Université Abderrahmane Mira - Bejaia

Faculté De Technologie
Département ATE

M. OUARET
ahmed201189@hotmail.fr

Laboratoire de Technologie Industrielle et de l’Information, Faculté de Technologie

Université de Bejaia, 06000 Bejaia, Algérie

Université A/MIRA de Bejaia

Année universitaire 2017/2018
 Licence Electronique
Objectifs de la formation
L’électronique est présente dans tous les domaines. La numérotation quasi systématique de
l’information remet en question les domaines traditionnels comme la téléphonie et l’automatisation.

Electronique = Électricité des courants faibles : Électronique analogique, Electronique numérique, composants et circuits
électroniques divers (circuits analogiques, numériques, intégrés,…), Interfaces, Les convertisseurs (CAN et CNA), instrumentations
(mesures, capteurs, …), traitement de l’information et du signal, la reconnaissance des formes et vocale, codage numérique
(parole, image,…)...etc
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 Systèmes Asservis Linéaires Continus

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Notion de système

Un système est un ensemble d’éléments liés entre eux dans le but de réaliser une tâche donnée. Ce dispositif
soumis aux lois physiques est caractérisé par des grandeurs de types : entrées et sorties. Les entrées sont des
grandeurs de commande du système ou encore des signaux de parasites appelés perturbations. Les sorties
caractérisent l’état du système.

Exemple 1 : Système SISO Exemple 2 : Système MIMO

Circuit RC

SISO = Single Input Single Output

MIMO = Multi Inputs Multi Outputs

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Performance des systèmes asservis

1. Notion de stabilité
On dit qu’un système est stable, lorsque celui-ci tend à revenir à son état d’équilibre lorsqu’on lui applique
une perturbation de courte durée.

2. Notion de rapidité
La rapidité quantifie le temps de réponse du système.

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Performance des systèmes asservis

Le temps mis par la réponse pour ne plus dépasser ±5% de la valeur finale. Ce temps est retenu comme
critère de rapidité : t5%

TP 02

Caractéristiques temporelles
3. Notion de précision des systèmes du premier
ordre et du second ordre

La précision quantifie l’erreur lorsque l’équilibre est atteint

Avec ( ) te et ( ts) de même nature. Autrement, l’erreur est mesurée à la sortie du comparateur.

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Système continu & Système linéaire

Système continu
Un système est dit continu, par opposition à un système discret, lorsque les grandeurs physiques le caractérisant
délivrent une information à tout instant. La plupart des systèmes physiques sont continus.

Système linéaire
Un système est dit linéaire s’il répond au principe de superposition.

Figure II.3 : Illustration du principe de superposition

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Régulation & Asservissements

Régulation
On parle de régulation, lorsque la tâche à réaliser consiste à maintenir une ou plusieurs grandeurs physiques
à des valeurs fixes.

Régulation de Régulation de la vitesse

température d’un four d’un moteur électrique

Exemple 1 Exemple 2

Asservissements
lorsque la tâche à réaliser consiste à suivre une loi non fixée à l’avance à une ou plusieurs grandeurs
physiques.
Direction asservie d’un
engin

Exemple
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Structure d’un système asservi

Un système asservi est un système bouclé.

La structure générale est alors la suivante :

Remplir une cuve à une Les trois phases sont alors :

hauteur donnée d’eau - Observation du niveau d’eau actuel dans la cuve
- Comparaison avec le niveau souhaité
Exemple - Action sur le robinet (ouverture, fermeture)

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Structure d’un système asservi

1. Le correcteur élabore l’ordre de commande à partir du signal d’erreur ε : c’est l’organe ‘’intelligent’’.

2. L’actionneur ou organe d’action apporte en général, la puissance nécessaire à la réalisation de la

tâche : c’est l’organe de puissance.

3. Le système dynamique évolue selon l’action suivant des lois physiques qui lui sont propres. La sortie
est, en générale, une grandeur de sortie physique qui caractérise la tâche à réaliser. De plus cette
sortie peut fluctuer en fonctions des perturbations extérieures, en général, imprévisible.
Ex : four dont la température est fonction de la consommation en combustible et de déperdition de
chaleur.

