State equations; stability analysis; commandability; observability; discretization of state equations for numerical control; decentralized control structure using PID; state feedback control; state estimation; observer design for deterministic continuous-time and discrete-time systems.

Introduction aux modèles de population; modèles macroscopiques des bioprocédés; simulation numérique de systèmes dynamiques; identification paramétrique (problèmes linéaires et non linéaires, moindres carrés et maximum de vraisemblance); estimation d'état et conception de capteurs logiciels (observateurs asymptotiques, observateurs à horizon glissant, ...); introduction à la commande des bioréacteurs (commande linéarisante); introduction aux réseaux de neurones pour la modélisation et la supervision; exercices.

Commande à temps continu : autres contrôleurs que le PID; synthèse des contrôleurs vis à vis de la perturbation; conception d'un système anti windup; lieux d'Evans; boucles de type cascade; commande par modèle; prédicteur de Smith;

Commande numérique : transformée en z; transmittance en z équivalente du procédé à temps continu; stabilité, précision et calcul de contrôleur d'une boucle numérique.

Etude des systèmes du premier et second ordre; systèmes différentiels d’ordre quelconque, conditions de stabilité; notions de fonctionnement en boucle fermée ; stabilité en boucle fermée, précision et performances transitoires; stabilisation et contrôle par contrôleurs PID; méthodes expérimentales de réglage des contrôleurs PID.

Introduction générale : les actionneurs électriques, choix et caractéristiques; modélisation dynamique des moteurs à courant continu et des moteurs pas-à-pas; régulateurs classiques (tout-ou-rien et PID); commande RST; commande optimale et prédictive; exercices et travaux pratiques.

Régulateur linéaire quadratique (versions à temps discret et temps continu); principe du maximum de Pontryagin; introduction à la programmation dynamique; optimisation dynamique et commande prédictive (algorithmes de base); représentation stochastique des systèmes dynamiques, filtrage de Kalman, exercices.

Signaux et convolution de signaux - Transformées de Laplace et de Fourier et interprétation physique. Introduction à la notion de système. Analyse temporelle et harmonique des systèmes linéaires permanents. Approche des systèmes en boucle fermée : stabilité, précision et performances transitoires. Principes généraux de dimensionnement d'un contrôleur.

This course addresses various aspects of stochastic state space representation of dynamic systems, Kalman filtering, together with a few examples and exercises.