This thesis considers the application of neural networks to automotive suspension systems. In particular their ability to learn non-linear feedback control relationships. The speed of processing, once trained, means that neural networks open up new opportunities and allow increased complexity in the control strategies employed. The suitability of neural networks for this task is demonstrated here using multilayer perceptron, (MLP) feed forward neural networks applied to a quarter vehicle simulation model. Initially neural networks are trained from a training data set created using a non-linear optimal control strategy, the complexity of which prohibits its direct use. They are shown to be successful in learning the relationship between the current system states and the optimal control.

Thesis (M.Eng.(Faculty of Engineering, The Built Environment and Information Technology))--University of Pretoria, 2009. / Abstracts in English and Afrikaans. Includes bibliographical references (leaves 180-187).

In recent years Stewart platforms have been increasingly studied and developed. These parallel manipulators offer a number of advantages over traditional serial manipulators including high rigidity, good positioning accuracy and high load to weight ratio. The main disadvantage associated with parallel manipulators is that they have relatively limited workspaces. Numerous researchers have thus emphasized the need to develop refined methods for the determination of workspaces of such manipulators. This study is primarily concerned with extensions to a novel optimization approach for the determination of manipulator accessible output sets. The optimization approach provides a general method for the determination of workspaces of both serial and parallel manipulators and has the considerable advantage that it may easily be automated. Furthermore, the approach allows for the easy and systematic implementation of various physical constraints acting on manipulators. Established methods for workspace determination are reviewed and illustrated by application to a simple two degree of freedom example. The original optimization approach is extended and generalize< to enable the determination of non-convex workspaces. Simply stated, the approach consists of finding the points of intersection of the workspace boundary with a number of successive search elements. The points of intersection are determined by means of optimization techniques in which a dynamic constrained optimization algorithm is used. Two new methodologies, the modified ray method and the chord method, are proposed. Differences between these methods are illustrated using a simple example. The optimization approach, embodied in the proposed methodologies, is applied to the determination of workspaces of planar Stewart platforms of varied designs. A formulation for all constraints acting on planar Stewart platforms is introduced and implemented in the optimization approach. A special case of manipulator geometry, where the orientation of the platform is effectively redundant in determining the extreme reach of the manipulat'1r, is identified and studied. A slight modification to the optimization methodologies is introduced to allow for the determination of workspaces of such redundant manipulators. The modified ray and chord methods proposed in this study have proven capable of determining convex and non-convex manipulator workspaces. Of the two new methods, the chord approach is the most reliable in determining non-convex workspaces. Both optimization methodologies have been implemented in practical interactive computer systems, which allow for the easy determination of workspaces of planar Stewart pla1 forms of arbitrary geometry. / Dissertation (M Eng (Mechanical Engineering))--University of Pretoria, 2006. / Mechanical and Aeronautical Engineering / unrestricted