4. Le capteur délivre à partir de la sortie une grandeur caractérisant l’observation. La principale qualité
est la précision dont dépendra la précision du système globale.

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Exemples

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Exemples

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Introduction à SIMULINK TP01

Objectif
L’objectif de ce TP est de familiariser les étudiants à l’utilisation du logiciel MatlabSimulink pour mettre
en œuvre un asservissement de position.

Introduction
Le logiciel Matlab dont le nom veut dire Matrix Laboratory est un langage de calcul mathématique
basé sur la manipulation de variables matricielles. Simulink est un outil additionnel qui permet de faire
la programmation graphique en faisant appel à des bibliothèques classées par catégories.

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Introduction à SIMULINK TP01

Dans la fenêtre Commande de MATLAB, taper "simulink".

La fenêtre Simulink va s'ouvrir.
Cette fenêtre contient des collections de blocs

Exemples de diagrammes Simulink

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Caractéristiques temporelles des systèmes du premier ordre et du second ordre TP02

But du TP : Le but de ce TP est d’étudier les caractéristiques temporelles des deux systèmes fondamentaux en
automatique à savoir le premier ordre et le second ordre. Ces caractéristiques sont principalement le gain statique,
le temps de réponse, le temps de montée, le temps de pic et le dépassement.

Travail demandé

1. Etude des systèmes de premier ordre

𝐾 Le temps de réponse tr
𝐺 𝑠 =
1 + 𝜏𝑠
Le temps de montée tm

Le gain statique K
K= gain statique
𝜏 = constante de temps

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Caractéristiques temporelles des systèmes du premier ordre et du second ordre TP02

Fig. Influence de la constante de temps (τ) sur la réponse d’un système du premier ordre

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Caractéristiques temporelles des systèmes du premier ordre et du second ordre TP02

2. Etude des systèmes du second ordre

K=gain statique
𝐾𝜔02 𝜔0 = Pulsation propre
𝐺 𝑠 = 2 𝜁 = coefficient d’amortissement
𝑠 + 2𝜁𝜔0 𝑠 + 𝜔02

Le Dépassement D%

Le temps de réponse tr

Le temps de montée tm

Le gain statique K

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Réponse fréquentielle, Identification TP03

La réponse fréquentielle d’un système dynamique caractérise essentiellement son comportement

en régime sinusoïdal permanent. Elle est déterminée par la fonction de transfert du système 𝐺(𝑝)
avec s remplacé par 𝑗𝜔 où 𝜔 est la pulsation du signal sinusoïdal appliqué à l’entrée du système.
Ainsi pour une entrée 𝐸 𝑡 = 𝐸0 sin(𝜔𝑡) et une sortie 𝑌 𝑡 = 𝑌0 sin(𝜔𝑡 + 𝜑) on a :
𝑌0
𝐺(𝑗𝜔) = et le déphasage entre l’entrée est la sortie est donné par ∠𝐺 𝑗𝜔 = 𝜑.
𝐸0

Dans ce TP nous allons utiliser une Maquette d’asservissement pour déterminer expérimentalement
la réponse fréquentielle en boucle ouverte d’un système d’asservissement de vitesse d’un moteur à
courant continue.

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Asservissement de vitesse TP04

pourquoi l’asservir en vitesse ? Et pourquoi pas, c’est toujours utile de savoir créer un asservissement en vitesse. Par
exemple pour faire avancer droit un robot qui possède deux moteurs de récupération différents (à condition d’avoir les
datasheets des deux moteurs) !

Objectifs.
L’étudiant doit être capable de :

• Modéliser le moteur à courant continu par son schéma fonctionnel et déterminer sa fonction de transfert.
• Identifier le modèle du moteur par l’application des essais en boucle ouverte.
• Comprendre et câbler les éléments da la chaîne de régulation de vitesse d’un moteur à courant continu.
• Visualiser le comportement du système en utilisant les différents types de régulateurs analogiques : P, PI, PD et PID.
• Comprendre le rôle de chaque action du régulateur.
• Sélectionner le régulateur convenable qui donne les meilleurs performances du système de point de vu stabilité,
précision et rapidité.

