Decouplage (automatique)

Decouplage (automatique)

Découplage (automatique)

Le but du découplage est de transformer les fonctions de transfert ou les représentations d'états multivariables pour pouvoir commander chaque sortie indépendamment des autres.

Soit le système :  \dot X = A \cdot X + B \cdot U et  Y = C \cdot X avec dim x = m; dim u = p; dim y = p

d'où :  Y = F(s) \cdot U(s) avec F(s) = C(sIA) − 1B

F est appelé matrice de transfert carré.

Approche Fonction de transfert

En boucle fermé: Y(s) = [I.p + F(s).C(s)] − 1F(s)C(s)Yd(s) avec Yd la consigne

Le découplage consiste à diagonaliser le fonction de transfert en boucle fermé (FTBF).

FTBF = [I.p + F(s).C(s)] − 1F(s)C(s)

Donc le correcteur C(s) doit vérifier: [Ip + F(s)C(s)] − 1F(s)C(s) = Ω(s) avec Ω(s) = matrice diagonale de λ1(s)...λn(s)

On a donc : C(s) = F(s) − 1Ω(s)[I − Ω(s)] − 1

Approche représentation d'état

Soit le système :  \dot X = A \cdot X + B \cdot U et  Y = C \cdot X

on a y = \begin{bmatrix}y_1\\\vdots\\y_p\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}C_1^T\\\vdots\\C_p^T\end{bmatrix}X

Pour y1 : y_1 = C_1^T.x

\dot y_1 = C_1^T.\dot x = C_1^T(Ax+Bu) = C_1^T.A.x + C_1^T.B.u


Si C_1^T.B = 0 alors \dot y_1 = C_1^T.A.x

d'ou : \ddot y_1 = C_1^T.A.x = C_1^T.A(Ax+Bu) = C_1^T.A^2x + C_1^TABu


Si C_1^T.A.B = 0 alors \ddot y_1 = C_1^T.A^2.x

...


soit j le plus petit entier tel que C_1^TA^jB \not= 0

alors y_1^{(j+1)}(t)=C_1^TA^{j+1}x+C_1^TA^jBu


De meme pour les autres sorties : y_i^{(d_i+1)}(t)=C_i^TA^{d_i+1}x+C_i^TA^{d_i}Bu

On obtient \begin{bmatrix}y_1^{d_1+1}\\\vdots\\y_p^{d_p+1}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}C_1^TA^{d_1+1}\\\vdots\\C_p^TA^{d_p+1}\end{bmatrix}x + \begin{bmatrix}C_1^TA^{d_1}B\\\vdots\\C_p^TA^{d_p}B\end{bmatrix}u = v

Y = Fx + Lu = v


on trouve donc u = L − 1[vFx]

Le système est découplale ssi L est inversible.


Le système découplé est donc transformé en sous-systèmes : \frac{Y_i(s)}{V_i(s)}=\frac 1{s^{d_i+1}} On aboutit à des intégrateurs.

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