FR3122504A1 - Automated and real-time control device for a mechatronic system - Google Patents
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Abstract
Dispositif de contrôle (7) automatisé et en temps réel d’un système mécatronique (1) apte à recevoir en entrée au moins une consigne (C1) et délivrer en sortie au moins une commande (C2), caractérisé en ce qu’il comprend : - des moyens de conception (8) aptes à générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique (1) et, - des moyens de calcul (9) aptes à déterminer ladite au moins une commande (C2) en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne (C1). Figure pour l’abrégé : Fig 2Automated and real-time control device (7) of a mechatronic system (1) capable of receiving at least one instruction (C1) as input and delivering at least one command (C2) as output, characterized in that it comprises : - design means (8) capable of generating a digital multiphysics model representative of the mechatronic system (1) and, - calculation means (9) capable of determining said at least one command (C2) as a function of a plurality characteristics of the digital multiphysics model and the setpoint (C1). Figure for the abstract: Fig 2
Description
La présente invention concerne les systèmes mécatroniques et se rapporte plus particulièrement aux boucles d’asservissement de tels systèmes.The present invention relates to mechatronic systems and relates more particularly to the servo loops of such systems.
Etat de la technique antérieureState of the prior art
Les systèmes mécatroniques sont désormais essentiels dans le domaine industriel et plus particulièrement dans la construction aéronautique suite à la généralisation des commandes électriques.Mechatronic systems are now essential in the industrial field and more particularly in aeronautical construction following the generalization of electrical controls.
Un système mécatronique comprend généralement des moyens à fonctionnement mécanique, électronique, optronique et automatique, aptes à fonctionner en synergie et permettre ainsi de piloter des systèmes considérés autrefois comme complexes.A mechatronic system generally comprises means with mechanical, electronic, optronic and automatic operation, capable of operating in synergy and thus making it possible to control systems formerly considered to be complex.
A bord d’un aéronef, de tels systèmes mécatroniques contribuent principalement à effectuer des fonctions telles qu’une régulation du freinage, une orientation des roues ainsi qu’une surveillance du bon fonctionnement des différents composants de l’aéronef.On board an aircraft, such mechatronic systems mainly contribute to performing functions such as braking regulation, wheel orientation and monitoring of the correct operation of the various components of the aircraft.
A cet effet, les systèmes mécatroniques sont asservis pour permettre la réalisation de ces fonctions mais aussi pour garantir le respect de la sécurité à bord de l’aéronef.To this end, the mechatronic systems are controlled to allow the performance of these functions but also to guarantee compliance with safety on board the aircraft.
Les correcteurs de type PID (pour « Proportionnel, Intégral, Dérivé ») sont généralement les plus utilisés pour réguler une pluralité de grandeurs physiques, notamment la tension électrique et la température.PID type correctors (for "Proportional, Integral, Derivative") are generally the most used to regulate a plurality of physical quantities, in particular electrical voltage and temperature.
Lorsqu’un système mécatronique nécessite une bande passante élevée, supérieure à 100 Hz par exemple, on utilise un correcteur à comportement statique.When a mechatronic system requires a high bandwidth, greater than 100 Hz for example, a static behavior corrector is used.
Autrement dit, les paramètres du correcteur sont établis avant la mise en service du système mécatronique.In other words, the corrector parameters are established before the commissioning of the mechatronic system.
Ils ne sont donc plus susceptibles d’être modifiés au cours de l’exploitation du système mécatronique.They are therefore no longer likely to be modified during the operation of the mechatronic system.
Les marges de stabilité sont donc significatives pour garantir toutes les situations de vie du système à asservir, limitant ainsi les performances du système mécatronique si celui-ci est amené à évoluer ou voir son environnement changer.The stability margins are therefore significant to guarantee all life situations of the system to be controlled, thus limiting the performance of the mechatronic system if the latter is required to evolve or see its environment change.
Ainsi, si le système mécatronique se retrouve dans un environnement ayant par exemple un spectre vibratoire différent, le correcteur ne pourra pas satisfaire pleinement les performances exigées par le cahier des charges sans une mise à jour de ses paramètres.Thus, if the mechatronic system finds itself in an environment having for example a different vibration spectrum, the corrector will not be able to fully satisfy the performance required by the specifications without updating its parameters.
