Dissertationen zum Thema „Estimation par horizon glissant“

La commande prédictive (MPC) comporte d’indéniables atouts pour la commande du coeur des réacteurs à eau pressurisée (REP) ; elle a vocation à enrichir l’offre commerciale de Framatome. Néanmoins, les performances de la MPC sont conditionnées par la qualité du modèle de prédiction sous-jacent et la connaissance à chaque instant de l’état courant du modèle de réacteur. Cette thèse revient sur ces deux aspects qui constituent les verrous industriels. Elle propose un modèle de coeur de complexité juste suffisante, et le moyen de procéder à la calibration adaptative de certains de ses paramètres. C’est que la dynamique du coeur évolue avec l’épuisement du combustible ; sa prise en compte par des paramètres prédéterminés nécessite un travail conséquent. A rebours, nous proposons l’utilisation d’un estimateur à horizon glissant (MHE), pour estimer conjointement l’état du modèle ainsi que certains paramètres. Raideur et non-linéarité du modèle prédictif (en lien avec les caractéristiques du process) rendent les choix d’implémentation de l’estimateur cruciaux. Exploitation directe du modèle à temps continu, intégrateur implicite, collocation, interpolation des données d’entrée sont autant de concepts participant à la performance et résilience de la MHE, là où les méthodes traditionnelles échouent (e.g. EKF). L’estimateur est validé sur la base de simulations fines réalisées sur le simulateur expert SOFIA utilisé à Framatome
The model predictive control (MPC) approach has undeniable advantages for the core control of Pressurized Water Reactors (PWR) ; it is poised to enhance Framatome’s commercial offering. Nevertheless, the performance of MPC is conditioned by the quality of the underlying predictive model and the real-time knowledge of the current state of there actor core model. This thesis revisits these two aspects that constitute industrial barriers. It proposes a model of the core with just sufficient complexity and a method to perform adaptive calibration of some of its parameters. This is because the core dynamics evolve with fuel depletion ; accounting for this through predetermined parameters requires significant effort. We propose the use of a Moving Horizon Estimator (MHE) to jointly estimate the state variables of the model. The stiffness and non-linear nature of the dynamic model (related to the characteristics of the process) make the implementation choices of the estimator crucial. Direct exploitation of the continuous-time model, implicit integrator, collocation, interpolation of input data, etc. are key concepts resulting into a performant and resilient MHE estimator, where traditional methods fail (e.g., EKF). The estimator is validated based on fine simulations carried out on the expert simulator SOFIA used at Framatome

D'une manière schématique, l'optimisation dynamique de procédés consiste en trois étapes de base : (i) la modélisation, dans laquelle un modèle (phénoménologique) du procédé est construit, (ii) la formulation du problème, dans laquelle le critère de performance, les contraintes et les variables de décision sont définis, (iii) et la résolution, dans laquelle les profils optimaux des variables de décision sont déterminés. Il est important de souligner que ces profils optimaux garantissent l'optimalité pour le modèle mathématique utilisé. Lorsqu'ils sont appliqués au procédé, ces profils ne sont optimaux que lorsque le modèle décrit parfaitement le comportement du procédé, ce qui est très rarement le cas dans la pratique. En effet, les incertitudes sur les paramètres du modèle, les perturbations du procédé, et les erreurs structurelles du modèle font que les profils optimaux des variables de décision basés sur le modèle ne seront probablement pas optimaux pour le procédé. L'application de ces profils au procédé conduit généralement à la violation de certaines contraintes et/ou à des performances sous-optimales. Pour faire face à ces problèmes, l'optimisation dynamique en temps-réel constitue une approche tout à fait intéressante. L'idée générale de cette approche est d'utiliser les mesures expérimentales associées au modèle du procédé pour améliorer les profils des variables de décision de sorte que les conditions d'optimalité soient vérifiées sur le procédé (maximisation des performances et satisfaction des contraintes). En effet, pour un problème d'optimisation sous contraintes, les conditions d'optimalité possèdent deux parties : la faisabilité et la sensibilité. Ces deux parties nécessitent différents types de mesures expérimentales, à savoir les valeurs du critère et des contraintes, et les gradients du critère et des contraintes par rapport aux variables de décision. L'objectif de cette thèse est de développer une stratégie conceptuelle d'utilisation de ces mesures expérimentales en ligne de sorte que le procédé vérifie non seulement les conditions nécessaires, mais également les conditions suffisantes d'optimalité. Ce développement conceptuel va notamment s'appuyer sur les récents progrès en optimisation déterministe (les méthodes stochastiques ne seront pas abordées dans ce travail) de procédés basés principalement sur l'estimation des variables d'état non mesurées à l'aide d'un observateur à horizon glissant. Une méthodologie d'optimisation dynamique en temps réel (D-RTO) a été développée et appliquée à un réacteur batch dans lequel une réaction de polymérisation par greffage a lieu. L'objectif est de déterminer le profil temporel de température du réacteur qui minimise le temps opératoire tout en respectant des contraintes terminales sur le taux de conversion et l'efficacité de greffage
In a schematic way, process optimization consists of three basic steps: (i) modeling, in which a (phenomenological) model of the process is developed, (ii) problem formulation, in which the criterion of Performance, constraints and decision variables are defined, (iii) the resolution of the optimal problem, in which the optimal profiles of the decision variables are determined. It is important to emphasize that these optimal profiles guarantee the optimality for the model used. When applied to the process, these profiles are optimal only when the model perfectly describes the behavior of the process, which is very rarely the case in practice. Indeed, uncertainties about model parameters, process disturbances, and structural model errors mean that the optimal profiles of the model-based decision variables will probably not be optimal for the process. The objective of this thesis is to develop a conceptual strategy for using experimental measurements online so that the process not only satisfies the necessary conditions, but also the optimal conditions. This conceptual development will in particular be based on recent advances in deterministic optimization (the stochastic methods will not be dealt with in this work) of processes based on the estimation of the state variables that are not measured by a moving horizon observer. A dynamic real-time optimization (D-RTO) methodology has been developed and applied to a batch reactor where polymer grafting reactions take place. The objective is to determine the on-line reactor temperature profile that minimizes the batch time while meeting terminal constraints on the overall conversion rate and grafting efficiency

D'une manière schématique, l'optimisation dynamique de procédés consiste en trois étapes de base : (i) la modélisation, dans laquelle un modèle (phénoménologique) du procédé est construit, (ii) la formulation du problème, dans laquelle le critère de performance, les contraintes et les variables de décision sont définis, (iii) et la résolution, dans laquelle les profils optimaux des variables de décision sont déterminés. Il est important de souligner que ces profils optimaux garantissent l'optimalité pour le modèle mathématique utilisé. Lorsqu'ils sont appliqués au procédé, ces profils ne sont optimaux que lorsque le modèle décrit parfaitement le comportement du procédé, ce qui est très rarement le cas dans la pratique. En effet, les incertitudes sur les paramètres du modèle, les perturbations du procédé, et les erreurs structurelles du modèle font que les profils optimaux des variables de décision basés sur le modèle ne seront probablement pas optimaux pour le procédé. L'application de ces profils au procédé conduit généralement à la violation de certaines contraintes et/ou à des performances sous-optimales. Pour faire face à ces problèmes, l'optimisation dynamique en temps-réel constitue une approche tout à fait intéressante. L'idée générale de cette approche est d'utiliser les mesures expérimentales associées au modèle du procédé pour améliorer les profils des variables de décision de sorte que les conditions d'optimalité soient vérifiées sur le procédé (maximisation des performances et satisfaction des contraintes). En effet, pour un problème d'optimisation sous contraintes, les conditions d'optimalité possèdent deux parties : la faisabilité et la sensibilité. Ces deux parties nécessitent différents types de mesures expérimentales, à savoir les valeurs du critère et des contraintes, et les gradients du critère et des contraintes par rapport aux variables de décision. L'objectif de cette thèse est de développer une stratégie conceptuelle d'utilisation de ces mesures expérimentales en ligne de sorte que le procédé vérifie non seulement les conditions nécessaires, mais également les conditions suffisantes d'optimalité. Ce développement conceptuel va notamment s'appuyer sur les récents progrès en optimisation déterministe (les méthodes stochastiques ne seront pas abordées dans ce travail) de procédés basés principalement sur l'estimation des variables d'état non mesurées à l'aide d'un observateur à horizon glissant. Une méthodologie d'optimisation dynamique en temps réel (D-RTO) a été développée et appliquée à un réacteur batch dans lequel une réaction de polymérisation par greffage a lieu. L'objectif est de déterminer le profil temporel de température du réacteur qui minimise le temps opératoire tout en respectant des contraintes terminales sur le taux de conversion et l'efficacité de greffage
In a schematic way, process optimization consists of three basic steps: (i) modeling, in which a (phenomenological) model of the process is developed, (ii) problem formulation, in which the criterion of Performance, constraints and decision variables are defined, (iii) the resolution of the optimal problem, in which the optimal profiles of the decision variables are determined. It is important to emphasize that these optimal profiles guarantee the optimality for the model used. When applied to the process, these profiles are optimal only when the model perfectly describes the behavior of the process, which is very rarely the case in practice. Indeed, uncertainties about model parameters, process disturbances, and structural model errors mean that the optimal profiles of the model-based decision variables will probably not be optimal for the process. The objective of this thesis is to develop a conceptual strategy for using experimental measurements online so that the process not only satisfies the necessary conditions, but also the optimal conditions. This conceptual development will in particular be based on recent advances in deterministic optimization (the stochastic methods will not be dealt with in this work) of processes based on the estimation of the state variables that are not measured by a moving horizon observer. A dynamic real-time optimization (D-RTO) methodology has been developed and applied to a batch reactor where polymer grafting reactions take place. The objective is to determine the on-line reactor temperature profile that minimizes the batch time while meeting terminal constraints on the overall conversion rate and grafting efficiency

