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24 KiB
TeX
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\documentclass[main.tex]{subfiles}
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\begin{document}
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Dans la suite du chapitre on étudiera le modèle suivant : Affine en la commande
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\[(\Sigma)
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\begin{cases}
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\dot{x} & = f(x) + g(x) u\\
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y & = h(x)
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\end{cases}
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\]\nopagebreak
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\section{Commande par bouclage linéarisant}
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\begin{figure}[H]
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\centering
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\begin{tikzpicture}
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\node[draw, minimum height=1cm] (C) at (0,0) {
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\begin{tabular}{c}
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Commande\\ Linéarisée
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\end{tabular}};
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\node[draw, minimum height=1cm] (S) at (5,0) {
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\begin{tabular}{c}
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Système\\ NL
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\end{tabular}};
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\draw[-latex] (-2,0) -- (C.west) node[near start,above]{$v$};
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\draw[-latex] (C.east) -- (S.west) node[near start, above]{$u$};
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\draw[-latex] (S.east) -- ++(2,0) node[above left]{$y$};
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\draw[-latex] (S.south) |- ++(-2,-1) node[near start,right]{$x$} -| (C.south);
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\end{tikzpicture}
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\caption{Principe du bouclage linéarisant}
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\end{figure}
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\subsection{Linéarisation entrées-sorties}
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On se place dans le cas SISO: $u\in \R$ et $y\in\R$
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\begin{defin}
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Le\emph{ degré relatif} $r$ du système $(\Sigma)$ est défini par $r \in \N$ tel que
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\[
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\begin{cases}
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L_gL_f^{r-1}h(x) &\neq 0\\
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L_gL_f^{k}h(x) &= 0 \quad \forall k < r-1
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\end{cases}
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\]
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\end{defin}
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\subsubsection{Procédure de linéarisation}
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On cherche $r$ par le calcul des dérivées successives de $y=h(x)$ :
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\begin{align*}
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\dot{y} & = \derivp[h(x)]{x} \dot{x}\\
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& = \derivp[h(x)]{x}(f(x)+g(x)u) \\
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& = L_fh(x) + L_gh(x)u
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\intertext{Si $L_gh(x)\neq0$, alors $r=1$. Sinon on continue la procédure :}
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y^{(2)} & = \derivp[L_fh(x)]{x}\dot{x} \\
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& = \derivp[L_fh(x)]{x}f(x) + \derivp[L_fh(x)]{x}g(x)u \\
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& = L^2_fh(x) + L_gL_fh(x)u
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\intertext{Si $L_gL_fh(x) \neq 0$, alors $r=2$. Sinon on continue...}
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y^{(r)} & = L_f^rh(x) + L_gL_f^{r-1}h(x)u
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\end{align*}
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\begin{rem}
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On a $1 \leq r \leq n$ car la procédure utilise la base canonique ($x_1=y,x_2=\dot{y}$) : la commande doit apparaître au maximum à la $n$-ième dérivée.
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\end{rem}
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On pose $v=y^{(r)} = L_f^rh(x) + L_gL_f^{r-1}h(x)u \ne 0$ Alors:
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\[
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u = (L_gL_f^{r-1}h(x))^{-1}(v-L_f^rh(x))
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\]
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\[
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u = \alpha(x) + \beta(x)v , \text{ avec }
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\begin{cases}
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\alpha(x) & = -(L_gL_f^{r-1}h(x))^{-1}L_f^rh(x) \\
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\beta(x) & = (L_gL_f^{r-1}h(x))^{-1}
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\end{cases}
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\]
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La nouvelle entrée de commande est $v$ telle que
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\[ \begin{cases} \dot{x} & = f(x) + g(x)\alpha(x) + g(x)\beta(x)v \\ y & = h(x) \end{cases} \]
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$u = \alpha(x) + \beta(x)v$ est le bouclage linéarisant statique car à un instant fixé, la linéarisation ne dépend que de $x$ à cet instant.\\
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\subsubsection{Cas $r=n$}
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\begin{tabular}{c|c}
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\begin{minipage}[t]{0.5\linewidth}
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Choix de la base :
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\[\begin{array}{ll}
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z_1 & = y = h(x) \\
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z_2 & = \dot{y} = L_fh(x) \Rightarrow \dot{z_1} = z_2 \\
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z_3 & = \ddot{y} = L_g^2h(x) \Rightarrow \dot{z_2} = z_3 \\
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\vdots \\
