tel que la pente en $x$ est égale à une constante donnée.\\
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\begin{example}[Pendule inversé]
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Cas sans frottement : \[
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\begin{cases}
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x_1 &= \theta \\
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x_2 &= \dot{\theta}
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\end{cases}
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\Rightarrow
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\begin{cases}
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x_1 & =x_2\\
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x_2 & = -\frac{g}{l}sin(x_1)
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\end{cases}
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\]
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\smallbreak
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Les iso-clines vérifient donc :
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\begin{align*}
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\frac{dx_2}{dx_1}&= \frac{-\frac{g}{l}sin(x_1)}{x_2}\\
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&=C
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\intertext{donc les points décrivant la courbe ont pour équation:}
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x_2 &= -\frac{g}{lC}sin(x_1)
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\end{align*}
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On trace alors alors ces courbes pour différentes valeurs de constante et l'on obtient:
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=0.4]{1/graph2.png}
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\end{center}
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L'iso-cline donne la pente de la trajectoire, ainsi, en suivant les pentes données d'iso-cline en iso-cline, on peut remonter à la trajectoire.\\
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A noter que pour $C$ infini on est sur l'axe de $x_1$ et pour $C$ nul sur celui de $x_2$.\\
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\begin{rem}
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sans frottement on atteint un cycle limite tandis qu'avec frottement on tend bien vers l'origine.
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\end{rem}
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\end{example}
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\section{Point d'équilibre }
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Les points d'équilibre sont les solutions à l'équation $\dot{x}=0$.\\
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\begin{example}[Pendule simple]
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\begin{align*}
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\dot{x_1} = 0 &\Rightarrow x_2 =0\\
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\dot{x_2} = 0 &\Rightarrow x_1 = n\pi \text{ avec, } n\in \mathbb{Z}
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\end{align*}
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\end{example}
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\begin{rem}
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Dans le cas où le système L possède un point d'équilibre, i.e. si la matrice $A$ est inversible, il est unique et $x=0$. Par contre, un système N.L peut avoir plusieurs points d'équilibre.\end{rem}
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\section{Analyse qualitative du comportement}
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\section{Analyse qualitative du comportement}
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Soit le système LTI obtenu à partir de la linéarisation autour d'un point d'équilibre $x_0$.\\
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Soit le système LTI obtenu à partir de la linéarisation autour d'un point d'équilibre $x_0$.\\
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@ -76,23 +23,41 @@ On dit que ce point d'équilibre est stable si c'est un point de convergence des
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On étudie donc le système autour de son point d'équilibre, en linéarisant son équation autour de ce point. On a donc l'équation:
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On étudie donc le système autour de son point d'équilibre, en linéarisant son équation autour de ce point. On a donc l'équation:
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\begin{align*}
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\begin{align*}
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||||||
\delta \dot{x}&= A \delta x\\
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\Aboxed{\delta \dot{x}&= A \delta x}\\
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||||||
\text{où, } A&= \frac{\partial f(x)}{\partial x}|_{x=x_0} \text{ Jacobien de f en $x_0$}\\
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\text{où, } A&= \frac{\partial f(x)}{\partial x}|_{x=x_0} \text{ Jacobien de f en $x_0$}\\
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||||||
\text{et, }\delta x &= x-x_0
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\text{et, }\delta x &= x-x_0
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\end{align*}
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\end{align*}
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\bigbreak
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\begin{rem}
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\begin{rem}
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En N.L, la stabilité est associée aux points d'équilibre. Ainsi, un même système N.L peut avoir des points d'équilibre stables et instable.
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En N.L, la stabilité est associée aux points d'équilibre. Ainsi, un même système N.L peut avoir des points d'équilibre stables et instable.
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\end{rem}
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\end{rem}
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\begin{rem}
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\begin{example}[Pendule] $x=\begin{pmatrix}2n\pi\\0\end{pmatrix}$ stable et $\begin{pmatrix}(2n+1)\pi\\0\end{pmatrix}$ instable.