"Les systèmes hybrides attirent de plus en plus l'intérêt des chercheurs, car ils couvrent plusieurs domaines d'application. L'appellation " systèmes dynamiques hybrides " désigne des catégories de systèmes faisant intervenir explicitement et simultanément des phénomènes de type dynamique continu et événementiel. Le formalisme MLD " Mixed Logical Dynamical " proposé par Bemporad et Morari en 1999 permet ainsi de modéliser plusieurs classes de systèmes hybrides, de formuler et de résoudre des problèmes classiques tels que la commande de systèmes, l'estimation d'état, l'identification et la détection de pannes. Le défi majeur de la forme MLD demeure cependant le temps de calcul du problème d'optimisation. Les travaux de recherche de cette thèse se sont orientés selon deux directions. La première vise à développer de nouvelles techniques d'application de la stratégie prédictive sur les systèmes hybrides sous forme MLD afin de réduire le temps de calcul pour une mise en œuvre temps réel. Trois solutions sont proposées. La première est basée sur une partition de l'espace permettant de réduire le nombre de variables binaires d'optimisation (modèles MLD multiples). La deuxième développe une stratégie d'énumération partielle pour l'optimisation. La troisième consiste à utiliser un algorithme génétique pour résoudre le problème d'optimisation posé par la commande prédictive. La deuxième direction examine le problème dual du précédent, l'estimation d'état pour des systèmes modélisés sous forme MLD, et en particulier l'application à la détection de pannes de capteurs. L'ensemble des techniques développées dans ce cadre est validé sur un banc d'essai incluant un générateur de vapeur. "
Hybrid systems become more and more attractive to researchers, as they cover several domains of applications. "Hybrid dynamical systems" indicates categories of dynamical systems including explicitly and simultaneously continuous and discrete type dynamical phenomena. The MLD "Mixed Logical Dynamical" formalism, proposed by Bemporad and Morari in 1999, allows in that sense modelling several classes of hybrid systems, formulating and solving traditional problems such as control, state estimation, identification and fault detection. The major challenge of this formalism remains the computation time of the optimization problem. This work investigates two major directions. The first aims at developing new techniques of application of the predictive strategy for hybrid systems under the MLD form. The objective of these approaches is to reduce the computing time for real time applications purposes. Three solutions are proposed. The first is based on partitioning the space thus reducing the number of binary optimisation variables (multi MLD model). The second develops a strategy of partial enumeration for the optimization problem. Finally the third considers the use of genetic algorithms to solve the optimisation problem induced by the predictive strategy. The second direction of research examines the dual problem of the previous one, the state estimation of hybrid systems modelled under the MLD form, and in particular the application to the sensors fault detection. The techniques developed within this framework are validated on a steam generator benchmark

Le concept d’habitat intelligent s’est largement développé ces dernières années afin de proposer des solutions face à deux préoccupations majeures : la gestion optimisée de l’énergie dans le bâtiment et l’aide au maintien à domicile de personnes âgées. C’est dans ce contexte que le projet CAPTHOM, dans lequel s’inscrit cette thèse, a été développé. Pour répondre à ces problématiques, de nombreux capteurs, de natures différentes, sont utilisés pour la détection de la présence humaine, la détermination de la localisation et de la posture de la personne. En effet, aucun capteur, ne peut, seul, répondre à l’ensemble de ces informations justifiant le développement d’un dispositif multi-capteurs et d’une politique de fusion de données. Dans ce projet, les capteurs retenus sont les détecteurs infrarouges passifs, les thermopiles et la caméra. Aucun capteur n’est porté par la personne (non invasivité du dispositif). Nous proposons une architecture globale du capteur intelligent composée de quatre modules de fusion permettant respectivement de détecter la présence humaine, de localiser en 3D la personne, de déterminer la posture et d’aider à la prise de décision finale selon l’application visée. Le module de détection de présence fusionne les informations des trois capteurs : les détecteurs IRP pour la détection du mouvement, les thermopiles pour la présence en cas d’immobilité de la personne et la caméra pour identifier l’entité détectée. La localisation 3D de la personne est réalisée grâce à l’estimation de position sur horizon glissant. Cette méthode, nommée Visual Receding Horizon Estimation (VRHE), formule le problème d’estimation de position en un problème d’optimisation non linéaire sous contraintes dans le plan image. Le module de fusion pour la détermination de posture s’appuie sur la théorie des ensembles flous. Il assure la détermination de la posture indépendamment de la personne et de sa distance vis à vis de la caméra. Enfin, un module d’aide à la décision fusionne les sorties des différents modules et permet de déclencher des alarmes dans le cas de la surveillance de personnes âgées ou de déclencher des applications domotiques (chauffage, éclairage) pour la gestion énergétique de bâtiments
The smart home concept has been widely developed in the last years in order to propose solutions for twomain concerns : optimized energy management in building and help for in-home support for elderly people.In this context, the CAPTHOM project, in which this thesis is in line with, has been developed. To respondto these problems, many sensors, of different natures, are used to detect the human presence, to determinethe position and the posture of the person. In fact, no sensor can , alone, answers to all information justifyingthe development of a multi-sensor system and a data fusion method. In this project, the selected sensorsare passive infrared sensors (PIR), thermopiles and a video camera. No sensor is carried by the person(non invasive system). We propose a global architecture of intelligent sensor made of four fusion modulesallowing respectively to detect the human presence, to locate in 3D the person, to determine the posture andto help to make a decision according to the application. The human presence module fuses information ofthe three sensors : PIR sensors for the movement, thermopiles for the presence in case of immobility and thecamera to identify the detected entity. The 3D localisation of the person is realized thanks to position recedinghorizon estimation. This method, called Visual Receding Horizon Estimation (VRHE), formulates the positionestimation problem into an nonlinear optimisation problem under constraints in the image plane. The fusionmodule for the posture determination is based on fuzzy logic. It insures the posture determination regardlessof the person and the distance from the camera. Finally, the module to make a decision fuses the outputs of the preceding modules and gives the opportunity to launch alarms (elderly people monitoring) or to commandhome automation devices (lightning, heating) for the energy management of buildings

Cette these propose une methode originale d'estimation d'etat, specialement concue pour une classe de systemes qui sont les procedes industriels. Ceux-ci se caracterisent principalement par leurs dynamiques lentes et leurs non linearites. Nous nous sommes attaches a exploiter ces specificites en proposant une methode qui leur soit dediee, fiable, simple de mise en uvre et applicable a une large classe de procedes. Apres avoir passe en revue les principales methodes existantes, nous presentons la methode que nous avons developpee, et dont le principe est de minimiser un critere d'erreur entre la mesure et sa prediction sur un horizon glissant, d'ou son nom m. H. S. E. (moving horizon state estimation). Pour que celle-ci soit pleinement exploitable dans un contexte industriel, les resultats doivent etre fournis avec un degre de fiabilite. L'indicateur de qualite que fournit la methode m. H. S. E. (indices d'observabilite numerique et majorant de l'erreur d'estimation sur chaque variable d'etat) est donc un parametre cle necessaire a la validation industrielle d'un estimateur. Le reglage de la methode se limite au choix generalement delicat de l'horizon, pour lequel une methodologie efficace est proposee. Afin d'illustrer ses performances, la methode est testee en simulation et sur des donnees reelles relatives a differents types de procedes

