Programme d’études 2022-2023 | English | ||
Optimal Control and Estimation | |||
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil électricien , à finalité spécialisée en Data Science for Dynamical Systems (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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UI-M2-IRELBS-002-M | UE Obligatoire | VANDE WOUWER Alain | F107 - Systèmes, Estimation, Commande et Optimisation |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Anglais, Français | 32 | 16 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4.00 | 1er quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-SECO-106 | Optimal Control and Estimation | 32 | 16 | 0 | 0 | 0 | Q1 | 100.00% |
Unité d'enseignement | ||
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UI-M1-IRELEC-302-M Advanced Control |
Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage de l'UE
maîtriser les concepts de base de la commande optimale et du filtrage optimal;
concevoir des régulateurs linéaires quadratiques (LQR);
investiguer des problèmes plus généraux, en particulier des systèmes non linéaires et des fonctions objectives exprimées dans des formes générales, incluant des contraintes, qui peuvent être résolus en utilisant le maximum de Pontryagin;
utiliser des algorithmes de base d'optimisation dynamique et de commande prédictive (notamment le DMC);
comprendre la description stochastique des systèmes dynamiques, le filtrage de Kalman et plusieurs de ses extensions ainsi que les observateurs à horizon glissant;
étudier plusieurs applications, incluant des applications biomédicales et biochimiques.
Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique
régulateur linéaire quadratique (versions à temps discret et temps continu); principe du maximum de Pontryagin; optimisation dynamique et commande prédictive; observabilité des systèmes non linéaires; représentation stochastique des systèmes dynamiques; filtrage de Kalman; observateur à horizon glissant; exercices.
Compétences préalables
représentation d'état; commandabilité; observabilité; retour d'état; observateur
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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I-SECO-106 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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I-SECO-106 |
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Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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I-SECO-106 | Sans objet |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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I-SECO-106 | Sans objet |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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I-SECO-106 | Arthur Gelb, Applied Optimal Estimation, MIT Press 1974 |
Reports des notes d'AA d'une année à l'autre
AA | Reports des notes d'AA d'une année à l'autre |
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I-SECO-106 | Autorisé |
Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q1 |
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I-SECO-106 |
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Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q1 |
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I-SECO-106 | examen oral portant sur des exercices (avec préparation écrite) et la théorie |
Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour B1BA - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1(BAB1) |
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I-SECO-106 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q3 |
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I-SECO-106 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q3 |
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I-SECO-106 | examen oral portant sur des exercices (avec préparation écrite) et la théorie |