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y^{(n)} & = \dot{z_n} = L_f^nh(x) + L_gL_f^{n-1}h(x)u = v
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\end{array}\]
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\end{minipage}&
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\begin{minipage}[t]{0.5\linewidth}
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Nouveau modèle :
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\[\begin{array}{ll}
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y & = z_1 \\
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\dot{z_1} & = z_2 \\
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&\vdots \\
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&\vdots\\
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\dot{z_{n-1}} & = z_n \\
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\dot{z_n} & = a(z) + b(z)u = v
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\end{array}\]
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\end{minipage}
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\end{tabular}
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On a donc la commande suivante :\[ u = \frac{v-a(z)}{b(z)} \text{ avec } b(z) \neq 0 \]
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Qui nécessite le changement de base des variables d'états :
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\[ z = \phi(x) = \vect{\phi_1(x) \\ \vdots \\ \phi_n(x)} = \vect{ h(x) \\ L_fh(x) \\ \vdots \\ L_f^{n-1}h(x)} \]
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\[ u = \alpha(x)+\beta(x)v \text{ avec } \alpha(x) = -\frac{a(z)}{b(z)}|_{z=\phi(x)} \text{ et } \beta(x) = \frac{1}{b(z)}|_{z=\phi(x)} \]
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\begin{figure}[H]
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\centering
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\begin{tikzpicture}
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\begin{scope}[at={(0,0)}]
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\node[draw, minimum height=1cm] (C) at (0,0) {$\frac{v-a(z)}{b(z)}$};
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\node[draw, minimum height=1cm] (S) at (3.5,0) {$\dot{x}=f(x)+g(x)u$};
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\node[draw, minimum height=1cm] (N) at (7,0) {$z=\Phi(x)$};
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\draw[-latex] (-2,0) -- (C.west) node[near start,above]{$v$};
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\draw[-latex] (C.east) -- (S.west) node[near start, above]{$u$};
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\draw[-latex] (S.east) -- (N.west);
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\draw[-latex] (N.east) -- ++(1,0) node[above left]{$y$};
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\draw[-latex] (N.south) |- ++(-2,-1) node[near start,right]{$x$} -| (C.south);
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\end{scope}
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\node at (3,-2.5){\Large$\Updownarrow$};
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\begin{scope}[shift={(0,-4)}]
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\node[draw, minimum height=1cm] (I1) at (0,0) {$\int$};
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\node[draw, minimum height=1cm] (I2) at (2,0) {$\int$};
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\node[draw, minimum height=1cm] (I3) at (5,0) {$\int$};
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\draw[-latex] (-2,0) -- (I1.west) node[near start, above]{$v$};
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|
\draw[-latex] (I1.east) -- (I2.west) node[near start, above]{$z_n$};
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\draw[-latex] (I2.east) -- ++(1,0) node[midway,above]{$z_{n-1}$};
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\draw[-latex,dashed] (I2.east)++(1,0) -- (I3.west) node[near end, above]{$z_{2}$};
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\draw[-latex] (I3.east) -- ++(2,0) node[near end, above]{$z_1=y$};
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\end{scope}
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\end{tikzpicture}
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\caption{Forme normale}
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\end{figure}
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\subsubsection{Cas $r<n$}
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Dans le cas ou $r < n$ il faut ``compléter'' le système pour le rendre commandable.
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\begin{align*}
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z_1 &= y\\
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z_2 &= \dot{z_1} \\
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& \vdots \\
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\dot{z_r} &= L_g^rh+L_gL_f^{r-1}h u = v
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\end{align*}
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Alors on complete les variables d'état avec le vecteur$ \eta\in\R^{n-r}$ tel que:
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\[
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\dot{\eta}=q(\eta,z,v,\dot{v},...)
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\]
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\begin{rem}
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La dynamique de $\eta$ n'est pas linéaire (contrairement à $z$), pour appliquer la commande désirée il faut s'assurer que la dynamique de $\eta$ est stable car elle sera non observable par $y$.
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On peux faire une analogie avec la compensation de pôles, qui n'est possible que si le pôle compensé est stable. En cachant la dynamique associée à ses poles ils ne sont plus observables
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\end{rem}
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\begin{rem}\emph{ À clarifier }
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Ainsi on défini la dynamique des zéros. Le système commandé est en régime stationnaire :
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\[
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\dot{v}=0 y=0 ..
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\]
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La dynamique des zéro est celle $\dot{\eta} =q(\eta,0,v)$. Puisque la commande est linéaire on aussi prendre $v=0$
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\end{rem}
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\subsection{Dynamique des zéros}
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\begin{defin}
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C'est la dynamique interne pour une sortie identiquement nulle.