Avec l'évolution de la technologie, l'homme a procédé à la conception de systèmes de plus en plus complexes mais aussi de plus en plus sensibles aux défauts qui peuvent les affecter. Une procédure de diagnostic contribuant au bon déroulement du processus est ainsi nécessaire. Dans ce contexte, le but de cette thèse est le diagnostic des systèmes à événements discrets modélisés par des Réseaux de Petri Étiquetés (RdPE) partiellement observables. Sous l'hypothèse que chaque défaut est modélisé par le tir d'une transition non observable, deux approches de diagnostic à base d'estimation d'état sont développées. Une première approche composée de deux étapes consiste à estimer l'ensemble des marquages de base sur un horizon élémentaire glissant. La première étape consiste à déterminer un ensemble de vecteurs candidats à partir d'une approche algébrique. La deuxième étape consiste à éliminer les solutions candidates calculées qui ne sont pas associées à une trajectoire possible du RdPE. Comme l'ensemble des marquages de base pourra aussi être important, une deuxième approche de diagnostic évitera cet écueil en n'estimant pas les marquages. Une technique de relaxation des problèmes de Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) sur un horizon fuyant est utilisée afin d'avoir un diagnostic en temps polynomial
With the evolution of technology, humans have made available systems increasingly complex but also increasingly sensitive to faults that may affect it. A diagnostic procedure which contributes to the smooth running of the process is thus necessary. In this context, the aim of this thesis is the diagnosis of discrete event systems modeled by partially observed Labeled Petri Nets (LPNs). Under the assumption that each defect is modeled by the firing of an unobservable transition, two diagnostic approaches based on state estimation are developed. A first approach is to estimate the set of basis markings on a sliding elementary horizon. This approach is carried out in two steps. The first step is to determine a set of candidate vectors from an algebraic approach. The second step is to eliminate the calculated candidate solutions that are not associated with a possible trajectory of the LPN. As the set of basis markings can also be huge, a second diagnostic approach will avoid this pitfall by not estimating the markings. A relaxation technique of Integer Linear Programming (ILP) problems on a receding horizon is used to have a diagnosis in polynomial time

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet "Petits drones dans le vent" porté par le centre ONERA de Lille. Ce projet vise à utiliser le drone comme "capteur du vent" pour gérer un quadcopter UAV dans des conditions aérologiques perturbées en utilisant une prédiction du champ de vent. Dans ce contexte, le but de la thèse est de faire du quadcopter un capteur de vent pour fournir des informations locales afin de mettre à jour le système de navigation. Grâce à l’estimation du vent à bord en temps réel, le quadcopter peut calculer une planification de trajectoire évitant les zones dangereuses et le contrôle de trajectoire correspondant basé sur une cartographie existante et doté des informations relatives au concernant le comportement aérodynamique de l’écoulement d’air à proximité des obstacles. Ainsi, les résultats de cette thèse, dont les objectifs principaux portent sur l’estimation du vent instantanée et le contrôle de position, seront fusionnés avec une autre étude traitant de la planification de trajectoire. Un problème important est que les capteurs de pression, tels que l’aéroclinomètre et le tube de Pitot, ne sont pas facilement utilisables à bord des véhicules à voilure tournante car l’entrée des rotors interfère avec le flux atmosphérique et les capteurs LIDAR légers généralement ne sont pas disponibles. Une autre approche pour estimer le vent consiste à mettre en œuvre un logiciel d’estimation (ou un capteur intelligent). Dans cette thèse, trois estimateurs de ce type sont développés en utilisant l’approche du mode glissant, basée sur un modèle de drone adéquat et des mesures disponibles sur le quadcopter et sur des systèmes de position de suivi inertiel. Nous nous intéressons ensuite au contrôle de la trajectoire également par mode glissant en considérant le modèle non linéaire du quadcopter. Nous étudions par ailleurs de façon encore assez préliminaire une solution alternative fondée sur la commande H, en considérant le modèle linéarisé pour différents points d’équilibre en fonction de la vitesse du vent. Les algorithmes de contrôle et d’estimation sont strictement basés sur le modèle détaillé du quadcopter, qui met en évidence l’influence du vent
This thesis is part of the project "Small drones in the wind" carried by the ONERA center of Lille. This project aims to use the drone as a "wind sensor" to manage a UAV quadrotor in disturbed wind conditions using wind field prediction. In this context, the goal of the thesis is to make the quadrotor a wind sensor to provide local information to update the navigation system. With real-time on-board wind estimation, the quadrotor can compute a trajectory planning avoiding dangerous areas and the corresponding trajectory control, based on anexisting cartography and information on the aerodynamic behavior of airflow close to obstacles. Thus, the results of this thesis, whose main objectives are to estimate instant wind and position control, will be merged with another study dealing with trajectory planning. An important problem is that pressure sensors, such as the aeroclinometer and the Pitot tube, are not usable in rotary-wing vehicles because rotors air inflow interferes with the atmospheric flow and lightweight LIDAR sensors generally are not available. Another approach to estimate the wind is to implement an estimation software (or an intelligent sensor). In this thesis, three estimators are developed using the sliding mode approach, based on an adequate drone model, available measurements on the quadrotor and inertial tracking position systems. We are then interested in the control of the trajectory also by sliding mode considering the nonlinear model of the quadrotor. In addition, we are still studying quite an early alternative solution based on the H control, considering the linearized model for different equilibrium points as a function of the wind speed. The control and estimation algorithms are strictly based on the detailed model of the quadrotor, which highlights the influence of the wind

Les algorithmes distribués sont dorénavant présents dans de nombreux aspects de l'Automatique avec des applications pour des systèmes multi-robots, des réseaux de capteurs, couvrant des sujets tels que la commande, l'estimation d'état, la détection de défauts, la détection et l'atténuation des cyberattaques sur les systèmes cyber-physiques, etc. En effet, les systèmes distribués sont confrontés à des problèmes tels que l'extensibilité à un grand nombre d'agents et la communication entre eux. Dans les applications de systèmes multi-agents (par exemple, flotte de robots mobiles, réseaux de capteurs), il est désormais courant de concevoir des algorithmes d'estimation d'état de manière distribuée afin que les agents puissent accomplir leurs tâches sur la base de certaines informations partagées au sein de leur voisinage. Dans le cas de missions de surveillance, un réseau de capteurs statique et à faible coût (par exemple, caméras) pourrait ainsi être déployé pour localiser de manière distribuée des intrus dans une zone donnée. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est de concevoir des observateurs distribués pour estimer l'état d'un système dynamique (par exemple, flotte de robots intrus) avec une charge de calcul réduite tout en gérant efficacement les contraintes et les incertitudes. Cette thèse propose de nouveaux algorithmes d'estimation distribuée à horizon glissant avec une pré-estimation de type Luenberger dans la formulation du problème local résolu par chaque capteur, entraînant une réduction significative du temps de calcul, tout en préservant la précision de l'estimation. En outre, ce manuscrit propose une stratégie de consensus pour améliorer le temps de convergence des estimations entre les capteurs sous des conditions de faible observabilité (par exemple, des véhicules intrus non visibles par certaines caméras). Une autre contribution concerne l'amélioration de la convergence de l'erreur d'estimation en atténuant les problèmes de non observabilité à l'aide d'un mécanisme de diffusion de l'information sur plusieurs pas (appelé "l-step") entre voisinages. L'estimation distribuée proposée est conçue pour des scénarios réalistes de systèmes à grande échelle impliquant des mesures sporadiques (c'est-à-dire disponibles à des instants a priori inconnus). À cette fin, les contraintes sur les mesures (par exemple, le champ de vision de caméras) sont incorporées dans le problème d'optimisation à l'aide de paramètres binaires variant dans le temps. L'algorithme développé est implémenté sous le middleware ROS (Robot Operating System) et des simulations réalistes sont faites à l'aide de l'environnement Gazebo. Une validation expérimentale de la technique de localisation proposée est également réalisée pour un système multi-véhicules (SMV) à l'aide d'un réseau de capteurs statiques composé de caméras à faible coût qui fournissent des mesures sur les positions d'une flotte de robots mobiles composant le SMV. Les algorithmes proposés sont également comparés à des résultats de la littérature en considérant diverses métriques telles que le temps de calcul et la précision des estimées
Distributed algorithms have pervaded many aspects of control engineering with applications for multi-robot systems, sensor networks, covering topics such as control, state estimation, fault detection, cyber-attack detection and mitigation on cyber-physical systems, etc. Indeed, distributed schemes face problems like scalability and communication between agents. In multi-agent systems applications (e.g. fleet of mobile robots, sensor networks) it is now common to design state estimation algorithms in a distributed way so that the agents can accomplish their tasks based on some shared information within their neighborhoods. In surveillance missions, a low-cost static Sensor Network (e.g. with cameras) could be deployed to localize in a distributed way intruders in a given area. In this context, the main objective of this work is to design distributed observers to estimate the state of a dynamic system (e.g. a multi-robot system) that efficiently handle constraints and uncertainties but with reduced computation load. This PhD thesis proposes new Distributed Moving Horizon Estimation (DMHE) algorithms with a Luenberger pre-estimation in the formulation of the local problem solved by each sensor, resulting in a significant reduction of the computation time, while preserving the estimation accuracy. Moreover, this manuscript proposes a consensus strategy to enhance the convergence time of the estimates among sensors while dealing with weak unobservability conditions (e.g. vehicles not visible by some cameras). Another contribution concerns the improvement of the convergence of the estimation error by mitigating unobservability issues by using a l-step neighborhood information spreading mechanism. The proposed distributed estimation is designed for realistic large-scale systems scenarios involving sporadic measurements (i.e. available at time instants a priori unknown). To this aim, constraints on measurements (e.g. camera field of view) are embodied using time-varying binary parameters in the optimization problem. Both realistic simulations within the Robot Operating System (ROS) framework and Gazebo environment, as well as experimental validation of the proposed DMHE localization technique of a Multi-Vehicle System (MVS) with ground mobile robots are performed, using a static Sensor Network composed of low-cost cameras which provide measurements on the positions of the robots of the MVS. The proposed algorithms are compared to previous results from the literature, considering several metrics such as computation time and accuracy of the estimates