Cette problématique est aussi observée dans le cas d’une évolution des exigences de haut niveau et/ou d’une survenance d’un défaut de fabrication du système mécatronique ou encore une usure prononcée.This problem is also observed in the case of a change in high-level requirements and/or the occurrence of a manufacturing defect in the mechatronic system or even pronounced wear.
Pour surmonter ces inconvénients, il a été proposé de coupler des capteurs supplémentaires au système mécatronique pour exploiter leurs données dans un procédé communément appelé « Linear Parameter Varying ».To overcome these drawbacks, it has been proposed to couple additional sensors to the mechatronic system to exploit their data in a process commonly called “Linear Parameter Varying”.
Cependant, un tel procédé ne peut pas s’adapter aux exigences produit de haut niveau en ligne car pour chaque modification des exigences, il est nécessaire de résoudre un problème communément appelé « Linear Matrix Inequality » qui est trop complexe pour être réalisé en temps réel.However, such a process cannot adapt to high-level product requirements online because for each modification of the requirements, it is necessary to solve a problem commonly called "Linear Matrix Inequality" which is too complex to be carried out in real time. .
Une autre solution consiste en une exécution d’un algorithme d’apprentissage par renforcement (« Reinforcement learning » en anglais) de manière à générer une commande optimisée.Another solution consists in executing a reinforcement learning algorithm so as to generate an optimized command.
Néanmoins, l’intégration des exigences de haut niveau demeure complexe à mettre en œuvre tout en menaçant la stabilité du système mécatronique.Nevertheless, the integration of high-level requirements remains complex to implement while threatening the stability of the mechatronic system.
L’enjeu est donc de réaliser un correcteur apte à délivrer automatiquement et en temps réel une commande en fonction de l’environnement, des caractéristiques du système mécatronique et/ou des exigences à satisfaire pour améliorer ses performances.The challenge is therefore to produce a corrector capable of automatically delivering a command in real time according to the environment, the characteristics of the mechatronic system and/or the requirements to be satisfied in order to improve its performance.
Au vu de ce qui précède, l’invention se propose de pallier les contraintes précitées et a donc pour objet, selon un premier aspect, un procédé de contrôle automatisé et en temps réel d’un système mécatronique apte à recevoir en entrée au moins une consigne et délivrer en sortie au moins une commande.In view of the foregoing, the invention proposes to overcome the aforementioned constraints and therefore has as its object, according to a first aspect, an automated and real-time control method of a mechatronic system capable of receiving as input at least one setpoint and output at least one command.
Le procédé comprend :The process includes:
- une étape de génération d’un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique et,- a generation step of a digital multiphysics model representative of the mechatronic system and,
- une étape de détermination de ladite commande en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne.- a step of determining said command as a function of a plurality of characteristics of the digital multiphysics model and of the setpoint.
On entend par « modèle multiphysique numérique » une représentation virtuelle du système mécatronique physique, de son environnement et/ou des exigences de haut niveau actuels du système mécatronique et ainsi, générer une commande d’asservissement évolutive.By “digital multiphysics model” we mean a virtual representation of the physical mechatronic system, its environment and/or the current high-level requirements of the mechatronic system and thus, generate a scalable servo control.
Avantageusement, l’étape de génération d’un modèle multiphysique numérique comprend une étape d’entraînement d’un réseau de neurones.Advantageously, the step of generating a digital multiphysics model includes a step of training a neural network.
En d’autres termes, c’est l’apprentissage du réseau de neurones qui permet d’effectuer une identification du système mécatronique.In other words, it is the learning of the neural network that makes it possible to carry out an identification of the mechatronic system.
Par ailleurs, un tel réseau de neurones est particulièrement adapté pour fonctionner qu’avec des données entrées-sorties et ne nécessite donc pas d’effectuer une étude des non-linéarités éventuelles dudit système mécatronique.Moreover, such a neural network is particularly suitable for operating only with input-output data and therefore does not require carrying out a study of the possible non-linearities of said mechatronic system.
Il a ainsi pour avantage de fournir une structure générique révisable pour modéliser le système mécatronique avec rapidité grâce à une parallélisation des opérations à exécuter.It thus has the advantage of providing a revisable generic structure to model the mechatronic system quickly thanks to a parallelization of the operations to be executed.