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Ainsi, $y = 0 = z_1 \Rightarrow \dot{z_1} = \dot{z_2} = \dot{z_r} = v = 0$ et $u = -\frac{a(z)}{b(z)}$
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La dynamique restante
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\begin{align*}
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&\left\lbrace
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\begin{array}{cc}
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\dot{z_{r+1}} & = q_{r+1}(z) \\
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\vdots \\
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\dot{z_n} = q_n(z)
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\end{array}\right. \text{ où } z = (0,z_{r+1},\dots z_n)^T = (0,\text{ et }a)^T\\
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& \left\lbrace
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\begin{array}{cc}
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|
\dot{\eta_1} & = q_{r+1}(0,\eta) \\
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\vdots \\
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\dot{\eta_{n-r}} & = q_n(0,\eta)
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\end{array} \right. \text{ avec } u = \frac{-a(0,\eta)}{b(0,\eta)}
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\end{align*}
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\end{defin}
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\begin{rem}
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Si $r<n$, le système comporte une dynamique des zéros. Dans le cas ou la dynamique des zéros est instable, on peux chercher à trouver une transformation pour linéariser le modèle entrée-états, ce que l'on va étudier tout de suite.
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\end{rem}
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\subsection{Linéarisation entrée-états}
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Dans le cas où l'on ne dispose pas d'une sortie $y=h(x)$, on essaye de trouver une sortie "fictive" grâce à un changement de variable.\\
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\paragraph{Problème} : trouver le bon changement de base $z_1 = \phi_1(x)$ qui remplace $z_1=y=h(x)$ :
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\[ z = \vect{z_1 \\ \vdots \\ z_n} = \vect{\phi_1(x) \\ \vdots \\ \phi_n(x)} = \phi(x) \]
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$\phi$ est un difféomorphisme, i.e. bijectif et différentiable, de même pour la réciproque.\\
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\begin{thm}
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Le système $\dot{x} = f(x) + g(x)u$ est \emph{linéarisable entrée-états} si
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\begin{itemize}
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\item il existe une région $\Omega \in \R^n$,où il existe un difféomorphisme $\phi:\Omega\rightarrow\R^n$
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\item il existe un retour d'état $u=\alpha(x) + \beta(x)v$ tels que le nouveau vecteur d'état est $z=\phi(x)$
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\item la nouvelle entrée est $v$ avec $\dot{z} = Az+Bv$,
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où $A$ est la matrice d'évolution $\in \R^{m \times n}$.
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\end{itemize}
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\end{thm}
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En s'inspirant de la linéarisation entrée-sortie, on simplifie la recherche de $\phi(x)$ par celle de $\phi_1(x)=z_1$ et le reste des transformations est obtenu par la forme canonique (forme normale).
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\begin{align*}
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z_2 & = \phi_2(x) \\
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& = \dot{z_1} = \dot{\phi_1}(x) \\
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& = \derivp[\phi_1(x)]{x}f(x) + \derivp[\phi_1(x)]{x}g(x)u \\
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& = L_f\phi_1(x) + L_g\phi_1(x)u \text{ avec } L_g\phi_1(x) = 0 \\
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z_3 & = L_f^2 \phi_1(x) \text{ avec } L_gL_f\phi_1(x) = 0 \\
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\phi(x) & = \vect{\phi_1(x) \\ L_f\phi_1(x) \\ \vdots \\ L_f^{n-1} \phi_1(x)} \text{ avec } L_gL_f^j \phi_1(x) = 0,\text{ et } j = 0,\dots n-2
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\end{align*}
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Or, $ L_gL_f^j \phi_1(x) = 0, j = 0,\dots n-2 \Leftrightarrow L_{ad_f^j g} \phi_1(x) = 0 $ car
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\begin{align*}
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L_g(L_g\phi_1) - L_g(L_f\phi_1)) & = L_f(\derivp[\phi_1]{x}g)-L_g(\derivp[\phi_1]{x}f) \\
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& = \derivp[^2\phi_1]{x^2}g.f + \derivp[\phi_1]{x}J_g.f - \derivp[^2 \phi_1]{x^2}g.f - \derivp[\phi_1]{x}J_f.g \\
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0 & = L_{[f,g]}\phi_1 = L_{ad_f g} \phi_1 = 0
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\end{align*}
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Existe-t-il $\phi_1(x)$ tel que
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$\begin{cases}
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L_g L_f^j \phi_1(x) & = 0, \quad j = 0, \dots, n-2\\
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L_g L_f^{n-1} \phi_1(x) & \neq 0 \\
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\end{cases} $ ?
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\begin{defin}
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L'application $\Delta(x)$ est une\emph{ distribution de champs de vecteurs} sur $\Omega$ si $\forall x \in \Omega, \Delta(x)$ est un sous-espace vectoriel.