Ce sujet de recherche revêt, d'une part, un caractère théorique puisqu'il aborde le problème d'estimation des systèmes singuliers linéaires et non linéaires à temps discret pour lesquels très peu de résultats sont disponibles et, d'autre part, un aspect pratique, car le modèle utilisé est d'une station d'épuration des eaux usées à boues activées. Dans la partie théorique, nous nous sommes intéressés, dans un premier temps, à l'estimation d'état des systèmes singuliers linéaires en utilisant l'approche d'estimation à horizon glissant. Deux estimateurs optimaux, au sens des moindres carrés et au sens de la variance minimale, ont été présentés. L'analyse de la convergence et de la stabilité de ces estimateurs est traités. Ensuite, nous avons présenté une approche pour l'observation de la classe des systèmes non linéaires lipschitziens à temps discret. En supposant que la partie linéaire de cette classe de systèmes est variante dans le temps, le problème de l'estimation d'état d'un système non linéaire est transformé en un problème d'estimation d'état d'un système LPV. La condition de stabilité de l'observateur proposé est exprimée en terme d'inégalités matricielles linéaires (LMI). Enfin, dans la partie pratique, les résultats obtenus sont validés par une application à un modèle d'une station d'épuration des eaux usées à boues activées.

L’estimation de trajectoires de débris spatiaux pendant la rentrée atmosphérique est un défi majeur pour les prochaines années, renforcé par plusieurs projets liés à l'enlèvement de débris établis par plusieurs agences spatiales. Cependant, ce problème s’avère complexe du fait des erreurs de modèle et des difficultés d’initialisation des algorithmes d’estimation induites par une mauvaise connaissance de la dynamique des débris suite à leur désintégration pendant la phase de rentrée atmosphérique. Tout estimateur choisi doit donc être robuste vis-à-vis de ces facteurs. L’estimateur à horizon glissant (MHE) est reconnu dans la littérature pour être robuste vis-à-vis d’erreurs de modèle et de mauvaise initialisation, et les travaux de thèse ont montré qu’il était adapté en termes de performances à la problématique de l’estimation des débris en phase de rentrée. En revanche, il se fonde sur une stratégie d’optimisation qui requiert de fait un temps de calcul important. Pour pallier ce problème, une nouvelle structure d’estimation à horizon glissant a été développée, impliquant un temps de calcul faible nécessaire à l’application envisagée. Cette stratégie, appelée « estimateur à horizon glissant avec pré-estimation (MHE-PE)», prend en compte les erreurs de modèle via un estimateur auxiliaire, plutôt que de chercher à obtenir les estimées du bruit d’état sur l’horizon d’estimation, comme le fait la structure de l’estimateur MHE standard. Un théorème garantissant la stabilité de la dynamique de l’erreur d’estimation du MHE-PE a par ailleurs été proposé. Enfin, les performances de cette structure dans le cadre de l’estimation en trois dimensions des trajectoires de débris pendant la phase de rentrée se sont avérées meilleures que celles observées avec des estimateurs classiques. En particulier, sans dégrader la précision et la convergence de l’estimation, l’estimateur MHE-PE requiert moins de temps de calcul du fait du nombre réduit de paramètres à optimiser
Space debris tracking during atmospheric re-entries will be a crucial challenge in the coming years, emphasized through many projects on space debris mitigation established by space agencies worldwide. However, this problem appears to be complex, due to model errors and difficulties to properly initialize the estimation algorithms, as a result of unknown dynamics of the debris and their disintegrations during the re-entries. A-to-be used estimator for this problem must be robust against these factors. The Moving Horizon Estimator (MHE) is known in the literature to be robust to model errors and bad initialization, and the PhD work has proved its ability to satisfy performances required by the debris tracking during the re-entries. However, its optimization-based framework induces a large computation time. To overcome this, a new MHE structure which requires smaller computation time than the classical MHE has been developed. This strategy, so-called “Moving Horizon Estimator with Pre-Estimation (MHE-PE)” takes into account model errors by using an auxiliary estimator rather than by searching for estimates of the process noise sequence over the horizon as in the classical strategy. A theorem which guarantees the stability of the dynamics of the estimation errors of the MHE-PE has also been proposed. Finally, performances of this structure in the context of 3D space debris tracking during the re-entries have been shown to be better than those obtained with classical estimators including the MHE. In particular, without degrading accuracy of the estimates and convergence of the estimator, the MHE-PE estimator requires smaller computation time than the MHE thanks to its small number of optimization variables

Reproduction de : Thèse de doctorat : Automatique et informatique industrielle : Villeneuve d'Ascq, Ecole centrale de Lille : 2006.
Titre provenant de la page de titre du document numérisé. Bibliogr. p. 223-228.

Un système dynamique modélise l'évolution d'un système au fil du temps, régie par des lois ou des équations spécifiques. Assurer la stabilité de ces systèmes, sous une action de contrôle donnée, est essentiel pour prévoir leur comportement à long terme. Les méthodes d'analyse de stabilité, telles que la théorie de Lyapunov et la stabilité entrée-état (ISS), fournissent des outils essentiels pour évaluer si un système restera stable. Lorsque la mesure directe de tous les états du système n'est pas possible, des techniques d'estimation, telles que les observateurs et les estimateurs, jouent un rôle crucial en reconstruisant les états internes à partir des mesures disponibles, permettant ainsi un contrôle en retour de sortie efficace. Le développement de schémas d'estimation avancés et de méthodes de conception d'observateurs constitue la principale motivation de cette thèse. Dans ce cadre, trois contributions majeures sont proposées dans cette thèse, détaillées ci-dessous :1. Analyse des schémas d'estimation à horizon glissant robuste (MHE) : Comme la propriété de stabilité exponentielle incrémentale entrée/sortie-état (i-EIOSS) est nécessaire pour synthétiser les paramètres de la fonction de coût dans le contexte du MHE, deux procédures de conception numérique sont d'abord proposées pour garantir qu'un système non linéaire réalise la propriété i-EIOSS et pour calculer les paramètres i-EIOSS associés. Ensuite, la stabilité robuste de l'estimation en horizon glissant (MHE) est prouvée. De nouvelles conditions de conception sont établies et des techniques de prédiction avancées sont introduites. 2. Contributions aux observateurs basés sur les LMIs et les observateurs à grand-gain : Ce chapitre est divisé en deux parties : la première partie traite de la conception d'observateurs pour des systèmes non linéaires via des inégalités matricielles linéaires (LMIs). L'objectif principal est de montrer que, pour certaines familles de systèmes non linéaires, les techniques de conception d'observateurs basées sur les LMIs fournissent toujours des observateurs exponentiellement convergents. La deuxième partie concerne la méthodologie des observateurs à grand-gain. Une nouvelle méthode de conception est proposée pour des systèmes avec des structures non linéaires arbitraires, contrairement aux résultats standards sur la méthodologie des observateurs à grand-gain développés pour les non-linéarités triangulaires. 3. Contributions à la conception d'observateurs pour des systèmes non linéaires avec des mesures retardées : L'idée principale consiste à utiliser une technique d'extension dynamique pour transformer un système avec des sorties non linéaires retardées en un système avec des sorties linéaires et un terme intégral dépendant du retard dans le processus dynamique. Sur la base de cette transformation, de nouvelles conditions de synthèse moins contraignantes sont établies, garantissant la convergence exponentielle de l'observateur malgré les valeurs élevées du retard dans les mesures de sortie
A dynamical system models how a system evolves over time, governed by specific laws or equations. Ensuring the stability of such systems, under a given control action, is vital for predicting their long-term behavior. Stability analysis methods, such as Lyapunov's theory and Input-to-State Stability (ISS), provide essential tools to assess whether a system will remain stable. When direct measurements of all system states are not possible, estimation techniques, such as observers and estimators, play a crucial role in reconstructing internal states from available measurements, enabling effective feedback control. Then, developing advanced estimation schemes and observer design methods is the main motivation of this thesis. Towards this end, three major contributions are proposed in this thesis, as detailed below : 1. Analysis of Robust Moving Horizon Estimation (MHE) Schemes: Since the incremental exponential input/output-to-state stability (i-EIOSS) property is required to synthesize the parameters of the cost function in the MHE context, then, first, two numerical design procedures are proposed to ensure that a nonlinear system achieves i-EIOSS property and to compute the associated i-EIOSS parameters. Then, the robust stability of moving horizon estimation (MHE) is proven. Novel design conditions are established and advanced predictions techniques are introduced. 2. Contributions to LMI-based and high-gain-based Observers: This chapter is split into two parts: the first part deals with observer design for nonlinear systems via Linear Matrix Inequalities(LMIs). The main goal consists of showing that for some families of nonlinear systems, the LMI-based observer design techniques always provide an exponential convergent observer. The second part deals with high-gain observer methodology. A novel design method is proposed for systems with arbitrary nonlinear structures contrary to the standard results on high-gain observer methodology developed for triangular nonlinearities. 3. Contributions to observer design for nonlinear systems with delayed measurements: The main idea behind this consists of using a dynamic extension technique to transform a system with delayed nonlinear outputs into a system with linear outputs and a delay-dependent integral term in the dynamic process. Based on this transformation, novel and less conservative synthesis conditions are established, ensuring the exponential convergence of the observer despite the large values of the delay in the output measurements