Préférentiellement, l’entraînement du réseau de neurones est mis en œuvre par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps.Preferably, the training of the neural network is implemented by the Levenberg-Marquardt algorithms, the backpropagation algorithm, BFGS, the real-time recurrent learning algorithm or the time-based backpropagation algorithm.
Il est à noter que « BFGS » fait référence ici à l’algorithme Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno.Note that “BFGS” here refers to the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm.
Par ailleurs, par « algorithme de rétropropagation » on entend l’algorithme connu sous le nom de « BackPropagation ».Furthermore, “backpropagation algorithm” means the algorithm known as “BackPropagation”.
Quant à « l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel », celui-ci est connu sous le nom de « Real Time Recurrent Learning ».As for the “real-time recurrent learning algorithm”, this is known as “Real Time Recurrent Learning”.
De même, « l’algorithme à rétropropagation dans le temps » désigne l’algorithme « BackPropagation Through Time ».Similarly, “backpropagation through time algorithm” refers to the “BackPropagation Through Time” algorithm.
De préférence, l’étape de détermination de la commande comprend une étape de mise en œuvre d’un algorithme à évolution différentielle.Preferably, the step of determining the command includes a step of implementing a differential evolution algorithm.
En exécutant un tel algorithme évolutionnaire sans gradient, on peut élaborer des fonctions de coût sous contraintes qui prennent en compte les exigences de haut niveau sans la nécessité de les simplifier.By running such an evolutionary gradientless algorithm, one can construct constrained cost functions that take into account high-level requirements without the need to simplify them.
Préférentiellement, le procédé comprend une étape de mesure périodique d’une pluralité de caractéristiques du système mécatronique, une comparaison entre les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et, une mise à jour du modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison.Preferably, the method comprises a step of periodically measuring a plurality of characteristics of the mechatronic system, a comparison between the measured characteristics and the characteristics of the corresponding digital multiphysics model and, an update of the digital multiphysics model according to the results of the comparison.
La période minimale entre deux mesures est adaptée au système considéré, ce qui permet d’obtenir en temps réel un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique asservi, de son environnement et des exigences à satisfaire éventuellement.The minimum period between two measurements is adapted to the system considered, which makes it possible to obtain in real time a digital multiphysics model representative of the servo-controlled mechatronic system, its environment and the requirements to be satisfied.
Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif de contrôle automatisé et en temps réel d’un système mécatronique apte à recevoir en entrée au moins une consigne et à délivrer en sortie au moins une commande.According to another aspect, there is proposed an automated and real-time control device for a mechatronic system able to receive at least one instruction as input and to deliver at least one command as output.
Le dispositif comprend :The device includes:
- des moyens de conception aptes à générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique et,- design means capable of generating a digital multiphysics model representative of the mechatronic system and,
- des moyens de calcul aptes à déterminer ladite au moins une commande en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne.- calculating means capable of determining said at least one command as a function of a plurality of characteristics of the digital multiphysics model and of the setpoint.
Les moyens de calcul peuvent être intégrés sous forme de modules dans toute unité de calcul apte à exécuter des instructions programme et à échanger des données avec d’autres dispositifs.The calculation means can be integrated in the form of modules in any calculation unit capable of executing program instructions and exchanging data with other devices.
On peut citer comme unité de calcul, un microprocesseur ou un microcontrôleur.Mention may be made, as calculation unit, of a microprocessor or a microcontroller.
Les moyens de calcul peuvent également être intégrés sous forme de circuits logiques de manière partiellement ou intégralement matérielle.The calculation means can also be integrated in the form of logic circuits in a partially or entirely material manner.
Avantageusement, les moyens de conception sont aptes à entraîner un réseau de neurones.Advantageously, the design means are capable of driving a neural network.
A titre d’exemple, les moyens de conception peuvent être sous forme d’une unité de traitement de tenseur (« Tensor Processing Unit » en anglais) ou sous forme d’un processeur graphique ou GPU (pour « Graphics Processing Unit » en anglais).By way of example, the design means may be in the form of a tensor processing unit or in the form of a graphics processor or GPU. ).
Autrement dit, il s’agit de moyens de conception conventionnels ne nécessitant pas une configuration spécifique pour faire fonctionner le réseau de neurones.In other words, they are conventional design means that do not require a specific configuration to operate the neural network.