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\end{defin}
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\begin{exemple}
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\[\Delta(x) = vect \left\lbrace \vect{x_1 \\ x_2 \\2}, \vect{x_1x_3 \\ x_2x_3 \\ 2x_3},\vect{x_2 \\ x_2 \\ 0} \right\rbrace \]
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\begin{align*}
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x_2 = 0 & \Rightarrow \Delta(x) = vect \left\lbrace \vect{x_2 \\ 0 \\ 2} \right\rbrace \\
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& \Rightarrow \Delta(x) \text{ est e.v. de dim = 1} \\
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x_2 \neq 0
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& \Rightarrow \Delta(x) = vect \left\lbrace \vect{x_1 \\ x_2 \\ 2},\vect{1 \\ 1 \\ 0} \right\rbrace \\
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& \Rightarrow \Delta(x) \text{ est un e.v. de dim = 2}
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|
\end{align*}
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|
$\Delta(x)$ est une distribution de champs de vecteurs.
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|
\end{exemple}
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\begin{defin}
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La distribution $\Delta$ est \emph{involutive} ssi
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\[\forall f,g \in \Delta, \quad [f,g] \in \Delta \]
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\end{defin}
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\begin{prop}
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$\Delta(x) = \vect{f_1& \dots & f_p}$ est une distribution involutive ssi
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\[ \exists \alpha_{ij_k} : \R^n \mapsto \R \text{ tq } [f_i,f_j] = \sum_{k=1}^p \alpha_{ij_k}(x) f_k, \quad i = 1,\dots p, j = 1,\dots p\]
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|
\end{prop}
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\begin{exemple}
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\[ x_2 \neq 0 \Rightarrow \Delta(x) = vect\left\lbrace \vect{x_1 \\ x_2 \\ 2}, \vect{1 \\ 1 \\ 0} \right\rbrace\]
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|
\begin{align*}
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|
[f_1,f_2] & = J_{f_2}f_1 - J_{f_1} f_2 \\
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|
& =
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|
\begin{bmatrix}
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|
0 & 0 & 0 \\
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|
0 & 0 & 0 \\
|
|
0 & 0 & 0
|
|
\end{bmatrix}
|
|
\vect{x_1 \\ x_2 \\ 2} -
|
|
\begin{bmatrix}
|
|
1 & 0 & 0 \\
|
|
0 & 1 & 0 \\
|
|
0 & 0 & 0
|
|
\end{bmatrix}
|
|
\vect{ 1 \\ 1 \\ 0} \\
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|
& = \vect{ -1 \\ -1 \\ 0} = -f_2 \in \Delta
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|
\end{align*}
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|
$\Delta$ est une distribution involutive pour $x_2 \neq 0$
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\end{exemple}
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\newcommand{\lesys}{$\dot{x}=f(x)+g(x)u, x\in\R^n, u\in\R$}
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\begin{thm}[Theoreme d'existence]
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Soit le système $\Sigma$. Il existe un changement de base $z=\phi(x)$\\[1.5em]
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linéarisant sur $\Omega$ tel que
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\[\phi^T(x) = [\phi_1(x), L_f\phi_1(x) \dots L_f^{n-1} \phi_1(x) ]\]
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|
ssi :
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\begin{itemize}
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|
\item $dim(g,ad_f g, \dots ad_f^{n-1} g) = n$ (Commandabilité Kalman)
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|
\item la distribution engendrée par $\{g, ad_f g, \dots ad_f^{n-1}g\}$ est involutive, $\forall x \in \Omega$.
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|
\end{itemize}
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|
%
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\end{thm}
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Ainsi, la procédure de linéarisation entrée-états est réalisée via les étapes suivantes :
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\begin{enumerate}
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\item Construction de $E = \{ g, ad_f g, \dots, ad_f^{n-1} g \}$
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|
\item Vérifier la commandabilité, i.e. $dim(E) = n$ (Kalman !)
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|
\item Montrer que $\Delta(x) = vect\{E\}$ est involutif, i.e. $\exists \alpha_{ij_k}(x) : \Omega \mapsto \R$ tel que :
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|
\[ [ad_f^i g, ad_f^j g] = \sum_{k=0}^{n-1} \alpha_{ij_k}(x).ad_f^k g, \quad i,j = 0,\dots,n-1 \]
|
|
\item Trouver $\phi_1(x)$ avec $\begin{cases}L_{ad_f^j g} \phi_1(x) & = 0, j=0,\dots n-2 \\ L_gL_f^{n-1} \phi_1(x) & \neq 0 \end{cases}$
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|
\item Construction du nouveau vecteur d'état $z^T = \phi^T(x) = [\phi_1(x), L_f\phi_1(x) \dots L_f^{n-1} \phi_1(x) ]$
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\item Linéarisation par retour d'état statique $u = \alpha(x)+\beta(x)v$, $v$ nouvelle commande du modèle linéaire, avec
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\[ \alpha(x) = -\frac{L_f^n \phi_1(x)}{L_gL_f^{n-1}\phi_1(x)} \text{ et } \beta(x) = \frac{1}{L_gL_f^{n-1}\phi_1(x)} \]
|
|
\end{enumerate}
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|
Si le degré relatif $r<n$ dimension du modèle (entrée-sortie), alors le modèle N.L est partiellement linéarisable, mais le comportement entrée-sortie est linéaire : suffisant pour la commande du système à condition que la dynamique N.L (non linéarisée par le bouclage) est stable, i.e. $||x||$ est bornée.