Cette thèse concerne principalement la résolution des problèmes d’inversion dynamiquedans le cadre des systèmes dynamiques non linéaires. Ainsi, un ensemble de techniquesbasées sur l’utilisation des trains de mesures passées et sauvegardées sur une fenêtreglissante, a été développé. En premier lieu, les mesures sont utilisées pour générerune famille de signatures graphiques, qui constituent un outil de classification permettantde discriminer les diverses valeurs des variables à estimer pour un système non linéairedonné. Cette première technique a été appliquée à la résolution de deux problèmes : leproblème d’électolocation d’un robot doté du sens électrique et le problème d’estimationd’état dans les systèmes à dynamiques non linéaires. Outre ces deux applications, destechniques d’inversion à horizon glissant spécifiques au problème de diagnostic des défautsd’éoliennes dans le cadre d’un benchmark international ont été développées. Cestechniques sont basées sur la minimisation de critères quadratiques basés sur des modèlesde connaissance
This thesis mainly concerns the resolution of dynamic inverse problems involvingnonlinear dynamical systems. A set of techniques based on the use of trains of pastmeasurements saved on a sliding window was developed. First, the measurements areused to generate a family of graphical signatures, which is a classification tool, in orderto discriminate between different values of variables to be estimated for a given nonlinearsystem. This technique was applied to solve two problems : the electrolocationproblem of a robot with electrical sense and the problem of state estimation in nonlineardynamical systems. Besides these two applications, receding horizon inversion techniquesdedicated to the fault diagnosis problem of a wind turbine proposed as an internationalbenchmark were developed. These techniques are based on the minimization of quadraticcriteria based on knowledge-based models

L'estimation de l'état d'un système dynamique est une étape cruciale, que ce soit pour la synthèse d'un contrôleur ou simplement pour l'identification ou la surveillance des processus. Une façon usuelle de résoudre ce problème consiste à implémenter un algorithme, appelé observateur, dont le rôle est de déduire une estimation fiable de l'état complet du système. Contrairement aux systèmes linéaires, aucune méthode systématique n'existe pour la conception d'observateurs pour les systèmes non linéaires. Bien que de nombreux chercheurs se soient penchés sur ces questions depuis plus de 30 ans, de nombreuses questions restent ouvertes. Nous envisageons que l'estimation joue un rôle crucial en biologie en raison de la possibilité de créer de nouvelles avenues pour les études biologiques et pour le développement d'outils de diagnostic, de gestion et de traitement. À cette fin, cette thèse vise à aborder deux types de techniques d'estimation non linéaires, à savoir l'observateur à gain élevé et l'estimateur à horizon mobile avec application à trois modèles biologiques. Après avoir rappelé quelques concepts fondamentaux sur la stabilité et l'observabilité des systèmes dynamiques, puis passer en revue les principales techniques d'estimation d'état disponibles dans la littérature, nous nous intéressons aux observateurs à grand gain. Ces observateurs peuvent être utilisés lorsque la dynamique du système peut être exprimée en coordonnée spécifique sous la forme canonique dite d'observabilité avec la possibilité d'attribuer arbitrairement le taux de convergence en agissant sur un seul paramètre appelé paramètre de gain élevé. Malgré les avantages évidents de cette classe d'observateurs, leur utilisation dans des applications réelles est douteuse en raison de certains inconvénients : problèmes numériques, le problème de peaking et sensibilité élevée au bruit de mesure. La première partie de la thèse vise à enrichir la théorie des observateurs à grand gain avec de nouvelles techniques pour surmonter ou atténuer ces problèmes de performances difficiles qui surviennent lors de la mise en œuvre de tels observateurs. La deuxième partie de la thèse étudie le problème de l'estimation d'état en utilisant l'approche d'estimation à horizon glissant (MHE). Le principal avantage du MHE est que les informations sur le système peuvent être explicitement considérées sous la forme de contraintes et donc améliorer les estimations. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'estimation des modèles non-linéaires qui peuvent être réécrits sous la forme de systèmes quasi-linéaires à paramètres variants dont des paramètres inconnus sont bornés. Des estimateurs à horizon glissant sont proposés pour estimer l'état de tels systèmes selon deux formulations différentes, à savoir "optimiste" et "pessimiste". Dans le premier cas, nous effectuons une estimation en optimisant le coût au sens des moindres carrés par rapport aux variables d'état et aux paramètres simultanément. Dans l'approche dite "pessimiste", on optimise un tel coût par rapport aux variables d'état après avoir pris le maximum des paramètres. Sous des hypothèses appropriées, la stabilité de l'erreur d'estimation donnée par la délimitation exponentielle est prouvée dans les deux scénarios. Enfin, la validité de nos résultats obtenus a été démontrée à travers trois exemples différents issus des domaines biologiques et biomédicaux, à savoir un exemple d'un réseau de régulation génique, un modèle épidémique de classe SI, et enfin le comportement mécanique des cellules Amnioserose lors de la fermeture dorsale
Estimating the state of a dynamic system is an essential task for achieving important objectives such as process monitoring, identification, and control. Unlike linear systems, no systematic method exists for the design of observers for nonlinear systems. Although many researchers have devoted their attention to these issues for more than 30 years, there are still many open questions. We envisage that estimation plays a crucial role in biology because of the possibility of creating new avenues for biological studies and for the development of diagnostic, management, and treatment tools. To this end, this thesis aims to address two types of nonlinear estimation techniques, namely, the high-gain observer and the moving-horizon estimator with application to three different biological plants.After recalling basic definitions of stability and observability of dynamical systems and giving a bird's-eye survey of the available state estimation techniques, we are interested in the high-gain observers. These observers may be used when the system dynamics can be expressed in specific a coordinate under the so-called observability canonical form with the possibility to assign the rate of convergence arbitrarily by acting on a single parameter called the high-gain parameter. Despite the evident benefits of this class of observers, their use in real applications is questionable due to some drawbacks: numerical problems, the peaking phenomenon, and high sensitivity to measurement noise. The first part of the thesis aims to enrich the theory of high-gain observers with novel techniques to overcome or attenuate these challenging performance issues that arise when implementing such observers. The validity and applicability of our proposed techniques have been shown firstly on a simple one-gene regulatory network, and secondly on an SI epidemic model.The second part of the thesis studies the problem of state estimation using the moving horizon approach. The main advantage of MHE is that information about the system can be explicitly considered in the form of constraints and hence improve the estimates. In this work, we focus on estimation for nonlinear plants that can be rewritten in the form of quasi-linear parameter-varying systems with bounded unknown parameters. Moving-horizon estimators are proposed to estimate the state of such systems according to two different formulations, i.e., "optimistic" and "pessimistic". In the former case, we perform estimation by minimizing the least-squares moving-horizon cost with respect to both state variables and parameters simultaneously. In the latter, we minimize such a cost with respect to the state variables after picking up the maximum of the parameters. Under suitable assumptions, the stability of the estimation error given by the exponential boundedness is proved in both scenarios. Finally, the validity of our obtained results has been demonstrated through three different examples from biological and biomedical fields, namely, an example of one gene regulatory network, a two-stage SI epidemic model, and Amnioserosa cell's mechanical behavior during Dorsal closure

Le problème de détection et d'isolation de défauts se résout à l'aide d'une procédure de diagnostic composée de deux étapes : la génération de résidus et leur évaluation. Plusieurs méthodes utilisant la redondance analytique ont été développées qui doivent être robustes vis-à-vis des perturbations du système comme les bruits de mesure et les incertitudes de modèle. On peut citer les approches par espace de parité, à base d'observateurs ou de filtres ainsi que les techniques d'estimation paramétriques. Les liens entre ces méthodes sont connus sous certaines hypothèses et nous prouvons par nos théorèmes le lien entre les résidus directs basés sur les équations de redondances et les résidus indirects basés sur les observateurs à entrées inconnues. Le résidu pris comme l'erreur d'estimation peut être inutile pour le diagnostic car elle peut accumuler les incertitudes de modèle du fait de la mémoire infinie. Afin de s'affranchir des inconvénients de la mémoire infinie (non convergence de l'erreur vers la valeur nulle), les observateurs à mémoire finie ont été introduits (i. E. Un nombre fini de mesures est alors nécessaire au calcul de l'estimation). Pour de tels observateurs (à la fois dans les cas continu et discret), un nouveau résidu est défini comme la différence de deux estimations de l'état au même instant mais calculées à partir de deux horizons qui se chevauchent créant ainsi une fenêtre de détection. L’apport de notre travail est la conception de cette fenêtre de façon à assurer la robustesse vis-à-vis de certaines variations de paramètres. Enfin, un observateur généralisé à mémoire finie pour les représentations continues des systèmes est développé de manière à reconstruire simultanément les sorties et entrées du système à partir d'un nombre fini de leurs mesures. Les propriétés d'un tel observateur sont similaires à celles de l'estimateur d'état généralisé sur horizon glissant pour les représentations temporelles discrètes.