Avantageusement, les moyens de conception sont configurés pour entraîner le réseau de neurones par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps.Advantageously, the design means are configured to train the neural network by the Levenberg-Marquardt algorithms, the backpropagation algorithm, BFGS, the real-time recurrent learning algorithm or the time-based backpropagation algorithm.
De préférence, le réseau de neurones est de type réseau de neurones dans l’espace d’état.Preferably, the neural network is of the neural network type in the state space.
Ce réseau de neurones, communément nommé « State Space Neural Network » a pour avantage d’être plus performant que les RNN (pour « Recurrent Neural Network » en anglais) classiques pour un nombre de paramètres similaires.This neural network, commonly called “State Space Neural Network” has the advantage of being more efficient than conventional RNNs (for “Recurrent Neural Network”) for a number of similar parameters.
Préférentiellement, les moyens de calcul sont aptes à mettre en œuvre un algorithme à évolution différentielle.Preferably, the calculation means are able to implement a differential evolution algorithm.
Avantageusement, les moyens de conception comportent :Advantageously, the design means comprise:
- des moyens de mesure aptes à mesurer périodiquement une pluralité de caractéristiques du système mécatronique,- measurement means capable of periodically measuring a plurality of characteristics of the mechatronic system,
- des moyens de comparaison aptes à comparer les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et,- comparison means capable of comparing the measured characteristics and the characteristics of the corresponding digital multiphysics model and,
- des moyens de correction aptes à mettre à jour le modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison.- correction means capable of updating the digital multiphysics model according to the results of the comparison.
L’invention a encore pour objet un ensemble de contrôle pour aéronef, comprenant un réseau de neurones, notamment un réseau de neurones de type réseau de neurones dans l’espace d’état, et un dispositif de contrôle automatisé tel que défini ci-dessus.Another subject of the invention is a control assembly for an aircraft, comprising a neural network, in particular a neural network of the neural network type in state space, and an automated control device as defined above. .
L’invention a encore pour objet un aéronef comprenant un ensemble de contrôle tel que défini ci-dessus.Another subject of the invention is an aircraft comprising a control assembly as defined above.
D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels :Other aims, characteristics and advantages of the invention will appear on reading the following description, given solely by way of non-limiting example, and made with reference to the appended drawings in which:
Exposé détaillé d’au moins un mode de réalisation de l’inventionDetailed description of at least one embodiment of the invention
Sur la
Les ordres donnés via le minimanche 1 sont interprétés par un ordinateur de bord (électronique de contrôle) 3 configuré pour générer une consigne C1 qui permet, par la suite, d’établir une commande C2 destinée à piloter lesdits moteurs électriques 2.The orders given via the mini-stick 1 are interpreted by an on-board computer (control electronics) 3 configured to generate an instruction C1 which subsequently makes it possible to establish a command C2 intended to control said electric motors 2.
Pour atteindre rapidement la valeur de la consigne C1 et la maintenir en tant que commande C2, l’ordinateur de bord 3 est couplé à une boucle d’asservissement 4 configurée pour recevoir en entrée la consigne générée C1.To quickly reach the value of the setpoint C1 and maintain it as a command C2, the on-board computer 3 is coupled to a servo loop 4 configured to receive the generated setpoint C1 as input.
Plus particulièrement, la boucle d’asservissement 4 est configurée pour mesurer en permanence, via une unité de calcul 5, l’écart entre la valeur réelle de la grandeur physique à asservir, ici la position et la vitesse du minimanche 1, et la valeur de la consigne C1 que l’on désire atteindre.More specifically, the servo loop 4 is configured to continuously measure, via a calculation unit 5, the difference between the real value of the physical quantity to be servo-controlled, here the position and the speed of the sidestick 1, and the value of the setpoint C1 that one wishes to reach.
Une telle boucle d’asservissement 4 comprend un dispositif de contrôle 7 couplé entre l’unité de calcul 5 et les moteurs électriques 2.Such a servo loop 4 comprises a control device 7 coupled between the calculation unit 5 and the electric motors 2.
Le dispositif de contrôle 7 est configuré pour recevoir en entrée ledit écart ou la consigne C1 lorsqu’il s’agit de la première utilisation du système 1 et délivrer, en sortie, la commande C2 aux moteurs électriques 2.The control device 7 is configured to receive said deviation or the setpoint C1 as input when it is the first use of the system 1 and deliver, as output, the command C2 to the electric motors 2.