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Ainsi en imposant :$z_1 = y = \phi_1(x)$ le modèle est sous forme normale :
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\begin{align*}
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& \left\lbrace
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|
\begin{array}{cc}
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|
\dot{z_1} & = z_2 \\
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|
\vdots \\
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|
\dot{z_r} & = v
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|
\end{array}
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\right. \text{ Partie linéaire, de dimension $r$, entrée-sortie }\\
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|
& \left\lbrace
|
|
\begin{array}{cc}
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|
\dot{z_{r+1}} & = q_{r+1}(z) \\
|
|
\vdots \\
|
|
\dot{z_n} & = q_n(z)
|
|
\end{array}
|
|
\right.
|
|
\text{ Partie N.L., de dimension $n-r$ n'influe sur la sortie}
|
|
\end{align*}
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|
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|
\begin{rem}
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|
En linéaire, le degré relatif correspond à la différence entre le degré du dénominateur et du numérateur $r=n-m$.
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En effet, $y^{(n)} + a_{n-1}y^{(n-1)} + \dots + a_1y ^{(1)} + a_0y = b_mu^{(m)} + \dots + b_1u^{(1)} + b_0u$ :
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|
\[ \dd{}{t}\vect{x_1 \\ \vdots \\ x_n} = \left[ \begin{array}{ccccc}
|
|
0 & 1 & 0 & \dots & 0 \\
|
|
\vdots & \ddots & \ddots & \ddots & \vdots \\
|
|
\vdots & & \ddots & \ddots & 0 \\
|
|
0 & \dots & \dots & 0 & 1 \\
|
|
-a_n & -a_{n-1} & \dots & \dots & -a_1
|
|
\end{array} \right] \vect{x_1 \\ \vdots \\ x_n} + \vect{0 \\ \vdots \\ 0 \\ 1} u, y = (b_0, \dots b_m, 0 \dots 0) u\]
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\begin{align*}
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z_1 & = y = Cx \\
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z_2 & = \dot{z_1} = C\dot{x} = C(Ax+Bu) \\
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& = CAx + CBu
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\intertext{ Si $r=0$, alors $CB = (b_0 \dots b_M, 0 \dots 0) ( 0 \dots 1)^T = b_m$ ($r=n-m$ zéros dans $C$)}
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\intertext{ Si $CB = 0 = L_g\phi_1$,}
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z_2 & = L_f \phi_1 = CAx \\
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\dot{z_2} & = CA(Ax+Bu) = CA^2x + CAB u \Rightarrow r=1 (??)
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\end{align*}
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\end{rem}
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\subsection{Système à déphasage minimal}
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\paragraph{Rappel}:
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Dans le \emph{cas linéaire} le système est a déphasage minimal si les zéros sont à partie $Re<0$.
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\begin{defin}
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Dans le \emph{cas non linéaire} le sytème est à déphasage minimal si dynamique des zéros stables, i.e. à l'origine on a :
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\[\left\lbrace
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\begin{array}{cc}
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\dot{\eta_1} & = q(0,\eta) \\
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\vdots \\
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\dot{\eta_{n-r}} & = q(0,\eta)
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|
\end{array} \right. \text{ est stable} \]
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\end{defin}
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Ainsi, quand le le système est à déphasage non minimal, on applique la linéarisation $e-s$.
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\subsection{Cas MIMO du bouclage linéarisant}
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\paragraph{Rappel:}
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Le linéarisation revient à trouver la commande qui réalise la réciproque de la non-linéarité : problème inverse. Dans le cas où le problème est non inversible d'une manière statique (i.e. algébrique), la solution est alors de réaliser une inversion dynamique, à la manière de l'observateur dans le cas linéaire.