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Cette approximation peux être réalisé dna sle cas d'un régime forcé:
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\end{example}
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\[
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\begin{cases}
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L'analyse qualitative de la stabilité est faite par linéarisation.\\
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\dot{x} = f(x,u)\\
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y = h(x,u)
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\end{cases}
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\]
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avec $f(\bar{x},\bar{u}) = 0$ et on alors:
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\[
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\begin{cases}
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f(\bar{x}+\delta x,\bar{u}+\delta u) = f(\bar{x},\bar{u}) + A. \delta x + B \delta u\\
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||||||
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h(\bar{x}+\delta x,\bar{u}+\delta u) = h(\bar{x},\bar{u}) + C. \delta x + D \delta u
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\end{cases}
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\]
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Donc :
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\[
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\begin{cases}
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\delta \dot{x} = A. \delta x + B. \delta u \\
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\delta \dot{u} = C. \delta x + D. \delta u
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\end{cases}
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\]
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\end{rem}
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\emph{L'analyse qualitative de la stabilité est faite par linéarisation.} \\
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\begin{prop}
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La trajectoire pour une condition initiale $\delta x_0$ est solution de l'équation différentielle précédente, ie \[\delta x(t) = M exp(Jt)M^{-1}\delta x_0\] où J est la matrice diagonale ou de Jordan de A, la matrice d'évolution, et M la matrice de vecteurs propres tel que : $M^{-1}AM = J$.\\
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La trajectoire pour une condition initiale $\delta x_0$ est solution de l'équation différentielle précédente, ie \[\delta x(t) = M exp(Jt)M^{-1}\delta x_0\] où J est la matrice diagonale ou de Jordan de A, la matrice d'évolution, et M la matrice de vecteurs propres tel que : $M^{-1}AM = J$.\\
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\end{prop}
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\subsection{Cas $\mathbb{R}$}
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\subsection{Cas $\mathbb{R}$}
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$J = \begin{pmatrix}
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$J = \begin{pmatrix}
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\lambda_1 &0 \\0&\lambda_2
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\lambda_1 &0 \\0&\lambda_2
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@ -110,13 +75,13 @@ Ceci permet de tracer les trajectoires dans la base modale.\\
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\begin{center}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=0.5]{1/graph3.png}
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\includegraphics[scale=0.5]{1/graph3.png}
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\end{center}
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\end{center}
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||||||
D'un coté on à la convergence plus rapide de $\delta z_2$ par rapport à $\delta z_1$ et de l'autre la divergence plus rapide de $\delta z_2$ par rapport à $\delta z_1$. On a un noeud qui est donc soit stable soit instable.\\
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D'un coté on à la convergence plus rapide de $\delta z_2$ par rapport à $\delta z_1$ et de l'autre la divergence plus rapide de $\delta z_2$ par rapport à $\delta z_1$. On a un \emph{noeud} qui est donc soit stable soit instable. Et son \emph{index topologique vaut $+1$}\\
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\item Dans le cas où $\lambda_2 < 0 < \lambda_1 $, on obtient:
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\item Dans le cas où $\lambda_2 < 0 < \lambda_1 $, on obtient:
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\begin{center}
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\begin{center}
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\includegraphics[scale=0.5]{1/graph4.png}
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\includegraphics[scale=0.5]{1/graph4.png}
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\end{center}
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\end{center}
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On est dans un cas instable et il n'y a pas de point d'équilibre.\\
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On est dans un cas instable et on a un point selle, d'index $-1$ \\
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\item Dans le cas ou $\lambda_1 = 0$, on a:
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\item Dans le cas ou $\lambda_1 = 0$, on a:
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@ -183,30 +148,84 @@ r(t) = e^{\alpha t} r_0
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\]
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\]
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\section{Cycle limite}
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\section{Cycle limite}
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\begin{defin}
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Un système $\dot{x}=f(x)$ possède un \emph{cycle limite} $\mathcal{C}$ si il existe un intervalle de temps $[t_0,t_0+T]$ et $\forall x_0 \in \mathcal{C}$ tel que la trajectoire $\chi(t,x_0)$ soit solution de $\dot{x}=f(x)$ et avec $\chi(t_0,x_0)=x_0$et vérifie :
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\begin{itemize}
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\item $\chi(t,x_0) \in \mathcal{C} \forall t\in[t_0,t_0+T[$
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||||||
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\item $\chi(t_0+T,x_0) =x_0$
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||||||
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\end{itemize}
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\end{defin}
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||||||
On considère un système oscillant, c'est à dire qu'il existe $T>0$ tel que $\forall t > 0$, $x(t+T) = x(t)$.\\
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On considère un système oscillant, c'est à dire qu'il existe $T>0$ tel que $\forall t > 0$, $x(t+T) = x(t)$.\\
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(On exclut cependant le cas $x(t)$ = constante).