Bien entendu, l’écart représente aussi une consigne qui permet de générer par la suite la commande C2.Of course, the difference also represents an instruction which makes it possible to subsequently generate the command C2.
A cet effet, tel qu’illustré dans la
Les moyens de conception 8 sont ici couplés aux moyens de calcul 9 et sont configurés pour générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique 1.The design means 8 are here coupled to the calculation means 9 and are configured to generate a representative digital multiphysics model of the mechatronic system 1.
Pour ce faire, les moyens de conception 8 comportent des moyens d’acquisition 10 configurés pour acquérir des données relatives aux caractéristiques du système mécatronique 1 en temps réel.To do this, the design means 8 comprise acquisition means 10 configured to acquire data relating to the characteristics of the mechatronic system 1 in real time.
Ces caractéristiques sont représentatives du comportement et de l’environnement du système mécatronique 1 telles que la température et les vibrations à proximité dudit système 1.These characteristics are representative of the behavior and the environment of the mechatronic system 1 such as the temperature and the vibrations near said system 1.
Il est à noter que ces caractéristiques peuvent comprendre en outre des données correspondant aux exigences de haut niveau que le système mécatronique 1 devrait satisfaire.It should be noted that these characteristics may also comprise data corresponding to the high-level requirements that the mechatronic system 1 should satisfy.
Les moyens de conception 8 sont en outre configurés pour entraîner un réseau de neurones, avantageusement dans l’espace d’état, par exemple par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps.The design means 8 are further configured to train a neural network, advantageously in state space, for example by the Levenberg-Marquardt algorithms, the backpropagation algorithm, BFGS, the recurrent learning algorithm real-time or time-propagation algorithm.
Quant aux moyens de calcul 9, ils sont configurés pour élaborer ladite commande C2 pour piloter le minimanche 1 et ainsi offrir de meilleures performances.As for the calculation means 9, they are configured to generate said command C2 to control the sidestick 1 and thus offer better performance.
A cette fin, les moyens de calcul 9 sont configurés pour mettre en œuvre un algorithme, dit à évolution différentielle, qui reçoit en entrée le modèle multiphysique numérique, ledit écart ou la consigne C1 s’il s’agit d’une première utilisation du système mécatronique 1.To this end, the calculation means 9 are configured to implement an algorithm, called differential evolution, which receives as input the digital multiphysics model, said deviation or the setpoint C1 if it is a first use of the mechatronic system 1.
Toutefois, comme le système mécatronique 1 est amené à évoluer lors de son exploitation, par exemple suite à une apparition d’un jeu de friction, il est avantageux de mettre à jour le modèle multiphysique numérique de manière automatique et en temps réel afin qu’il puisse évoluer simultanément avec le système mécatronique 1.However, as the mechatronic system 1 is required to evolve during its operation, for example following the appearance of a friction game, it is advantageous to update the digital multiphysics model automatically and in real time so that it can evolve simultaneously with the mechatronic system 1.
A cet effet, les moyens de conception 8 comprennent en outre des moyens de comparaison 11 et des moyens de correction 12.For this purpose, the design means 8 further comprise comparison means 11 and correction means 12.
Les moyens de comparaison 11 sont couplés aux moyens d’acquisition 10 pour recevoir périodiquement une pluralité de caractéristiques mesurées du système mécatronique 1 ainsi que les différents profils de fonctionnement du système mécatronique 1 déterminés par le réseau de neurones.The comparison means 11 are coupled to the acquisition means 10 to periodically receive a plurality of measured characteristics of the mechatronic system 1 as well as the different operating profiles of the mechatronic system 1 determined by the neural network.
La période minimale entre deux itérations est adaptée au système considéré, ce qui permet d’obtenir un modèle numérique, en temps réel, représentatif du système mécatronique 1, de son environnement et éventuellement des exigences à satisfaire.The minimum period between two iterations is adapted to the system considered, which makes it possible to obtain a numerical model, in real time, representative of the mechatronic system 1, of its environment and possibly of the requirements to be satisfied.
Les moyens de comparaison 11 sont configurés pour comparer les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes pour ensuite transmettre les résultats de la comparaison aux moyens de correction 12.The comparison means 11 are configured to compare the measured characteristics and the characteristics of the corresponding digital multiphysics model in order to then transmit the results of the comparison to the correction means 12.