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Soit le système non-linéaire :
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\begin{align*}
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\dot{x} & = f(x) + \sum_{i=1}^m g_i(x)u_i \\
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y & = \vect{k_1(x) \\ \vdots \\ k_p(x)} \text{ avec } x\in\R^n,y \in \R^p \text{ et } u=\vect{u_1 \\ \vdots \\ u_m} \in \R^m
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\end{align*}
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\begin{defin}
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Le degré relatif $r$ dans le cas MIMO est défini comme $r=r_1+\dots+r_p$ si $r_i$ est le degré relatif associé à la sortie $y_i$ tel que :
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\[ \forall j=1\dots m, L_{g_j}L_f^k h_i(x) = 0, \forall k < r_i-1\]
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\[ \exists j =1\dots m, L_{g_j}L_f^{r_i-1} h_i(x) \neq 0\]
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\end{defin}
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\subsubsection{Procédure de linéarisation}
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Sans perte de généralité, on pose $m=p$ (le nb de paramètre de commande est identique au nombre de sortie). Calculons les dérivées successives des sorties :
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\[
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\vect{ y_1^{(r_1)} \\ \vdots \\ y_p^{(r_p)}} =
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|
\vect{ L_f^{r_1} h_1(x) \\ \vdots \\ L_f^{r_p}h_p(x) } +
|
|
\begin{bmatrix}
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|
L_{g_1}L_f^{r_1-1}h_1 & \dots & L_{g_m}L_f^{r_1 - 1} h_1 \\
|
|
\vdots & \ddots & \vdots \\
|
|
L_{g_1}L_f^{r_p-1} & \dots & L_{g_m}L_f^{r_p-1} h_p
|
|
\end{bmatrix}
|
|
\vect{u_1 \\ \vdots \\ u_m}
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|
\]
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On remarquera l'intérêt de poser $m=p$.
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On note $D(x)$ la matrice $\R^{p\times m}$ (dite de découplage).
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\[
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D(x) =
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\begin{pmatrix}
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|
L_{g_1}L_f^{r_1-1}h_1 & \dots & L_{g_m}L_f^{r_1 - 1} h_1 \\
|
|
\vdots & \ddots & \vdots \\
|
|
L_{g_1}L_f^{r_p-1} & \dots & L_{g_m}L_f^{r_p-1} h_p
|
|
\end{pmatrix}
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\]
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\begin{prop}
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Le système MIMO est linéarisable si $r=\sum_{i=1}^p r_i = n$ avec $D(x)$ inversible.
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\end{prop}
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\begin{itemize}
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\item Si $D(x)$ est inversible, alors la commande linéarisante est :
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\[ u(x) = D(x)^{-1}( \vect{v_1 \\ \vdots \\ v_m} - \vect{L_f^{r-1} h_1(x) \\ \vdots \\ L_f^{r_p}h_p(x)}) \]
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|
On a un bouclage ``statique''.
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\item si $D(x)$ n'est pas inversible alors on introduit une dynamique pour la rendre inversible. Une méthode simple pour trouver cette dynamique est de continuer à dériver après apparition de la commande ($u_j,\dot{u}_j$).
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\end{itemize}
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Dans le cas où $r<n$, alors le système MIMO est partiellement linéarisable. Ainsi, $\eta$ est le vecteur d'état des $n-r$ équations non linéaires restantes.
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\[ \dot{\eta} = P(z,\eta) + Q(z,\eta) u, \text{ avec } P_k(z,\eta) = L_f \eta_k \text{ et } Q_{k,j}(z,\eta) = L_{g_j}\eta_k, k = 1 \dots n-r, j = 1 \dots m \]
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Ainsi la dynamique interne, i.e. dynamique des zéros
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\[ \dot{\eta} = P(\underline{0},\eta)+Q(\underline{0},\eta)u(\underline{0},\eta) \text{ avec } u(\underline{0},\eta) = -D^{-1}(\underline{0},\eta)\vect{L_f^{r_1}h_1(\underline{0},\eta) \\ \vdots \\ L_f^{r_p}H_p(\underline{0},\eta)} \]
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doit être stable.
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Si $D(x)$ n'est pas inversible alors le bouclage linéarisant est dynamique :
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\begin{align*}
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u & = \alpha(x,q) + \beta(x,q) v \\
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|
\dot{q} & = \gamma(x,q) + \delta(x,q) v
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\end{align*}
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tel que $z=\phi(x,q)$ est un difféomorphisme.\\
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La procédure générique est de dériver $y_j$ au delà de $r_j$ pour obtenir $D(x,q)$ inversible.
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Les dynamiques auxiliaires $q$ sont obtenues à partir des dérivées successives des commandes. Cette procédure est la linéarisation par bouclage dynamique.
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\section{Poursuite de trajectoire asymptotique}
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\subsection{Cas SISO}
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Soit le système non-linéaire SISO (1) :
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\[ \begin{cases} \dot{x} & = f(x,y) \\ y & = h(x) \end{cases} \]
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Il existe une trajectoire (non unique) remplaçant le vecteur d'état $x$ par $z$ les dérivées successives de la sortie $y$.