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(On exclut cependant le cas $x(t)$ = constante).
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\begin{rem}
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Un point d'équilibre peut être interpréter comme un cycle limite singleton $ \forall T\in\R$.
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\end{rem}
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\begin{prop}
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\paragraph{Cycle limite stable}:\\
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\begin{description}
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Pour toutes les conditions initiales appartenant au voisinage du cycle limite,\\
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\item[Cycle limite stable]~\\
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||||||
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Pour toutes les conditions initiales appartenant au voisinage du cycle limite.
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\[\exists t_0 > 0 \text{ et }T > 0 \text{ tel que } \forall t>t_0, \quad x(t+T) = x(t)\]
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\[\exists t_0 > 0 \text{ et }T > 0 \text{ tel que } \forall t>t_0, \quad x(t+T) = x(t)\]
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i.e. toute trajectoire dans un voisinage du cycle limite converge dans un temps fini vers le cycle limite.
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i.e. toute trajectoire dans un voisinage du cycle limite converge dans un temps fini vers le cycle limite.
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\item[Cycle limite instable]~\\
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\paragraph{Cycle limite instable}:\\
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Toutes les trajectoires divergent du cycle limite.\\
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Toutes les trajectoires divergent du cycle limite.\\
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||||||
Pour toutes les CI n'appartenant pas au cycle limite, $ \exists t > 0 \text{ tel que} x(t) \notin \text{cycle limite} $.
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Pour toutes les CI n'appartenant pas au cycle limite, $ \exists t > 0 \text{ tel que} x(t) \notin \text{cycle limite} $.
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||||||
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||||||
\paragraph{Cycle semi-stable}:\\
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\item[Cycle semi-stable]~\\
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||||||
Une partie des trajectoires converge et d'autres divergent du cycle limite.
|
Une partie des trajectoires converge et d'autres divergent du cycle limite.
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\end{description}
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\end{prop}
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\section*{Théorème de Bendixon}
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\begin{example}[Oscillateur de Van der Pol]
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\[
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\begin{cases}
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\dot{x_1} & = x_2\\ \dot{x_2} & = -x_1 + (1-x_ 1^2)x_2
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\end{cases}
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\]
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Point d'équilibre $x^* =(0,0)$
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\begin{rem}
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Il n'existe pas de solution analytique aux équations de Van der Pol, mais numériquement on trouve un cycle limite stable.
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\end{rem}
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%\img{0.3}{3/2.png}
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$\exists \epsilon$ tel que le cycle limite $\subset$ cercle de centre (0,0) et de rayon $\epsilon$ : stable au sens de Lagrange.\\
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\end{example}
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\begin{thm}[Index de Poincaré]
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Dans le plan de phase( pour un système d'ordre 2) avec $N$ le nombre de noeuds, centre et foyer et $S$ le nombre de points selles.\\
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Si un cycle limite existe, les points d'équilibre que le cycle limite encrecle sont tel que
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\[
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N =S +1
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\]
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\end{thm}
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ce théorème s'utilise souvent sous sa forme contraposée:
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\begin{corol}
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Si $N\neq S+1$ alors il n'existe pas de cycle limite.
