, , p.74
, , p.76
, , p.77
, , p.78
, Stabilité des systèmes
, 3.4 Synthèse d'une commande prédictive basée sur des modèles T-S (TSMPC), p.85
Estimation d'état pour la synthèse de la TSMPC, vol.87 ,
, Synthèse d'une commande prédictive adaptative basée sur des modèles T-S (ATSMPC)
,
Initialisation du facteur de pondération ? = 0.42 comme fixé dans, 2000. ,
, Évaluation de Q = 40
, Décomposition de H en valeurs singulières et calcul de la matrice ? en utilisant la commande Sommaire 4.1 Introduction
,
, , p.96
, , p.98
,
, 3.1 Etat de l'art sur la modélisation du moteur Diesel
,
,
,
, , p.119
, , 1999.
Nonlinear predictive control and moving horizon estimation-an introductory overview, Modélisation et commande des robots nouvelles approches basées sur les modèles Takagi-Sugeno, vol.26, pp.391-449, 1971. ,
Proposition d'une stratégie de contrôle à base de logique floue pour la commande d'un circuit d'air d'un moteur Diesel, 2001. ,
, Automatica, vol.40, issue.12, pp.2147-2152
Closed form tuning equations for model predictive control of first-order plus fractional dead time models, Emerging Trends in Engineering and Technology (ICETET), 2010 3rd International Conference on, vol.42, pp.35-45, 1989. ,
Fuzzy fault tolerant predictive control for a diesel engine air path, International Journal of Control, Automation and Systems, vol.14, issue.2, pp.443-451, 2016. ,
Méthodes géométriques pour la construction des ensembles invariants. Application à la faisabilité des lois de commande prédictive, International Conference on Automation and Computing, vol.2, pp.671-676, 1973. ,
Neural network-based model predictive control of a servo-hydraulic vehicle suspension system, The 10th IEEE International Conference on, vol.2, p.24, 1980. ,
A self-tuning multistep predictor application, Automatica, vol.17, issue.1, pp.167-174, 1981. ,
Nouvelles recherches sur les conditions pratiques de plus grande utilisation de la chaleur et : en général, de la force motrice, avec application au chemin de fer et à la navigation, 1862. ,
An application of the cayley-hamilton theorem to generalized matrix inversion, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, vol.213, pp.526-528, 1965. ,
A sparse model predictive control formulation for walking motion generation, Intelligent Robots and Systems (IROS), vol.55, pp.185-190, 2010. ,
Real-time sequential convex programming for nonlinear model predictive control and application to a hydro-power plant, Decision and Control and European Control Conference, vol.1, pp.992-1007, 2006. ,
Effect of biodiesel fuels on diesel engine emissions. Progress in energy and combustion science, Contribution à la modélisation et à la commande avancée des moteurs Diesel Composition du Jury, vol.34, pp.634-639, 2005. ,
Robust control of a quadrotor using takagi-sugeno fuzzy model and an lmi approach, 14th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2014), pp.370-374, 2014. ,
Tuning of model predictive controllers for robust performance, Computers & chemical engineering, vol.18, issue.1, pp.15-37, 1994. ,
Global reconstruction of nonlinear systems from families of linear systems, IFAC Proceedings Volumes, vol.35, pp.435-440, 2002. ,
Fast algorithm for adaptive generalized predictive control based on bp neural networks, IECON 2006-32nd Annual Conference on IEEE Industrial Electronics, vol.2, pp.1651-1656, 2004. ,
Robust h/sub/spl infin//nonlinear control via fuzzy static output feedback, Systems, Man, and Cybernetics, vol.5, pp.1494-1502, 2000. ,
Yalmip : A toolbox for modeling and optimization in matlab, 2004. ,
Rmpct : A new robust approach to multivariable predictive control for the process industries, The 1996 Control Systems Conference, vol.11, pp.53-60, 1971. ,
, IFAC Proceedings Volumes, vol.40, pp.436-441
Robustness analysis of indirect adaptive model predictive control supervised by fuzzy logic, Industrial Technology (ICIT), 2012 IEEE International Conference on, pp.284-291, 2002. ,
Design of observers for takagi-sugeno descriptor systems with unknown inputs and application to fault diagnosis, 34th Chinese Control Conference (CCC), vol.1, pp.1487-1495, 2007. ,
Iterative learning control algorithm for feedforward controller of egr and vgt systems in a crdi diesel engine, American Control Conference (ACC), vol.19, pp.4393-4398, 2012. ,
The recursive generalized predictive feedback control : theory and experiments, Role of biofuel and their binary (diesel-biodiesel) and ternary (ethanol-biodiesel-diesel) blends on internal combustion engines emission reduction. Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.53, pp.171-199, 2005. ,
Efficient calibration of real-time model-based controllers for diesel engines-part i : Approach and drive cycle results, Emission reduction potential of using ethanol-biodiesel-diesel fuel blend on a heavy-duty diesel engine, vol.36, pp.2567-2574, 1990. ,
A novel tuning strategy for multivariable model predictive control, Industrial & Engineering Chemistry Research, vol.36, issue.4, pp.729-746, 1997. ,
Model predictive control for energy and leakage management in water distribution systems, Ind. End. Chern. Res, vol.37, pp.4003-4043, 1992. ,
Control of variable geometry turbocharged diesel engines for reduced emissions, IEEE transactions on control systems technology, vol.8, issue.4, pp.733-745, 2001. ,
Application of barrier function based model predictive control to an edible oil refining process, 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, vol.5, pp.149-162, 1984. ,
An ilmi approach to robust h2 static output feedback fuzzy control for uncertain discrete-time nonlinear systems, Automatica, vol.44, issue.9, pp.2333-2339, 2008. ,
A novel generalized predictive control algorithm with online tuning maximal output increment based on bp neural network. In Intelligent Computation Technology and Automation, Coefficient rate and lossy source coding, vol.1, pp.15-26, 2003. ,
Extended horizon adaptive control, IEEE transactions on information theory, vol.51, pp.381-386, 1984. ,
Elaboration d'un modèle de connaissance du moteur diesel avec turbocompresseur à géométrie variable en vue de l'optimisation de ses émissions, Industrial Electronics and Applications (ICIEA), vol.8, pp.2524-2542, 1993. ,
Feedback and optimal sensitivity : Model reference transformations, multiplicative seminorms, and approximate inverses, Systems and Informatics (ICSAI), 2017 4th International Conference on, vol.26, pp.89-93, 1981. ,
, Dans la Figure ci-dessus, les contrôleurs prédictifs appliqués aux 4 modèles linéaires du système DEAP sont présentés par les blocs "MPC OP1
, La même trajectoire de référence
, Annexes 2. Le vecteur d'état réel
, La sortie réelle du système dynamique
Nonlinear DEAP system" contient le modèle dynamique non linéaire du système DEAP. Le bloc en jaune nommé "Activation function update" calcule les fonctions de pondérations µ i pour i ? {1, vol.2, p.4 ,
, Les paramètres de la MPC calculés par l'approche ATSMPC proposée sont affichés pour chaque pas d'échantillonnage
, Affichage de N c dans les 4 blocs en vert "Nc-OP1
, Affichage de ? 1 et ? 2 dans les 4 blocs en rose "Lambda-OP1
, Les critères de performance sont affichés dans le bloc en vert nommé "Criteria index
, Modèle Simulink des fonctions d'activation