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Modélisation des Systèmes Réactifs (MSR'23) LAAS-CNRS, Toulouse (France)
Du 22 au 24 novembre 2023
Invariance causale contrôlée pour les systèmes max-plus linéaires
Jean Jacques Loiseau  1@  , Veronica Bartolucci, Claude Martinez  1, *@  , David Scaradozzi * @
1 : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Centre National de la Recherche Scientifique, IMT Atlantique, Ecole Centrale de Nantes, Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques
* : Auteur correspondant

Dans cet article, le concept d'invariance causale contrôlée, dans le cadre des systèmes max-plus linéaires, est exploré en profondeur. Ce concept est très utile et applicable à divers problèmes de conception de lois de commande pour ces systèmes. Bien qu'il ait déjà été présenté dans la littérature, il est caractérisé et défini uniquement par des conditions suffisantes qui permettent de vérifier si un module possède cette propriété. Afin de concevoir des lois de commande appropriées pour ces systèmes, lorsque les spécifications et les contraintes sont données en termes d'espace vectoriel, il est en effet nécessaire de considérer les concepts d'invariance contrôlée et d'invariance causale contrôlée. Cependant, pour cette dernière, aucun algorithme n'a été conçu jusqu'à présent pour tester les conditions suffisantes déjà définies ou d'autres conditions équivalentes. C'est pour cette raison qu'en plus de diverses considérations sur ce sujet, un algorithme est présenté dans le cadre de ce travail. Il permet de vérifier plus facilement si un module est invariant par contrôle causal ou non. Le concept de projection causale relatif à une matrice est introduit et joue un rôle central dans ce développement. L'algorithme décrit a été implémenté sur le progiciel ScicosLab. Il consiste en une procédure appliquée récursivement à chaque ligne de la matrice considérée jusqu'à ce que la convergence soit atteinte, ce qui est toujours assuré en un nombre fini d'étapes. Quelques exemples d'utilisation de cet algorithme sont finalement présentés, pour vérifier si un module donné est ou n'est pas invariant par contrôle causal.


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