La modélisation des systèmes dynamiques requiert la prise en compte d'incertitudes liées à l'existence inévitable de bruits (bruits de mesure, bruits sur la dynamique), à la méconnaissance de certains phénomènes perturbateurs mais également aux incertitudes sur la valeur des paramètres (spécification de tolérances, phénomène de vieillissement). Alors que certaines de ces incertitudes se prêtent bien à une modélisation de type statistique comme par exemple les bruits de mesure, d'autres se caractérisent mieux par des bornes, sans autre attribut. Dans ce travail de thèse, motivés par les observations ci-dessus, nous traitons le problème de l'intégration d'incertitudes statistiques et à erreurs bornées pour les systèmes linéaires à temps discret. Partant du filtre de Kalman Intervalle (noté IKF) développé dans [Chen 1997], nous proposons des améliorations significatives basées sur des techniques récentes de propagation de contraintes et d'inversion ensembliste qui, contrairement aux mécanismes mis en jeu par l'IKF, permettent d'obtenir un résultat garanti tout en contrôlant le pessimisme de l'analyse par intervalles. Cet algorithme est noté iIKF. Le filtre iIKF a la même structure récursive que le filtre de Kalman classique et délivre un encadrement de tous les estimés optimaux et des matrices de covariance possibles. L'algorithme IKF précédent évite quant à lui le problème de l'inversion des matrices intervalles, ce qui lui vaut de perdre des solutions possibles. Pour l'iIKF, nous proposons une méthode originale garantie pour l'inversion des matrices intervalle qui couple l'algorithme SIVIA (Set Inversion via Interval Analysis) et un ensemble de problèmes de propagation de contraintes. Par ailleurs, plusieurs mécanismes basés sur la propagation de contraintes sont également mis en oeuvre pour limiter l'effet de surestimation due à la propagation d'intervalles dans la structure récursive du filtre. Un algorithme de détection de défauts basé sur iIKF est proposé en mettant en oeuvre une stratégie de boucle semi-fermée qui permet de ne pas réalimenter le filtre avec des mesures corrompues par le défaut dès que celui-ci est détecté. A travers différents exemples, les avantages du filtre iIKF sont exposés et l'efficacité de l'algorithme de détection de défauts est démontré.

Cette thèse rappelle les fondements du pilotage des systèmes logistiques et montre l'intérêt de la mise en place d'un SCP (Systèmes Contrôlés par le produit). L'intégration de tels systèmes doit d'abord prendre en compte la cohérence entre les différents éléments le constituant. Ainsi les systèmes centralisés cherchent à proposer des plans de moyen, long termes visant un optimal de coût, mais aussi une certaine stabilité et peu de nervosité. Par ailleurs, les systèmes distribués ont démontré leur capacité à permettre une réaction rapide à des événements impromptus survenant dans le système physique. L'hybridation de ces deux types de pilotage est donc une voie de gain de productivité pour les systèmes logistiques et industriels. Le premier chapitre de la thèse décrit l'évolution des systèmes de planification et de pilotage de la production, avec l'objectif d'identifier les forces et faiblesses des différentes approches proposées jusqu'à nos jours et permettent définir l'objectif général de la thèse. Le chapitre deux analyse l'état de l'art concernant les outils de modélisation des systèmes de production centralisés/distribués et aussi le concept de contrôle par le produit. Ce chapitre sert de base pour définir les objectifs spécifiques de la thèse. Le chapitre trois présente le cadre de modélisation proposé. Ce cadre est basé sur une approche cybernétique, et plus spécifiquement sur le modèle de système viable (VSM). Le chapitre démarre avec une présentation générale du modèle de système viable, puis présente un modèle générique de modélisation de systèmes contrôlés par le produit. Enfin, le chapitre décrit une application de ce cadre général aux systèmes de planification et pilotage de la production de type SCP. Le chapitre quatre définit les différentes méthodes de décision, tant centralisées que distribuées, développées pour l'implémentation du modèle générique définit dans le chapitre trois. Aux niveaux centralisés et distribués ces méthodes sont basées sur des modèles de programmation mathématique développés pour considérer l'adaptabilité et la flexibilité du système. Le chapitre cinq montre les principaux résultats grâce à une application basée sur un cas industriel qui a nécessité le développement d'un outil de simulation qui considère des variables de court, moyen et long termes pour les différents modèles d'optimisation. Ces résultats montrent l'intérêt de ce type d'hybridation.

Les stratégies de maintenance et leurs évaluations demeurent une préoccupation particulièrement forte au sein des entreprises aujourd'hui. Les enjeux socio-économiques dépendant de la compétitivité de chacune d'entre elles sont de plus en plus étroitement liés à l'activité et à la qualité des interventions de maintenance. Une suite d'évènements particuliers peut, éventuellement, informer l'expert d'une panne prochaine. Notre étude tente d'appréhender " cette signature " à l'aide d'un modèle de Markov caché. Nous proposons à l'expert deux stratégies sur l'estimation du niveau de dégradation du système maintenu. La première stratégie consiste à utiliser des lois de dégradation non paramétrique et semi-paramétrique. La deuxième stratégie consiste à utiliser une approche markovienne. Toutes les propositions sont illustrées sur deux études de cas correspondant à deux situations réelles de travail (système continu dans la fabrication de pain et produits moulés en alliages d'aluminium dans le cadre d'un processus discontinu).

