http://etiennechassaing.com/fr/tags/control/pid/mpc/Control/PID/MPCHugo Blox Builder (https://hugoblox.com)frSat, 01 Feb 2025 00:00:00 +0000http://etiennechassaing.com/media/icon_hub84619f942fe7a5590e3fd5bc84e624a_336037_512x512_fill_lanczos_center_3.pnghttp://etiennechassaing.com/fr/tags/control/pid/mpc/http://etiennechassaing.com/fr/formations/pid-mpc-nehemis/Sat, 01 Feb 2025 00:00:00 +0000http://etiennechassaing.com/fr/formations/pid-mpc-nehemis/<p><img src="featured.png" alt="Principe du MPC"> <em>Principe du Model Predictive Control</em></p> <p>Formation réalisée en <strong>février 2025 chez <a href="https://nehemis.com">Nehemis</a></strong> à destination des <strong>équipes software</strong>. L&rsquo;objectif : donner à des développeurs qui ne sont pas automaticiens de quoi comprendre, régler et débugger une boucle de contrôle, puis situer le Model Predictive Control par rapport à un PID — quand il apporte quelque chose, et à quel prix.</p> <p>Le programme ci-dessous est celui qui a été déroulé ; il est adaptable à votre système et au temps disponible.</p> <hr> <h2 id="partie-1--comprendre-un-système-dynamique">Partie 1 — Comprendre un système dynamique</h2> <ul> <li>Système en boucle ouverte et en boucle fermée : ce que la rétroaction change.</li> <li>Modélisation d&rsquo;un procédé simple, notion de fonction de transfert, pôles et stabilité.</li> <li>Lecture d&rsquo;une réponse indicielle : gain statique, constante de temps, dépassement, temps de réponse.</li> <li>Identification expérimentale d&rsquo;un procédé à partir de mesures réelles.</li> </ul> <h2 id="partie-2--le-correcteur-pid-en-pratique">Partie 2 — Le correcteur PID en pratique</h2> <ul> <li>Rôle de chaque action : proportionnelle, intégrale, dérivée, et ce que chacune coûte.</li> <li>Erreur statique, rejet de perturbation, marge de stabilité.</li> <li>Méthodes de réglage : approche empirique, Ziegler-Nichols, réglage guidé par le modèle.</li> <li>Les pièges d&rsquo;implémentation qui font échouer un PID correct sur le papier : emballement de l&rsquo;intégrateur (<em>anti-windup</em>), saturation d&rsquo;actionneur, bruit amplifié par l&rsquo;action dérivée et filtrage de cette voie.</li> <li>Discrétisation : période d&rsquo;échantillonnage, forme récurrente du correcteur, effets du temps de calcul et des retards.</li> </ul> <h2 id="partie-3--introduction-au-model-predictive-control">Partie 3 — Introduction au Model Predictive Control</h2> <ul> <li>Principe : optimiser une séquence de commandes sur un horizon glissant plutôt que réagir à l&rsquo;erreur instantanée.</li> <li>Formulation du problème d&rsquo;optimisation : modèle de prédiction, fonction de coût, horizons de prédiction et de commande.</li> <li>Ce que le MPC sait faire et que le PID ne sait pas : <strong>contraintes explicites</strong> sur les entrées et les états, systèmes <strong>multivariables</strong> (MIMO), anticipation d&rsquo;une consigne connue à l&rsquo;avance.</li> <li>Le prix à payer : besoin d&rsquo;un modèle, coût de calcul, sensibilité aux erreurs de modélisation.</li> <li>Critères de choix : dans quels cas un PID bien réglé reste la bonne réponse.</li> </ul> <h2 id="partie-4--applications">Partie 4 — Applications</h2> <ul> <li>Mise en situation sur un système représentatif du métier des participants.</li> <li>Comparaison PID / MPC sur le même procédé : performance, respect des contraintes, robustesse.</li> <li>Discussion des cas d&rsquo;usage internes et des suites possibles.</li> </ul> <hr> <p>Cette formation est proposée en français ou en anglais, sur site ou à distance, et se décline en une à trois journées selon la profondeur souhaitée sur la partie MPC.</p>