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Asservissement de vitesse TP04

Boucle ouverte / boucle fermée

Boucle ouverte Boucle fermée

Considérons le système suivant en boucle ouverte: Considérons maintenant le système en boucle fermée:

La fonction de transfert du système est donnée par : L’érreur est définie par la différence entre la consigne
(valeur désirée) et la sortie du système (la valeur réelle) :
𝑦 =𝐺∗𝑢

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Matériel utilisé / oscilloscope

Un oscilloscope est un instrument de mesure destiné à visualiser un signal électrique, le plus souvent variable
au cours du temps. Il est utilisé par de nombreux scientifiques afin de visualiser soit des tensions électriques,
soit diverses autres grandeurs physiques préalablement transformées en tension au moyen d'un convertisseur
adapté ou de capteurs. La courbe de rendu d'un oscilloscope est appelée oscillogramme.

On distingue généralement les oscilloscopes analogiques qui utilisent directement un multiple de la tension
d'entrée pour produire la déviation du spot et les oscilloscopes numériques qui transforment, préalablement à
tout traitement, la tension d'entrée en nombre.

Oscilloscope numérique. Oscilloscope analogique.

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Matériel utilisé / Voltmètre & Ampèremètre

Le voltmètre est un appareil qui permet de mesurer la tension (ou

différence de potentiel électrique) entre deux points, grandeur dont
l'unité de mesure est le volt (V).

Un ampèremètre est un appareil de mesure de l'intensité d'un

courant électrique dans un circuit1. L'unité de mesure de l'intensité
est l'ampère, symbole : A.

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Matériel utilisé / CASSY Lab

Liens :

http://guy.chaumeton.pagesperso-orange.fr/documents/cassy_lab.htm#c

https://www.ld-didactic.de/software/524221fr/

CASSY Lab

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 MATLAB

Qu’est ce que MATLAB?

MATLAB ("matrix laboratory") est un langage de programmation de quatrième génération[1] émulé par un
environnement de développement du même nom ; il est utilisé à des fins de calcul numérique. Développé
par la société The MathWorks, MATLAB permet de manipuler des matrices, d’afficher des courbes et des
données, de mettre en œuvre des algorithmes, de créer des interfaces utilisateurs, et peut s’interfacer
avec d’autres langages comme le C, C++, Java, et Fortran. Les utilisateurs de MATLAB (environ un million
en 2004) sont de milieux très différents comme l’ingénierie, les sciences et l’économie dans un contexte
aussi bien industriel que pour la recherche. Matlab peut s’utiliser seul ou bien avec des toolbox ("boîte à
outils").

Matlab est un langage de programmation orienté vers le calcul matriciel

[1] Type de langage de programmation apparu en 1980

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 MATLAB

Origine :
Le langage MATLAB a été conçu par "Cleve Moler" à la fin des années 1970 à partir des bibliothèques Fortran,
LINPACK et EISPACK2. Alors professeur de mathématiques à l’université du Nouveau-Mexique, il souhaitait
permettre à ses étudiants de pouvoir utiliser ces deux bibliothèques sans connaître le Fortran. Cleve Moler
l’utilisa ensuite pour des cours donnés à l’université Stanford où il reçut un accueil mitigé de la part des étudiants
en mathématiques (habitués au Fortran). Par contre, les étudiants en technologie, en particulier en traitement du
signal, furent beaucoup plus intéressés. Un ingénieur, Jack Little en comprend rapidement les capacités et
entreprend avec un collègue, Steve Bangert, de le recoder en langage C. Jack Little, Cleve Moler et Steve Bangert
créèrent la société The MathWorks en 1984 afin de commercialiser la version 1.0 de MATLAB. MATLAB a ensuite
évolué, en intégrant par exemple la bibliothèque LAPACK en 2005, en se dotant de nombreuses boîtes à outils
(Toolbox) et en incluant les possibilités données par d’autres langages de programmation comme C + + ou Java.

Cleve Moler, né le 17 août 1939 à Salt Lake City, Utah[], est un mathématicien et
informaticien américain qui travaille notamment en algèbre linéaire numérique. Il a
participé au développement de LINPACK et EISPACK et est le développeur de MATLAB.

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