Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Imaginer, mettre en oeuvre et exploiter des systèmes / solutions / logiciels pour faire face à un problème complexe dans le domaine de l'électricité en tant que vecteur de mesure et de commande essentiel dans nos sociétés modernes en intégrant les besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
• Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer le cahier des charges en intégrant les besoins (dont ceux du client), contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
• Sur base de modélisations et d'expérimentations, concevoir un ou plusieurs systèmes / une ou plusieurs solutions / un ou plusieurs logiciels répondant au problème posé ; les évaluer compte tenu des différents paramètres du cahier des charges.
• Mettre en oeuvre un système / une solution choisi sous la forme d'un schéma, d'un organigramme, d'un algorithme, d'un prototype, d'un logiciel et/ou d'un modèle numérique.
• Evaluer la démarche et les résultats en vue de leur adaptation (optimisation, qualité...).
• Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Electricité à finalité Signaux et Systèmes
• Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs aux bases de l'électricité, de l'électronique, de l'automatique, de l'analyse et du traitement des signaux, des télécommunications ; à l'instrumentation matérielle et logicielle ; à l'analyse et le traitement du signal ; à la modélisation mathématique et l'analyse des systèmes dynamiques ; à la commande des procédés ; aux applications plus spécifiques liées au traitement du signal et la commande des systèmes biomédicaux et biologiques.
• Analyser et modéliser un problème en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.

Acquis d'apprentissage UE

This course focuses on dynamic systems with discrete states and transitions for the modeling of technological systems such as automated production systems and process control systems and transport systems.

The practical part of the course is devoted to a concrete application of control and control of a complex system.

Contenu de l'UE

REVIEW OF SYSTEM THEORY FUNDAMENTALS: Basic concepts<em>, Time-driven</em> vs. <em>event-driven</em> systems, Examples of Discrete Event Systems (DES): automated manufacturing;  traffic systems, The queueing system model. UNTIMED MODELS OF DISCRETE-EVENT SYSTEMS, State Automata, Petri Nets, Analysis: stability, reachability, deadlocks. TIMED MODELS OF DISCRETE-EVENT SYSTEMS, Timed State Automata, Timed Petri Nets, Stochastic Timed State Automata, The Poisson counting process and Markov chain models INTRODUCTION TO DISCRETE EVENT (MONTE-CARLO) SIMULATION, Basic concepts in discrete event simulation, Model construction and applications, Introduction to estimation theory MARKOV DECISION PROCESSES, Dynamic Programming, Solving resource contention problems: admission control, routing,  scheduling

Compétences préalables

Sans objet

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

• Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet