Maxpid Seuil et saturation Avec perturbation. Corrections P ; PI

Sans seuil ni saturation Avec perturbation. Influence d’une corrections P

Sans seuil et sans saturation 13/12/07 14:27:48 AAYN.TMP AAYM.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 TEMPS teta KD=0 KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle linéaire Influence le la perturbation

Sans seuil et sans saturation 13/12/07 14:27:48 AAYN.TMP AAYM.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 TEMPS teta KD=0 KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle linéaire Influence le la perturbation

s  0 malgré l’intégrateur Sans seuil et sans saturation 13/12/07 14:27:48 AAYN.TMP AAYM.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 TEMPS teta KD=0 KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle linéaire Influence le la perturbation s  0 malgré l’intégrateur

s  0 malgré l’intégrateur et la linéarité du système Sans seuil et sans saturation 13/12/07 14:27:48 AAYN.TMP AAYM.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 TEMPS teta KD=0 KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle linéaire Influence le la perturbation s  0 malgré l’intégrateur et la linéarité du système

s  0 malgré l’intégrateur et la linéarité du système Sans seuil et sans saturation 13/12/07 14:27:48 AAYN.TMP AAYM.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 TEMPS teta KD=0 KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle linéaire Influence le la perturbation s  0 malgré l’intégrateur et la linéarité du système Il faudrait placer un intégrateur avant la perturbation

s  0 malgré l’intégrateur et la linéarité du système Sans seuil et sans saturation 13/12/07 14:27:48 AAYN.TMP AAYM.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 TEMPS teta KD=0 KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle linéaire Influence le la perturbation s  0 malgré l’intégrateur et la linéarité du système Il faudrait placer un intégrateur avant la perturbation  Système peu précis

s  si Kp  Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYN.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:27:48 AAYM.TMP teta teta KD=0 30 KP=20 Modèle linéaire KI=0 teta Influence le la perturbation KD=0 25 KP=50 KI=0 Influence le la perturbation Modèle linéaire teta 20 KD=0 KP=100 KI=0 s  si Kp  teta 15 KD=0 KP=250 KI=0 10  Système peu précis 5 -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

Avec seuil et saturation Avec pertubation. Influence d’une correction P

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:41:03 AA0L.TMP AA0K.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 TEMPS teta KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle non linéaire Influence d’une perturbation

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:41:03 AA0L.TMP AA0K.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 TEMPS teta KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle non linéaire Influence d’une perturbation

s  0 avant, comme après la perturbation. Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:41:03 AA0L.TMP AA0K.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 TEMPS teta KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle non linéaire s  0 avant, comme après la perturbation. Influence perturbation Influence perturbation

s  0 avant, comme après la perturbation. Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:41:03 AA0L.TMP AA0K.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 TEMPS teta KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Modèle non linéaire s  0 avant, comme après la perturbation. Influence perturbation  Système peu précis Influence perturbation

s est maximal après la perturbation. 13/12/07 14:41:03 AA0L.TMP AA0K.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 TEMPS teta KP=20 KI=0 KP=50 KP=100 KP=250 Avec seuil et avec saturation Influence de la perturbation Modèle non linéaire Après la perturbation s est inversement proportionnel à Kp  Système peu précis s est maximal après la perturbation.

Sans seuil ni saturation Avec pertubation. Influence d’une correction PI

Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYZ.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:31:07 AAYY.TMP teta 35 Modèle linéaire teta 30 Influence de Ki sur l’effet de la perturbation KD=0 KP=50 KI=4 25 teta KD=0 KP=50 KI=10 20 teta KD=0 KP=50 15 KI=20 10 5 -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYZ.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:31:07 AAYY.TMP teta 35 Modèle linéaire teta 30 Influence de Ki sur l’effet de la perturbation KD=0 KP=50 KI=4 25 teta KD=0 KP=50 KI=10 20 teta KD=0 KP=50 15 KI=20 10 5 -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

s = 0 avant, comme après la perturbation. Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYZ.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:31:07 AAYY.TMP teta 35 Modèle linéaire teta 30 Influence de Ki sur l’effet de la perturbation KD=0 KP=50 KI=4 25 teta KD=0 KP=50 KI=10 20 s = 0 avant, comme après la perturbation. teta KD=0 KP=50 15 Influence perturbation KI=20 10 5 -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

s = 0 avant, comme après la perturbation. Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYZ.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:31:07 AAYY.TMP teta 35 Modèle linéaire teta 30 Influence de Ki sur l’effet de la perturbation KD=0 KP=50 KI=4 25 teta KD=0 KP=50 KI=10 20 s = 0 avant, comme après la perturbation. teta KD=0 KP=50 15 Influence perturbation KI=20 C’est l’intégrateur du correcteur placé …???? 10 5 -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

s = 0 avant, comme après la perturbation. Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYZ.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:31:07 AAYY.TMP teta 35 Modèle linéaire teta 30 Influence de Ki sur l’effet de la perturbation KD=0 KP=50 KI=4 25 teta KD=0 KP=50 KI=10 20 s = 0 avant, comme après la perturbation. teta KD=0 KP=50 15 Influence perturbation KI=20 C’est l’intégrateur du correcteur placé avant la perturbation qui assure l’écart nul après la perturbation. 10 5 Influence perturbation -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

s = 0 avant, comme après la perturbation. Sans seuil et sans saturation 13/12/07 AAYZ.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 14:31:07 AAYY.TMP teta 35 Modèle linéaire teta 30 KD=0 Influence de Ki sur l’effet de la perturbation KP=50 KI=4 25 teta Influence de la perturbation Modèle linéaire KD=0 KP=50 KI=10 20 teta KD=0 s = 0 avant, comme après la perturbation. KP=50 l’intégrateur du correcteur placé avant la perturbation assure l’écart nul après la perturbation. 15 KI=20 10 5 -5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 TEMPS

Modèle linéaire Attention ne pas prendre un correcteur intégral pur !!! KI p M = -90° - arctan  - 90° +180° < 0 Or M < 0  Système instable

Attention ne pas prendre un correcteur intégral pur !!! cons teta 250 Modèle linéaire 200 M = -90° - arctan  - 90° +180° < 0 Or M < 0  Système instable 150 100 50 20 -50 -100 -150 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 TEMPS

Avec seuil et saturation Avec pertubation. Influence d’une correction PI

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation Avant la perturbation, malgré la présence de deux intégrateurs on a s  0

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation Avant la perturbation, malgré la présence de deux intégrateurs, on observe un phénomène de pompage.

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation Avant la perturbation, malgré la présence de deux intégrateurs, on observe un phénomène de pompage.

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation C’est la perturbation qui permet d’obtenir s = 0. Avant la perturbation, malgré la présence de deux intégrateurs, on observe un phénomène de pompage.

Avec seuil et avec saturation 13/12/07 14:43:33 AA09.TMP AA08.TMP DID'ACSYDE REPONSE TEMPORELLE 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 -5 5 10 15 20 25 30 35 40 TEMPS teta KP=50 KI=0 KI=4 KI=10 KI=20 Avec seuil et avec saturation Modèle non linéaire Influence de Ki sur l’effet de la perturbation C’est la perturbation qui permet d’obtenir s = 0 en présence d’un correcteur intégral placé avant. Avant la perturbation, malgré la présence de deux intégrateurs, on observe un phénomène de pompage.

Conclusion, la perturbation peut dans certains cas être un allié précieux pour annuler l’écart statique.

Fin