La robustesse d'un système caractérise l'invariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle utilisé pour en faire l'étude. Le problème de commande est d'améliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d'incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres sont utilisées. Les méthodes proposées sont formulées en termes d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en ?uvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples.
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La robustesse d'un système caractérise l'invariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle utilisé pour en faire l'étude. Le problème de commande est d'améliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d'incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres sont utilisées. Les méthodes proposées sont formulées en termes d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en ?uvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples.
Dimitri Peaucelle est né à Leningrad, USSR, le 2 mars 1974. Il est depuis 2001 chargé de recherche du CNRS au LAAS à Toulouse.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La robustesse d'un système caractérise l'invariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle utilisé pour en faire l'étude. Le problème de commande est d'améliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d'incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres sont utilisées. Les méthodes proposées sont formulées en termes d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en uvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples. 216 pp. Französisch. Nº de ref. del artículo: 9786131530203
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Taschenbuch. Condición: Neu. Formulation Générique de Problèmes en Commande Robuste | Analyse et synthèse par les Fonctions de Lyapunov Dépendant des Paramètres | Dimitri Peaucelle | Taschenbuch | 216 S. | Französisch | 2010 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131530203 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 107305222
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La robustesse d''un système caractérise l''invariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle utilisé pour en faire l''étude. Le problème de commande est d''améliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d''incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres sont utilisées. Les méthodes proposées sont formulées en termes d''Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en uvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 216 pp. Französisch. Nº de ref. del artículo: 9786131530203
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La robustesse d'un système caractérise l'invariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle utilisé pour en faire l'étude. Le problème de commande est d'améliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d'incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité, le rejet des perturbations et le comportement transitoire. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres sont utilisées. Les méthodes proposées sont formulées en termes d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en uvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples. Nº de ref. del artículo: 9786131530203
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