Apprendre et maîtriser LabVIEW par ses applications by Nadia Martaj, Mohand Mokhtari

By Nadia Martaj, Mohand Mokhtari

Cet ouvrage traite de l’apprentissage du langage LabVIEW `travers ses functions dans des domaines industriels et acad?miques, qui permettront `l’ing?nieur, technicien ou ?tudiant d’appr?hender rapidement et efficacement ce langage. L’ouvrage begin, dans l. a. partie I, par traiter les diff?rents kinds de donn?es du langage LabVIEW (tableaux, clusters, complexes, cha?nes de caract?res…), leur manipulation dans des buildings d’ex?cution (boucles whereas, For, los angeles constitution situation, etc.), le langage textuel MathScript, des scripts Matlab, los angeles bo?te de calcul utilisant los angeles syntaxe du langage C ainsi que les n?uds de propri?t? qui permettent d’obtenir ou d?finir los angeles propri?t? d'un VI. Cette ?tude est men?e `travers des purposes d’ing?nierie.

La partie II est consacr?e `l’?tude de l’outil « perception de contr?le et simulation » avec lequel nous pouvons simuler des syst?mes analogiques ou discrets.

La partie III contient diff?rentes purposes qui traitent de nombreux th?mes comme l. a. r?gulation (diff?rentes constructions du PID, les commandes RST, LQI, etc.), los angeles logique floue, le traitement de sign (d?terministe, al?atoire et filtrage adaptatif, etc.), le traitement des fichiers de mesure, l. a. statistique exp?rimentale, etc.

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Vi ». 2. Système surdéterminé Lorsqu’un système linéaire possède plus d’équations que d’inconnues, il est dit surdéterminé. La matrice A n’est pas inversible. En multipliant à gauche les 2 termes de l’égalité par la transposée de A, nous avons : AT A x AT B On multiplie à gauche par l’inverse de AT A et on obtient la solution suivante : x ( AT A) 1 AT B Cette méthode de résolution est aussi valable pour un système déterminé. Soit le système linéaire suivant à 3 équations et 2 inconnues. x y 1 x  y 1 x2 y 4 A X B avec X ª xº « y» ¬ ¼ La solution X qu’on obtient est celle donnée par le modèle A X qui passe au mieux par les valeurs du tableau constant B, au sens des moindres carrés.

La méthode de Newton-Raphson est basée sur l'utilisation de la tangente en un point de la courbe d'une fonction f. 32 Partie I / Apprentissage de LabVIEW Cette méthode consiste à prendre x0 comme premier zéro de la fonction f(x). Ainsi, le point (x0, f(x0)) sera considéré comme premier point auquel on trace la tangente à la courbe de f(x). Le point d’intersection x1 de cette tangente avec l’axe des x sera ensuite considéré comme deuxième zéro de f(x). A son tour, le point (x1, f(x1)) servira comme deuxième point de tangence qui définira comme troisième zéro à localiser et ainsi de suite.

Système surdéterminé Lorsqu’un système linéaire possède plus d’équations que d’inconnues, il est dit surdéterminé. La matrice A n’est pas inversible. En multipliant à gauche les 2 termes de l’égalité par la transposée de A, nous avons : AT A x AT B On multiplie à gauche par l’inverse de AT A et on obtient la solution suivante : x ( AT A) 1 AT B Cette méthode de résolution est aussi valable pour un système déterminé. Soit le système linéaire suivant à 3 équations et 2 inconnues. x y 1 x  y 1 x2 y 4 A X B avec X ª xº « y» ¬ ¼ La solution X qu’on obtient est celle donnée par le modèle A X qui passe au mieux par les valeurs du tableau constant B, au sens des moindres carrés.

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