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Ainsi, on peut réécrire (1) sous forme polynomiale :
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\[ P(y, \dots, y^{(n)}, u , \dots u^{(k)}) = 0 \] avec $n < \infty$ et $k< \infty$:
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\[ z = \vect{ z_1 \\ \dots \\ z_n} = \vect{ y \\ \vdots \\ y^{(n-1)}} \]
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Sous la condition $ \derivp[P]{y^{(n)}} \neq 0$ le modèle (1) est remplacé par la forme canonique
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\begin{align*}
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\dot{z_1} & = z_2\\
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\vdots \\
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\dot{z_n} & = C(z_1 \dots z_n, u \dots u^{(k)})
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\end{align*}
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On suppose la consigne $y_c$ $n$ fois dérivable par rapport au temps.
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Objectif : trouver $u$ tel que $y \to y_c$ suivant une dynamique imposée.
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\subsection{Procédure}
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\begin{itemize}
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\item On pose $\epsilon(t) = y_c(t) - y(t)$ : erreur de poursuite
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\item Imposer la dynamique de poursuite : \[\epsilon^{(m)} + \beta_{m-1} \epsilon^{(m-1)} + \dots + \beta_1 \epsilon^{[1)} + \beta_0 \epsilon = 0 \] tels que $\beta_i,i=0\dots m$ sont choisis pour que le polynôme
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|
\[ \lambda^n + \beta_{n-1} \lambda^{n-1} + \dots + \beta_1 \lambda + \beta_0 = 0 \] soit un polynone d'Hurwitz\footnote{les racines sont à parties réelles strictement négatives}.
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|
Pour $n=m$ on a
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\[ y^{(m)} (t) = y_c^{(m)}(t) + \sum
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|
_{i=1}^m \beta_{i-1}(y_c^{(i-1)}(t) - y^{(i-1)}(t)) \]
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|
On peut aussi réécrire le modèle sous forme d'état $(\epsilon_1 = \epsilon)$ :
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\begin{align*}
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|
\dot{\epsilon_1} & = \epsilon_2 \\
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|
\vdots \\
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|
\dot{\epsilon_n} & = \hat{C}(y_c^{(n)}, Y_c, E , u , \dots
|
|
u^{(k)}) \text{ avec } Y_c = \vect{y_c \\ \vdots \\ y_c^{(m-1)}} \text{ et } E = \vect{\epsilon_1 \\ \vdots \\ \epsilon_n}
|
|
\end{align*}
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|
La poursuite asymptotique revient à trouver $u$ tel que
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\[\hat{C}(y_c^{(n)},Y_c,E,u,\dots u^{(k)}) = -\sum_{i=1}^n \beta_{i-1}\epsilon^{(i-1)} \Leftrightarrow C(z_1,\dots z_n,u,u^{(i)},\dots u^{(k)} = y_c^{(n)} + \sum_{i=1}^n \beta_{i-1} (y_c^{(i-1)} -z_i) \]
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|
Dans le cas où le modèle est sous forme normale (forme obtenue pour le bouclage linéarisant) :
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\begin{align*}
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y &= z_1\\
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|
\dot{z_1} & = z_2 \\
|
|
\vdots \\
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|
\dot{z_{r-1}} & = z_r \\
|
|
\dot{z_r} & = b(z) + a(z)u \text{ avec } a(z) \neq 0 \\
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|
\dot{z_{r+1}} & = q_{r+1} (z) \\
|
|
\vdots \\
|
|
\dot{z_n} & = q_n(z)
|
|
\end{align*}
|
|
|
|
Si $m=r$ alors \[ u = \frac{1}{a(z)} (-b(z)+y_c^{(r)} + \sum_{i=1}^r \beta_{i-1} \epsilon^{(i-1)} \]
|
|
$y_c^{(r)}$ bouclage linéarisant statique
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|
|
Si $m=r+1$ alors
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|
\[ \dot{u} = \frac{1}{a(z)} (-\dot{b}(z) - \dot{a}(z)u + y_c^{(m)} + \sum_{i=1}^m \beta_{i-1} \epsilon^{(i-1)}) \]
|
|
$\dot{a}(z)u$ bouclage linéarisant dynamique
|
|
Même démarche pour les degrés supérieurs de la poursuite asymptotique.