Les quadrotors sont de plus en plus présents dans notre vie quotidienne et sont utilisés dans de nombreuses applications, des services de livraison aux spectacles de drones. Beaucoup de leurs applications impliquent un contact étroit avec les humains. Si un défaut survient sur le quadrotor, notamment sur un des moteurs, cela pourrait entraîner des événements catastrophiques, des blessures et des pertes d'équipements coûteuses, voire la mort. Il est donc essentiel de se concentrer sur l'amélioration de leur sécurité et de leur fiabilité grâce à des algorithmes bien conçus qui peuvent détecter et compenser les défauts affectant les drones.Une autre source courante de défaillance des drones est de se retrouver dans une orientation difficile, telle qu'une orientation renversée, en raison de perturbations éoliennes puissantes ou d'une collision avec un mur ou un autre drone. Les contrôleurs linéaires basés sur des modèles simplifiés linéarisés autour du point de vol stationnaire et utilisant les angles d'Euler pour les représentations d'attitude sont moins susceptibles de récupérer le drone de cette orientation.L'objectif principal de cette thèse est d'améliorer la sécurité et la fiabilité des quadrotors en abordant les problèmes susmentionnés. Cela est réalisé en concevant des algorithmes de commande tolérants aux défauts qui peuvent atteindre une précision de suivi de trajectoire sous des contraintes d'actionneur et en présence de perte partielle d'actionneur et de bruit de mesure. En outre, il étend cet objectif en élaborant un algorithme qui permet de récupérer à partir d'orientations aléatoires, d'effectuer des manœuvres acrobatiques de retournement et d'atteindre un suivi de trajectoire précis, le tout en présence de défauts et de contraintes d'actionneur.Tout d'abord, la modélisation des quadrotors et plusieurs représentations d'attitude sont étudiées. Plusieurs modèles non linéaires basés sur diverses représentations d'attitude, telles que les angles d'Euler, les quaternions et les matrices de rotation, sont introduits.Un cadre de commande tolérante aux défauts actifs (AFTC) est présenté, qui intègre un module de détection et de diagnostic des défauts (FDD) basé sur un observateur non linéaire algébrique peu coûteux et un contrôleur tolérant aux défauts basé sur une commande prédictive basée sur un modèle non linéaire (NMPC). Nous pouvons ainsi atteindre une précision de suivi de trajectoire sous des contraintes d'actionneur et en présence de défauts d'actionneur.La thèse propose également un cadre de commande AFTC qui est entièrement basée sur une optimisation contrainte non linéaire. Ce cadre combine l'estimation à horizon mobile non linéaire (NMHE) en tant que module FDD et le contrôleur tolérant aux pannes basé sur la commande prédictive non linéaire (NMPC). NMHE est capable d'estimer simultanément les états et les pannes d'actionneurs à partir de mesures bruitées tout en maintenant des contraintes, ce qui permet d'obtenir un suivi de trajectoire précis en présence de pannes d'actionneurs et de mesures bruitées lorsqu'il est combiné avec le NMPC.Enfin, un nouvel algorithme de commande géométrique tolérant aux pannes est présenté. Il permet à un quadrotor de récupérer d'orientations arbitraires (drone presque renversé), d'effectuer des manœuvres acrobatiques de retournement et d'atteindre une précision de suivi de trajectoire, le tout en présence de pannes d'actionneurs et de contraintes. L'algorithme présenté démontre une performance supérieure et une sécurité et une fiabilité accrues par rapport à un contrôleur géométrique de référence issu de la littérature. Contrairement au nouvel algorithme présenté, le contrôleur de référence échoue à effectuer les mêmes missions en présence de pannes d'actionneurs. Les résultats de cette partie sont validés dans une simulation ROS-Gazebo et une preuve de concept est validée expérimentalement
Quadrotors have become increasingly present in our daily lives and are used in a wide range of applications, from delivery services to drone light shows. Many of its applications include close contact with humans. Should any fault occur to the quadrotor such on a motor, it could lead to catastrophic events, from injuries and expensive equipment loss to death. It is thus essential to focus on improving their safety and reliability through well-designed algorithms that can detect and compensate for faults affecting the drones.Another common source of drone failure is getting into a difficult orientation, such as an upside-down orientation, due to, for instance, strong wind disturbances or collision with a wall or with another drone. Linear controllers that are based on simplified models linearized around the hovering point and utilizing Euler angles for attitude representations are less likely to recover the drone from such orientation.The main objective of this thesis is to improve the safety and reliability of aerial robots by addressing the aforementioned problems. This is achieved by designing Fault-Tolerant Control (FTC) algorithms that can achieve precise trajectory tracking under actuator constraints and in the presence of partial loss of effectiveness actuator fault and measurement noise. Furthermore, it expands on this goal by devising an algorithm that allows for recovery from random orientations, performing acrobatic flip maneuvers, and achieving precise trajectory following, all in the presence of actuator faults and constraints.First, quadrotor modeling and several attitude representations are investigated. Several nonlinear models based on various attitude representations, such as Euler angles, quaternions, and rotation matrices, are introduced.Additionally, an Active Fault-Tolerant Control (AFTC) framework is presented, which integrates a fault detection and diagnosis (FDD) module based on a computationally cheap nonlinear algebraic observer and a fault-tolerant controller based on Nonlinear Model Predictive Control (NMPC). This framework can achieve precise trajectory tracking under actuator constraints and in the presence of actuator faults.The thesis also proposes an AFTC framework that is completely based on nonlinear constrained optimization. This framework combines Nonlinear Moving Horizon Estimation (NMHE) as an FDD module and NMPC as a fault-tolerant controller. NMHE is capable of simultaneously estimating states and actuator faults from noisy measurements while maintaining constraints, thus resulting in precise trajectory tracking under actuator faults and noisy measurements when combined with NMPC.Finally, a novel fault-tolerant geometric control algorithm is presented. It allows a quadrotor to recover from arbitrary orientations (almost upside-down), perform acrobatic flip maneuvers, and achieve precise trajectory tracking, all in the presence of actuator faults and constraints. The presented algorithm demonstrates superior performance and higher safety and reliability compared to a baseline geometric controller from the literature. Unlike the presented novel algorithm, the baseline controller fails to perform the same missions when under actuator faults. The results of this part are validated in a ROS-Gazebo simulation, and a proof of concept is validated through hardware experiments

Cette thèse concerne principalement la résolution des problèmes d'inversion dynamiquedans le cadre des systèmes dynamiques non linéaires. Ainsi, un ensemble de techniquesbasées sur l'utilisation des trains de mesures passées et sauvegardées sur une fenêtreglissante, a été développé. En premier lieu, les mesures sont utilisées pour générerune famille de signatures graphiques, qui constituent un outil de classification permettantde discriminer les diverses valeurs des variables à estimer pour un système non linéairedonné. Cette première technique a été appliquée à la résolution de deux problèmes : leproblème d'électolocation d'un robot doté du sens électrique et le problème d'estimationd'état dans les systèmes à dynamiques non linéaires. Outre ces deux applications, destechniques d'inversion à horizon glissant spécifiques au problème de diagnostic des défautsd'éoliennes dans le cadre d'un benchmark international ont été développées. Cestechniques sont basées sur la minimisation de critères quadratiques basés sur des modèlesde connaissance.

Ce travail présente des techniques, basées sur les modes glissants, permettant d'estimer des paramètres, de reconstruire des variables (observateur) et/ou de commander un moteur pas-à-pas. Le but étant de réaliser un suivi de trajectoire en position robuste avec un minimum de capteurs. Après avoir défini le contexte de l'étude, la planification et l'optimisation des trajectoires et les objectifs, le banc réalisé au LAGIS est décrit. Il est alors présenté une identification des paramètres par plusieurs méthodes. Les propriétés de platitude du moteur pas-à-pas sont utilisées. Des commandes classiques sont rapidement développées et illustrées de résultats expérimentaux. Cependant, elles ne sont pas assez de robustes vis à vis de perturbations internes (incertitudes ou variations paramétriques) ou externes (couple de charge). Pour pallier ce problème, des lois de commande par modes glissants, d'ordre 1 et 2, sont alors utilisées. Après une description, des expérimentations sont menées qui démontrent les qualités des modes glissants. Un nouveau mode glissant d'ordre 3, basé sur l'homogénéité géométrique et un terme additionnel de type mode glissant intégral, est introduit pour diminuer la réticence. Les résultats expérimentaux montrent une très bonne précision, une diminution de la réticence et de la consommation énergétique. Pour les commandes d'ordre deux et trois, des observateurs par modes glissants d'ordre 2 sont utilisés avec succès pour se passer d'un capteur de vitesse.