Les moyens de correction 12 sont configurés pour mettre à jour le modèle multiphysique numérique, le mémoriser et le délivrer aux moyens de calcul 9 pour ainsi établir une nouvelle commande C2.The correction means 12 are configured to update the digital multiphysics model, store it and deliver it to the calculation means 9 to thus establish a new command C2.
On se réfère à la
Le procédé débute par une étape E1 caractérisée par un démarrage du système mécatronique 1 au cours duquel les moyens d’acquisition 10 reçoivent les données relatives à l’environnement et aux caractéristiques propres du système mécatronique 1.The method begins with a step E1 characterized by a start-up of the mechatronic system 1 during which the acquisition means 10 receive the data relating to the environment and to the specific characteristics of the mechatronic system 1.
A l’étape E2, les moyens de conception 8 entraîne le réseau de neurones par l’algorithme de Levenberg-Marquardt par exemple, de manière à déterminer les différents profils de fonctionnement du système mécatronique 1.At step E2, the design means 8 trains the neural network by the Levenberg-Marquardt algorithm for example, so as to determine the different operating profiles of the mechatronic system 1.
Pour ce faire, les moyens de conception 8 envoient une pluralité de séquences de commande aléatoires aux moteurs électriques 2 et relèvent des grandeurs physiques pour en dresser un profil.To do this, the design means 8 send a plurality of random command sequences to the electric motors 2 and record physical quantities to draw up a profile thereof.
A l’étape suivante E3, les moyens de conception 8 génèrent un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique 1 en fonction des profils de fonctionnement déterminés et des données acquises par les moyens d’acquisition 10.At the next step E3, the design means 8 generate a digital multiphysics model representative of the mechatronic system 1 according to the operating profiles determined and the data acquired by the acquisition means 10.
Ensuite, à l’étape E4, les moyens de calcul 9 mettent en œuvre l’algorithme à évolution différentielle qui reçoit en entrée le modèle multiphysique numérique ainsi que ledit écart ou la consigne C1 lorsqu’il s’agit de la première utilisation du système 1 suite à son démarrage.Then, in step E4, the calculation means 9 implement the differential evolution algorithm which receives as input the digital multiphysics model as well as said difference or the setpoint C1 when it is the first use of the system 1 following its start.
Enfin, à l’étape E5, les moyens de calcul 9 déterminent au moins une commande C2 apte à piloter les moteurs électriques 2 et qui prend en compte en temps réel l’environnement du système mécatronique 1, ses caractéristiques propres et éventuellement les exigences qu’il devrait satisfaire.Finally, in step E5, the calculation means 9 determine at least one command C2 able to control the electric motors 2 and which takes into account in real time the environment of the mechatronic system 1, its specific characteristics and possibly the requirements that should satisfy.
Les étapes E4, E5 sont par ailleurs réitérées à chaque réception d’une nouvelle consigne C1 par le dispositif 7 pour générer la commande C2 correspondante.Steps E4, E5 are also repeated each time a new instruction C1 is received by the device 7 to generate the corresponding command C2.
A ce titre, parallèlement aux étapes E2, E3, E4 et E5, les moyens de conception 8 mettent périodiquement à jour le modèle multiphysique numérique.As such, in parallel with steps E2, E3, E4 and E5, the design means 8 periodically update the digital multiphysics model.
Plus particulièrement, les moyens d’acquisition 10 réceptionnent de nouveau, à l’étape E6, une pluralité de caractéristiques mesurées et les transmettent aux moyens de comparaison 11.More particularly, the acquisition means 10 again receive, in step E6, a plurality of measured characteristics and transmit them to the comparison means 11.
A l’étape E7, les moyens de comparaison 11 comparent les caractéristiques du modèle multiphysique numérique élaboré antérieurement et les caractéristiques acquises respectives pour transmettre les résultats de la comparaison aux moyens de correction 12.In step E7, the comparison means 11 compare the characteristics of the digital multiphysics model previously developed and the respective acquired characteristics to transmit the results of the comparison to the correction means 12.
On revient enfin à l’étape E3 où les moyens de conception 8 génèrent de nouveau un modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison.We finally return to step E3 where the design means 8 again generate a digital multiphysics model according to the results of the comparison.
Il est à noter que l’apprentissage du réseau de neurones est maintenu durant la durée de fonctionnement du système mécatronique 1, ce qui a pour avantage de bénéficier en permanence d’un modèle multiphysique numérique le plus fidèlement représentatif du système mécatronique 1.It should be noted that the learning of the neural network is maintained during the operating time of the mechatronic system 1, which has the advantage of permanently benefiting from a digital multiphysics model that is the most faithfully representative of the mechatronic system 1.
L’invention peut s’appliquer ainsi à tout système mécatronique nécessitant un asservissement et soumis à des conditions de fonctionnement telles que la stabilité en position d’une plateforme mécanique motorisée, d’une plateforme volante pilotée à l’aide d’un mini manche actif ou d’une ligne de visée d’un viseur optronique.The invention can thus be applied to any mechatronic system requiring servo-control and subject to operating conditions such as the stability in position of a motorized mechanical platform, of a flying platform piloted using a mini stick active or line of sight of an optronic sight.
Claims (13)
- une étape (E3) de génération d’un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique (1) et,
- une étape (E5) de détermination de ladite au moins une commande en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne (C1).Automated and real-time control method for a mechatronic system (1) capable of receiving at least one instruction (C1) as input and delivering at least one command (C2) as output, characterized in that it comprises:
- a step (E3) of generating a digital multiphysics model representative of the mechatronic system (1) and,
- a step (E5) of determining said at least one command as a function of a plurality of characteristics of the digital multiphysics model and of the setpoint (C1).
- des moyens de conception (8) aptes à générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique (1) et,
- des moyens de calcul (9) aptes à déterminer ladite au moins une commande (C2) en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne (C1).Automated and real-time control device (7) of a mechatronic system (1) capable of receiving at least one instruction (C1) as input and delivering at least one command (C2) as output, characterized in that it comprises :
- design means (8) able to generate a digital multiphysics model representative of the mechatronic system (1) and,
- calculating means (9) capable of determining said at least one command (C2) as a function of a plurality of characteristics of the digital multiphysics model and of the setpoint (C1).
- des moyens de mesure (10) aptes à mesurer périodiquement une pluralité de caractéristiques du système mécatronique,
- des moyens de comparaison (11) aptes à comparer les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et,
- des moyens de correction (12) aptes à mettre à jour le modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison.Device according to any one of Claims 6 to 10, in which the design means (8) comprise:
- measurement means (10) capable of periodically measuring a plurality of characteristics of the mechatronic system,
- comparison means (11) capable of comparing the measured characteristics and the characteristics of the corresponding digital multiphysics model and,
- correction means (12) capable of updating the digital multiphysics model according to the results of the comparison.
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|---|---|---|---|
| FR2104569A FR3122504A1 (en) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | Automated and real-time control device for a mechatronic system |
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
| FR2104569A FR3122504A1 (en) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | Automated and real-time control device for a mechatronic system |
| FR2104569 | 2021-04-30 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
| FR2104569A Pending FR3122504A1 (en) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | Automated and real-time control device for a mechatronic system |
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| Country | Link |
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110516395A (en) * | 2019-09-02 | 2019-11-29 | 南京航空航天大学 | A kind of aero-engine control method based on non-linear mould predictive |
-
2021
- 2021-04-30 FR FR2104569A patent/FR3122504A1/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110516395A (en) * | 2019-09-02 | 2019-11-29 | 南京航空航天大学 | A kind of aero-engine control method based on non-linear mould predictive |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| ALTUN AKIF ET AL: "Aircraft Control with Neural Networks", 2019 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL, DECISION AND INFORMATION TECHNOLOGIES (CODIT), IEEE, 23 April 2019 (2019-04-23), pages 429 - 433, XP033610680, DOI: 10.1109/CODIT.2019.8820660 * |
| MORALES-PEREZ EDGAR ADEMIR ET AL: "Inverse Model Optimization by Differential Evolution to improve Neural Predictive Control", 2020 JOINT 11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND INTELLIGENT SYSTEMS AND 21ST INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS (SCIS-ISIS), IEEE, 5 December 2020 (2020-12-05), pages 1 - 8, XP033881570, DOI: 10.1109/SCISISIS50064.2020.9322702 * |
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