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|
\end{itemize}
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\begin{figure}[ht]
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|
\centering
|
|
\begin{tikzpicture}
|
|
\sbEntree{Yc}
|
|
\sbComp{C}{Yc}
|
|
\sbRelier[$y_c$]{Yc}{C}
|
|
\sbBlocL{P}{
|
|
\begin{tabular}{c}
|
|
Commande \\ pour la \\ poursuite
|
|
\end{tabular}
|
|
}{C}
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|
\sbBlocL[4]{I1}{$\displaystyle\int$}{P}
|
|
\sbBlocL{I2}{$\displaystyle\int$}{I1}
|
|
\node[above] at (P-I1) {$u^{(m-r)}$};
|
|
\node[above] at (I1-I2) {...};
|
|
\sbBlocL{NL}{
|
|
\begin{tabular}{c}
|
|
Système \\ N.L
|
|
\end{tabular}
|
|
}{I2}
|
|
\sbSortie{Y}{NL}
|
|
\sbRelier[$y$]{NL}{Y}
|
|
\sbRenvoi{NL}{P}{}
|
|
\sbRenvoi[6]{NL-Y}{C}{}
|
|
\end{tikzpicture}
|
|
\caption{Commande par bouclage linéarisant}
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|
\label{fig:label}
|
|
\end{figure}
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|
La difficulté de la poursuite asymptotique est la résolution de l'équation dynamique NL
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\[c(z_1 \dots z_n , u \dots u^{(k)} ) y_c^{(n)} - \sum_{i=1}^m \beta_{i-1} (y_c^{(i-1)} - z_i) = 0 \]
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\subsection{Système plats}
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Dans le cas des systèmes plats, la solution est obtenue via les sorties plates.
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\begin{defin}
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Un système est dit \emph{plat} si toutes les variables d'états $\vec{x}$ et les entrées peuvent s'écrire comme :
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\[
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\begin{cases}
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|
\vec{x} = \psi(y_1, ..., y_1^{(\alpha_1)}, ..., y_m,...,y_m^{(\alpha_m)}) \\
|
|
\vec{u} = \phi(y_1, ..., y_1^{(\beta_1)}, ..., y_m,...,y_m^{(\beta_m)})
|
|
\end{cases}
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|
\]
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|
Les $y_i$ sont alors appelées \emph{sortie plates}
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\end{defin}
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\begin{exemple}
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Montrer que le système suivant est plat avec pour sorties plates $y_1=x_1$ et $y_2=x_2$ :
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\begin{align*}
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\dot{x_1} & = u_2 \\
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|
\dot{x_2} & = x_2 + x_3u_2 \\
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|
\dot{x_3} & = x_1u_1
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\intertext{ On peut donc écrire : }
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x_1 & = y_1 \\
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|
x_2 & = y_2 \\
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|
x_3 & = \frac{\dot{y_2-y_2}}{\dot{y_1}} \\
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|
u_2 & = \dot{y_1}\\
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|
u_1 & = \frac{\dot{x_3}}{y_1} = \frac{(\ddot{y_2}-\dot{y_2})\dot{y_2}-\ddot{y_1}(\dot{y_2}-y_2)}{y_3(\dot{y_1})^2}
|
|
\end{align*}
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|
\end{exemple}
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Une des utilisation des sorties est la planification simple de trajectoire. En partant de $y_i(0) = y_0 $ on souhaite arriver en un temps fini à $y_i(T_f) = y_f$. À partir de ce cahier des charges on trouve une trajectoire ()généralement polynomiale) tel que $u = \phi(y_{1p} ... y_{1p}^{(\beta_1)},...,y_{mp},...,y_{m}^{(\beta_m)})$.
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Une autre application est la résolution de l'équation N.L de la poursuite asymptotique par intégration successive de $u$.
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\begin{thm}[Principe de la planification de trajectoire]
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La planification peut comporter des contraintes sur la commande (énergie, saturation, ...) et sur les états (obstacles, limitation de vitesse, d'accélération...)
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Pour les systèmes plats, la planification est réalisée sur les sorties plates $y\in\R^p$ et la commande est déduite par $u=\psi(y_1,\dots,y_p^{(\delta_p)})$
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\end{thm}
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\begin{exemple}
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[Bras de robot avec $n$ degrés de libertés et $n$ actionneurs]
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\[ M(q) \dot{q} + B(q,\dot{q}) = K(q,\dot{q}) u\]
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$q$ : coordonnées généralisées $q\in\R^n$
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$B(q,\dot{q})$ : vecteur des forces centrifuges et de Coriolis
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$K(q,\dot{q})$ : matrice d'influence avec $rang(K)=n$
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Le système est plat où $q\in\R^n$ sont les sorties plates.\\
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La planification de trajectoire est réalisée sur les $q$, puis $u=K^{-1}(q,\dot{q})(M(q)\dot{q} + B(q,\dot{q}))$\\
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On a la commande en cascade:
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\[ C_0(p) = K >>1, \quad H_0(p) = \frac{H_1(p)}{1+KH_1(p)} \approx \frac{1}{K} \]
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\end{exemple}
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\end{document}
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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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