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\end{corol}
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\begin{proof}~ \\
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\begin{lemme}
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Soit une courbe du plan de phase alors l'index de la courbe est la somme des index des points d'équilibre contenu dans cette courbe.
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\end{lemme}
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À partir de cette proposition on peux démontrer le théorème de l'index de Poincaré, car le cycle limite $\mathcal{C}$ est solution de l'équation dynamique. l'index de $\mathcal{C}$ vaut +1. Ainsi le nombre de points d'équiliobre ayant l'index +1 doit être supérieur d'une unité à ceux dont l'index est -1
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\end{proof}
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\section{Théorème de Bendixon}
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\begin{thm}
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\begin{thm}
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Soit le système du second ordre $\dot{x}=f(x)$ avec $f$ le champ de vecteurs tel que $f:D\rightarrow\R^2$ avec $D$ un connexe (d'un seul tenant, non formé de la réunion d'ensemble disjoint) de $\R^2$ ne contenant pas de point d'équilibre.
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Soit le système du second ordre $\dot{x}=f(x)$ avec $f$ le champ de vecteurs tel que $f:D\rightarrow\R^2$ avec $D$ un connexe (d'un seul tenant, non formé de la réunion d'ensemble disjoint) de $\R^2$ ne contenant pas de point d'équilibre.
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||||||
Si:
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Si:
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\begin{itemize}
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\begin{itemize}
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\item $\exists x \in D$ tel que $\div f(x) \neq 0$
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\item $\exists x \in D$ tel que $\divv f(x) \neq 0$
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||||||
\item $\div f$ ne change pas de signe dans $D$
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\item $\divv f$ ne change pas de signe dans $D$
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||||||
\end{itemize}
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\end{itemize}
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||||||
Alors $\dot{x}=f(x)$ n'a pas de cycle limite inclus dans $D$.
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Alors $\dot{x}=f(x)$ n'a pas de cycle limite inclus dans $D$.
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||||||
\end{thm}
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\end{thm}
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@ -217,9 +236,9 @@ Par l'absurde, soit $\Gamma = \{x\in D, x(t), 0 \leq t \leq T\}$ est un cycle li
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||||||
$\forall x \in \Gamma$, $f(x)$ est tangent à $\Gamma$ tel que $f(x).n(x)=0$ où $n(x)$ est le vecteur normal de $\Gamma$ en $x$.
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$\forall x \in \Gamma$, $f(x)$ est tangent à $\Gamma$ tel que $f(x).n(x)=0$ où $n(x)$ est le vecteur normal de $\Gamma$ en $x$.
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||||||
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|
||||||
Suivant le théorème de Green,
|
Suivant le théorème de Green,
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\[ \oint_{\Gamma} f(x)n(x)dx = \iint_S \div f(x)dS \text{ donc } \iint_S \div f(x)dS = 0\]
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\[ \oint_{\Gamma} f(x)n(x)dx = \iint_S \divv f(x)dS \text{ donc } \iint_S \div f(x)dS = 0\]
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||||||
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||||||
Si $\exists x \in D$ tel que $\div f(x) \neq 0$ et que $\div f$ ne change pas de signe dans $D$ (donc a fortiori dans $S\subset D$), on déduit de la continuité de l'opérateur $\div f$ dans $D$ que $\iint_S \div f(x)dS \neq 0$ : contradictoire.
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Si $\exists x \in D$ tel que $\divv f(x) \neq 0$ et que $\div f$ ne change pas de signe dans $D$ (donc a fortiori dans $S\subset D$), on déduit de la continuité de l'opérateur $\divv f$ dans $D$ que $\iint_S \div f(x)dS \neq 0$ : contradictoire.
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||||||
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||||||
Ainsi, $D$ ne contient pas de cycle limite.