Les Moments ont été largement utilisés dans la reconnaissance de formes et dans le traitement d'image. Dans cette thèse, nous concentrons notre attention sur les 3D moments orthogonaux de Gauss-Hermite, les moments invariants 2D et 3D de Gauss-Hermite, l'algorithme rapide de l'attribut de cohérence et les applications de l'interprétation sismique en utilisant la méthode des moments.Nous étudions les méthodes de suivi automatique d'horizon sismique à partir de moments de Gauss-Hermite en cas de 1D et de 3D. Nous introduisons une approche basée sur une étude multi-échelle des moments invariants. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode des moments 3D de Gauss-Hermite est plus performante que les autres algorithmes populaires.Nous avons également abordé l'analyse des faciès sismiques basée sur les caractéristiques du vecteur à partir des moments 3D de Gauss -Hermite, et la méthode de Cartes Auto-organisatrices avec techniques de visualisation de données. L'excellent résultat de l'analyse des faciès montre que l'environnement intégré donne une meilleure performance dans l'interprétation de la structure des clusters.Enfin, nous introduisons le traitement parallèle et la visualisation de volume. En profitant des nouvelles performances par les technologies multi-threading et multi-cœurs dans le traitement et l'interprétation de données sismiques, nous calculons efficacement des attributs sismiques et nous suivons l'horizon. Nous discutons également l'algorithme de rendu de volume basé sur le moteur Open-Scene-Graph qui permet de mieux comprendre la structure de données sismiques.

This thesis regards the problem of optimal management of water resources in inland navigation networks from a control theory perspective. In particular, the main objective to be attained consists in guaranteeing the navigability condition of the network, i.e., ensuring that the water levels are such that vessels can travel safely. More specifically, the water levels must be kept within an interval around the setpoint. Other common objectives include minimizing the operational cost and ensuring a long lifespan of the equipment. However, inland navigation networks are large-scale systems characterized by a number of features that complicate their management, namely complex dynamics, large time delays and negligible bottom slopes. In order to achieve the optimal management, the efficient control of the hydraulic structures, e.g., gates, weirs and locks, must be ensured. To this end, a control-oriented modeling approach is derived based on an existing simplified model obtained from the Saint-Venant equations. This representation reduces the complexity of the original model, provides flexibility and allows to coordinate current and delayed information in a systematic manner. However, the resulting model formulation belongs to the class of delayed descriptor systems, for which standard control and state estimation tools would need to be extended. Instead, model predictive control and moving horizon estimation can be easily adapted for this formulation, as well as being able to deal with physical and operational constraints in a natural manner. Due to the large dimensionality of inland navigation networks, a centralized implementation is often neither possible nor desirable. In this regard, non-centralized approaches are considered, decomposing the overall system in subsystems and distributing the computational burden among the local agents, each of them in charge of meeting the local objectives. Given the fact that inland navigation networks are strongly coupled systems, a distributed approach is followed, featuring a communication protocol among local agents. Despite the optimality of the computed solutions, state estimation will only be effective provided that the sensors acquire reliable data. Likewise, the control actions will only be applied correctly if the actuators are not impacted by faults. Indeed, any error can lead to an inefficient management of the system. Therefore, the last part of the thesis is concerned with the design of supervisory strategies that allow to detect and isolate faults in inland navigation networks. All the presented modeling, centralized and distributed control and state estimation and fault diagnosis approaches are applied to a realistic case study based on the inland navigation network in the north of France to validate their effectiveness.
Cette thèse contribue à répondre au problème de la gestion optimale des ressources en eau dans les réseaux de navigation intérieure du point de vue de la théorie du contrôle. Les objectifs principales à atteindre consistent à garantir la navigabilité des réseaux de voies navigables, veiller à la réduction des coûts opérationnels et à la longue durée de vie des équipements. Lors de la conception de lois de contrôle, les caractéristiques des réseaux doivent être prises en compte, à savoir leurs dynamiques complexes, des retards variables et l’absence de pente. Afin de réaliser la gestion optimale, le contrôle efficace des structures hydrauliques doit être assuré. A cette fin, une approche de modélisation orientée contrôle est dérivée. Cependant, la formulation obtenue appartient à la classe des systèmes de descripteurs retardés, pour lesquels la commande prédictive MPC et l’estimation d’état sur horizon glissant MHE peuvent être facilement adaptés à cette formulation, tout en permettant de gérer les contraintes physiques et opérationnelles de manière naturelle. En raison de leur grande dimensionnalité, une mise en œuvre centralisée n’est souvent ni possible ni souhaitable. Compte tenu du fait que les réseaux de navigation intérieure sont des systèmes fortement couplés, une approche distribuée est proposée, incluant un protocole de communication entre agents. Malgré l’optimalité des solutions, toute erreur peut entraîner une gestion inefficace du système. Par conséquent, les dernières contributions de la thèse concernent la conception de stratégies de supervision permettant de détecter et d’isoler les pannes des équipements. Toutes les approches présentées sont appliquées à une étude de cas réaliste basée sur le réseau de voies navigables du nord e la France afin de valider leur efficacité.
La present tesi versa sobre el problema de la gestió òptima dels recursos hídrics en vies de navegació interior des de la perspectiva de la teoria de control. Concretament, l’objectiu principal radica en garantir la condició de navegabilitat del s is tema. Dit d’una altra manera, es vol garantir que els nivells d’aigua siguin tals que les embarcacions puguin navegar-hi de forma segura. Aquest objectiu s’assoleix mantenint els nivells a l’interior d’un interval construït al voltant del punt d’operació. Altres objectius comuns en aquest context as piren a minimitzar els cos tos associats a l’operació dels equips, així com a prolongar-ne la seva vida útil. Ara bé, les vies de navegació interior són sistemes a gran escala caracteritzats per dinàmiques complexes, grans retards temporals i pendents negligibles, aspectes que en dificulten la gestió. Per tal d’assolir la ges tió òptima, s’ha de garantir un control eficient de les estructures hidràuliques tals com comportes, dics i rescloses. Amb aquesta finalitat, es deriva un modelat del sistema orientat a control basat en un model existent simplificat, obtingut a partir de les equacions de Saint-Venant. Aquesta nova representació redueix la complexitat del model original, proporciona flexibilitat i permet coordinar informació actual i retardada de manera sistemàtica. Malgrat això, la formulació resultant pertany a la classe de sistemes descriptors amb retard, per als quals les tècniques de control i d’estimació estàndards necessiten ser esteses. En canvi, el control predictiu basat en models i l’estimació d’estat amb horitzó lliscant es poden adaptar fàcilment a la formulació proposada. A més, són capaços de tractar amb restriccions físiques i operacionals de forma natural. Degut a les grans dimensions de les vies de navegació interior, una implementació centralitzada no resulta, tot sovint, ni possible ni desitjada. Per tal de pal·liar aquest problema, es consideren mètodes no centralitzats. D’aquesta manera, es descompon el sistema global en subsistemes i es distribueix la càrrega computacional del problema centralitzat entre els agents locals, de manera que cadascun d’ells s’encarrega de fer complir els objectius locals . En tant que les vies de navegació interior són sistemes fortament connectats, se segueix un plantejament distribuït, incloent un protocol de comunicació entre els agents locals. Malgrat la optimalitat dels resultats que les estratègies proposades puguin proporcionar, l’estimació d’estat només serà efectiva a condició que els sensors proveeixin informació fiable. Igualment, les accions de control únicament es podran aplicar correctament si els actuadors no estan afectats per fallades. En efecte, qualsevol error pot conduir a una gestió ineficaç del sistema. És per aquest motiu que la darrera part de la tes i tracta s obre el disseny d’estratègies de supervisió, que permetin detectar i aïllar fallades en vies de navegació interior. Tots els resultats de modelat, control i estimació d’es tat centralitzats i distribuïts, així com de diagnòstic de fallades, s’apliquen a un cas d’estudi realista, basat en les vies de navegació interior del nord de França, per tal de provar-ne la seva eficàcia.
La presente tesis versa sobre el problema de la gestión óptima de los recursos hídricos en vías de navegación interior desde la perspectiva de la teoría de control. En concreto, el objetivo principal consiste en garantizar la condición de navegabilidad del sistema, es decir, garantizar que los niveles de agua de los canales sean tales que las embarcaciones puedan navegar de forma segura. Dicho objetivo se consigue manteniendo los niveles dentro de un intervalo alrededor del punto de operación. Otros objetivos comunes consisten en minimizar los costes asociados a la operación de los equipos, así como a extender su vida útil. Hay que tener en cuenta que las vías de navegación interiores son sistemas a gran escala caracterizados por dinámicas complejas, grandes retardos temporales y pendientes prácticamente nulas, lo que dificulta su gestión. Para alcanzar la gestión óptima, se debe garantizar un control eficiente de las estructuras hidráulicas tales como compuertas, diques y esclusas, y para ello se deriva un modelado del sistema orientado a control, basado en un modelo simplificado ya existente, obtenido a partir de las ecuaciones de Saint-Venant. Esta nueva representación reduce la complejidad del modelo original, proporciona flexibilidad y permite coordinar información actual y retardada de forma sistemática. Sin embargo, la formulación resultante pertenece a la clase de sistemas descriptores con retardos, para los cuales las técnicas de control y de estimación de estado estándares necesitan ser extendidas. En cambio, el control predictivo basado en modelos y la estimación de estado con horizonte deslizante pueden ser fácilmente adaptadas para la formulación propuesta, además de permitir lidiar con restricciones físicas y operacionales de forma natural. Hay que tener en cuenta que, debido a las grandes dimensiones de las vías de navegación interior, una implementación centralizada no es, a menudo, ni posible ni deseada, y para paliar este problema se consideran los enfoques no centralizados. De este modo, se descompone el sistema global en subsistemas y se distribuye la carga computacional del problema centralizado entre los agentes locales, de manera que cada uno de ellos se encarga de cumplir los objetivos locales. Como las vías de navegación interior son sistemas fuertemente conectados, se sigue un enfoque distribuido, incluyendo un protocolo de comunicación entre los agentes. También se ha de considerar que la estimación de estado sólo será efectiva a condición de que los sensores provean información fiable. Asimismo, las acciones de control únicamente se podrán aplicar correctamente si los actuadores no están afectados por fallas. En efecto, cualquier avería puede conducir a una gestión ineficaz del sistema. Es por ello que la última parte de la tesis trata sobre el diseño de estrategias de supervisión que permitan detectar y aislar fallas en vías de navegación interior. Todos los resultados de modelado, control y estimación de estado centralizados y distribuidos, así como de diagnóstico de fallas, se aplican a un caso de estudio realista basado en las vías de navegación interior del norte de Francia para probar su eficacia.

Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse s’inscrivent dans le cadre des Systèmes de TransportIntelligents (STI). Bien que les premières études sur ces systèmes ont commencé dans les années 60, leurdéveloppement reposant sur les techniques de l’information et de la communication, a atteint sa maturitédans le début des années 80. Les STI, sont composés de différents systèmes et intègrent différents concepts(systèmes embarqués, capteurs intelligents, autoroutes intelligentes, . . .) afin d’optimiser le rendementdes infrastructures routières et répondre aux problèmes quotidiens des congestions. Ce mémoire présentequatre contributions dans le cadre du trafic routier et aborde les problèmes de l’estimation et de lacommande afin d’éliminer les problèmes de congestions « récurrentes ». Le premier point traite unproblème crucial dans le domaine des STI qui est celui de l’estimation. En effet, la mise en oeuvre delois de commande pour réguler le trafic impose de disposer de l’ensemble des informations concernantl’évolution de l’état du trafic. Dans ce contexte, deux algorithmes d’estimation sont proposés. Le premierrepose sur l’emploi du modèle METANET et les techniques de modes de glissement d’ordre supérieur. Lesecond est basé sur les CTM (Cell Transmission Models). Plusieurs études comparatives avec les filtresde Kalman sont proposées. La seconde contribution concerne la régulation du trafic. L’accent est mis surle contrôle d’accès isolé en utilisant les algorithmes issus du mode de glissement d’ordre supérieur. Cettecommande est enrichie en introduisant une commande intégrée combinant le contrôle d’accès et le routagedynamique. L’ensemble des résultats, validé par simulation, est ensuite comparé aux stratégies classiquesnotamment le contrôle d’accès avec l’algorithme ALINEA. La troisième contribution traite des problèmesde coordination. En effet, l’objectif est d’appliquer le principe de la commande prédictive pour contrôlerplusieurs rampes d’accès simultanément. L’ensemble des contributions ont été validées en utilisant desdonnées réelles issues en grande partie de mesures effectuées sur des autoroutes françaises. Les résultatsobtenus ont montré un gain substantiel en termes de performances tels que la diminution du trajet, dutemps d’attente, de la consommation énergétique, ainsi que l’augmentation de la vitesse moyenne. Cesrésultats permettent d’envisager plusieurs perspectives nouvelles de développement des recherches dansce domaine susceptibles d’apporter des solutions intéressantes
The works presented in this PhD dissertation fit into the framework of Intelligent TransportationSystems. Although the beginnings of these systems have started since the 60s, their development, basedon information and communication technologies, has reached maturity during the early 80s. The ITS usesthe intelligence of different systems (embedded systems, intelligents sensors, intelligents highways, etc.)in order to optimize road infrastructures performances and respond to the daily problems of congestions.The dissertation presents four contributions into the framework of road traffic flow and tackles theestimation and control problems in order to eliminate or at least reduce the “recurrent" congestionsphenomena. The first point treats the problem of traffic state estimation which is of most importance inthe field of ITS. Indeed, the implementation and performance of any control strategy is closely relatedto the ability to have all needed information about the traffic state describing the dynamic behavior ofthe studied system. Two estimation algorithms are then proposed. The first one uses the “metanet"model and high order sliding mode techniques. The second is based on the so-called Cell TransmissionModels. Several comparative studies with the Kalman filters, which are the most used in road traffic flowengineering, are established in order to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. Thethree other contributions concern the problem of traffic flow control. At first, the focus is on the isolatedramp metering using an algorithm based on the high order sliding mode control. The second contributiondeals with the dynamic traffic routing problem based on the high order sliding mode control. Such controlstrategy is enriched by introducing the concept of integration, in the third contribution. Indeed, integratedcontrol consists of a combination of several traffic control algorithms. In this thesis the proposed approachcombines an algorithm of on-ramp control with a dynamic traffic routing control. The obtained results arevalidated via numerical simulations. The validated results of the proposed isolated ramp metering controlare compared with the most used ramp metering strategy : ALINEA. Finally, the last contributiontreats the coordination problems. The objective is to coordinate several ramps which cooperate andchange information in order to optimize the highway traffic flow and reduce the total travel time in theapplied area. All these contributions were validated using real data mostly from French freeways. Theobtained results show substantial gains in term of performances such as travel time, energetic consumptiondecreasing, as well as the increasing in the mean speed. These results allow to consider several furtherworks in order to provide more interesting and efficient solutions in the ITS field

L'étude des systèmes mécaniques sous-actionnés est inspirée principalement de la structure du corps humain, ils admettent des degrés de liberté plus nombreux que les actionneurs. Une première contribution de cette thèse est l'élaboration de lois de commande directement basées sur les équations non linéaires conduisant à la garantie d'un domaine d'attraction quantifiable, ce qui n'est pas possible en général par le biais de modèles linéarisés. La commande de tels systèmes, lorsqu'on veut la mettre en pratique, se trouve confrontée à la présence inévitable de perturbations et de frottements. La présence de frottements sur les parties non actionnées ne satisfait pas la condition de recouvrement. On proposera ici une commande à structure variable dite quasi-homogène, permettant de forcer à zéro une sortie fictive permettant de découpler le système par rapport aux entrées de commande tout en garantissant la stabilité de la dynamique des zéros correspondante. On montre sur l'exemple du pendule inversé que la méthodologie proposée permet de diminuer l'effet des perturbations ne satisfaisant pas la condition de recouvrement.
La deuxième partie de cette thèse parle de techniques de différenciations qui sont de nature algébrique. On présentera des résultats expérimentaux de la commande d'un pendule inversé avec estimation algébrique des vitesses connaissant les positions respectives. Ensuite, nous proposerons une extension multidimensionnelle de ces techniques de dérivation, i.e. des techniques d'estimation des dérivées partielles d'une fonction multidimensionnelle. Ces techniques peuvent être appliquées en traitement d'image par exemple, ce que nous laisserons au titre de perspectives.

Cette thèse propose une méthode originale d'estimation ensembliste d'états de procédés nonlinéaires discrets, qui est globalement convergente. La méthode est basée sur une technique d'estimation à horizon glissant par intervalles (IMHSE), couplé à une technique d'optimisation globale de fonctions non-linéaires qui utilise l'arithmétique par intervalles. En d'autres termes, la méthode IMHSE résout le problème d'estimation d'état d'un système dynamique par un problème statique d'optimisation globale non-linéaire par intervalles, sur un horizon de temps prédéfini. Les mesures faites hors ligne dans un procédé peuvent être utilisées facilement dans cet observateur ensembliste pour reconstruire les variables de l'état qui sont représentés par intervalles. Ce travail considère aussi la détection de dysfonctionnement d'un modèle en utilisant un observateur IMHSE multi-modèles (une propriété de plus donnée à notre observateur). L'objectif de cette approche multi-modèles est de détecter les variations dynamiques des paramètres du modèle dans le temps. Ces variations sont prises en considération en utilisant plusieurs modèles différents. Ces modèles seront commutés par notre observateur ensembliste pour reconstruire les états du système. Mis d'une façon simple, cette approche consiste à utiliser un modèle nominal pour l'état et d'autres modèles pour décrire les situations possibles de fonctionnement anormal (paramètres perturbés). L'algorithme nous permet de connaître en ligne quel est le meilleur modèle qui décrit le comportement réel du système. La technique proposée a été appliquée sur des modèles de procédés complexes biotechnologiques tel que la fermentation sur substrat solide, et à des bioprocédés décrit par des modèles hybrides. Les résultats obtenus par simulation montrent que ce type d'observateur a des avantages sur les autres observateurs et filtres, et qu'il peut être facilement appliqué dans un contexte industriel.