Je vais concevoir un contrôleur PID LQR prédictif et robuste en utilisant MATLAB Simulink

Je possède plus de 10 ans d’expérience dans la modélisation, la conception et la mise en œuvre d’une large gamme de contrôleurs pour des systèmes dynamiques. Je peux développer et simuler des contrôleurs en utilisant MATLAB, Simulink ou Python, permettant l’évaluation des performances et la validation dans différents scénarios.

Méthodes de contrôle que je maîtrise :

• Contrôle classique : P, PI, PD, PID, retard, avance, retard-avance
• Contrôle en espace d’état : rétroaction d’état, conception basée sur un observateur
• Contrôle optimal : LQR, LQG et techniques associées
• Contrôle prédictif modelé (MPC) : DMC, EMPC, EDMC, GPC et variantes avancées de MPC
• Contrôle robuste : H, H et approches connexes
• Contrôle flou et contrôle intelligent hybride
• Techniques de contrôle non linéaire
• Contrôle adaptatif

Compétences supplémentaires :

• Identification de systèmes pour modèles dynamiques
• Méthodes d’estimation (par exemple, filtrage de Kalman, observateurs)
• Fusion de données pour systèmes multi-capteurs
• Implémentation sur systèmes embarqués pour le contrôle en temps réel

Algorithmes d’apprentissage automatique :

• Apprentissage par renforcement
• Apprentissage profond