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Ainsi, $D$ ne contient pas de cycle limite.
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\end{proof}
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\end{proof}
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@ -241,7 +260,9 @@ Calculons $\div f = \derivp[f_1]{x_1} + \derivp[f_2]{x_2} = -\alpha$.
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$\div f \neq 0$ et ne change pas de signe donc ce système ne comporte pas de cycle limite $(D=\R^2)$.
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$\div f \neq 0$ et ne change pas de signe donc ce système ne comporte pas de cycle limite $(D=\R^2)$.
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||||||
\end{example}
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\end{example}
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\section*{Théorème de Poincaré-Bendixon}
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\section{Théorème de Poincaré-Bendixon}
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\begin{thm}
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\begin{thm}
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||||||
Soient le système du 2nd ordre $\dot{x}=f(x)$ et $O_{x_0}^+$ une trajectoire positive, i.e $O_{x_0}^+ = \{ x \in D, x = S(t,x_0), t \geq 0\}$ où $S(.,x) : \R \rightarrow D$ définit une solution de $\dot{x}=f(x)$ pour une trajectoire passant par $x$, avec un ensemble limite $\omega(x_0)$ i.e. $\omega(x_0) = \bigcap_{t \geq 0} \overline{O_{x_0}^+}$ \footnote{adhérence = plus petit fermé contenant l'ensemble}\\
|
Soient le système du 2nd ordre $\dot{x}=f(x)$ et $O_{x_0}^+$ une trajectoire positive, i.e $O_{x_0}^+ = \{ x \in D, x = S(t,x_0), t \geq 0\}$ où $S(.,x) : \R \rightarrow D$ définit une solution de $\dot{x}=f(x)$ pour une trajectoire passant par $x$, avec un ensemble limite $\omega(x_0)$ i.e. $\omega(x_0) = \bigcap_{t \geq 0} \overline{O_{x_0}^+}$ \footnote{adhérence = plus petit fermé contenant l'ensemble}\\
|
||||||
|
@ -326,3 +347,8 @@ x \text{ donc }
|
||||||
\end{multicols}
|
\end{multicols}
|
||||||
\end{example}
|
\end{example}
|
||||||
\end{document}
|
\end{document}
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||||||
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%%% Local Variables:
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%%% mode: latex
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%%% TeX-master: "main"
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|
%%% End:
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||||||
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|
File diff suppressed because it is too large
Load diff
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@ -1,4 +1,4 @@
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||||||
\documentclass{../../cours}
|
\documentclass[openany]{../../cours}
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||||||
\usepackage{../../raccourcis}
|
\usepackage{../../raccourcis}
|
||||||
% Mise en page
|
% Mise en page
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||||||
\title{Notes de Cours}
|
\title{Notes de Cours}
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@ -10,18 +10,21 @@
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\maketitle
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\maketitle
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\tableofcontents
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\tableofcontents
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\part{Analyse de la stabilité}
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\chapter{Classification}
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\chapter{Classification}
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\subfile{chap1.tex}
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\chapter{Stabilité des systèmes linéaires} %premier cours en 2019
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\chapter{Stabilité des systèmes linéaires} %premier cours en 2019
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\subfile{chap4.tex}
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\chapter{Caractérisation de la stabilité}
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\subfile{chap4b.tex}
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\chapter{Linéarisation}
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\chapter{Linéarisation}
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\subfile{chap2.tex}
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\chapter{Methode du premier harmonique}
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\chapter{Methode du premier harmonique}
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\subfile{chap3.tex}
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\chapter{Commandabilité et observabilité en non linéaire}
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\chapter{Commandabilité et observabilité en non linéaire}
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\subfile{chap5.tex}
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\part{Outils pour la commande non linéaire}
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\part{Synthèse de lois de commandes non linéaires}
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\end{document}
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\end{document}
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%%% Local Variables:
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%%% mode: latex
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%%% TeX-master: t
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