The author received the Ph.D. degree in Automatic Control from the Saint-Petersburg State Electrical Engineering University (Russia) in 2001, and the Dr.Sc. degree in Automatic control in 2006 from Institute for Problems of Mechanical Engineering RAS (Saint-Petersburg, Russia). From 2000 to 2009 he was research fellow of the Institute for Problems of Mechanical Engineering RAS, Control of Complex Systems Laboratory. From 2006 to 2011 he was working with the LSS (Supelec, France), the Montefiore Institute (University of Liege, Belgium) and the Automatic control group at IMS lab (University of Bordeaux I, France). Since 2011 he joined the Non-A team at INRIA-LNE centre in Lille, France. He is a member of the IFAC TCs on Adaptive and Learning Systems and Control for Society. He is Senior member of IEEE. His main research interests include nonlinear oscillation analysis, observation and control, switched and nonlinear system stability. During his scientific carrier he published over 140 papers, books and technical reports. The subject of the dissertation deals with the main research direction of the author: analysis, estimation and control in nonlinear oscillating systems. It is an emerging area of research touching many applicative domains. This field strives for new estimation and control algorithms since frequently, due to peculiarities of this type of systems, the conventional approaches do not provide solutions with a satisfactory performance. Some control and estimation solutions for oscillating systems proposed by the author are given in the thesis. The hybrid or/and supervisory systems method is selected as the basement of design of new tools for analysis, observation and control of nonlinear oscillations. The first chapter of the thesis deals with presentation of scientific background and experience of the author. In the second chapter an approach to analysis of existence of oscillations is presented, an adaptive control algorithm for bifurcation control is briefly described, and an approach for entrainment of periodical systems based on PRC is introduced. In the third chapter the main planned future directions of research of the author are given. Appendices contain the full list of publications and the texts of four selected papers.

Producteur d'électricité, la CNR gère 19 barrages et 19 centrales hydroélectriques répartis le long du Rhône de la frontière Suisse à la Méditerranée. La majorité des aménagements de ce fleuve sont équipés de la commande prédictive. Cette méthode de régulation a nettement amélioré la gestion de ces aménagements. Cependant, il existe des situations qui perturbent le calcul de cette commande. L'objectif de ce travail de recherche est donc de mettre au point une méthodologie et des algorithmes pour détecter les sources d'erreurs, les corriger et recaler le modèle hydraulique sur lequel s'appuie le calcul de la commande, au fur et à mesure de l'acquisition des données observées. Pour cela, la méthode d'assimilation de données de type stochastique tel que le filtre de Kalman semble être la plus adaptée. L'hypothèse forte de cette méthode est la nécessité d'employer un modèle linéaire bien que le système étudié soit non-linéaire. De ce fait, analyser l'impact de la linéarisation du modèle et déterminer ses limites d'application, furent indispensable. Pour s'assurer de l'efficacité de cette méthode, une étude de la convergence du filtre a été menée. Puis les notions d'observabilité et de détectabilité ont été abordées afin de déterminer les hypothèses suffisantes à la convergence du filtre. Pour illustrer ces études, des tests sur des expériences jumelles ont été réalisés afin de voir si le filtre de Kalman joue bien son rôle d'estimateur d'état dans diverses situations jugées problématiques pour la régulation. L'originalité de ce travail a aussi été la possibilité de traiter des scénarii réels sur la plateforme de tests de la régulation de la CNR. Cet outil a donc servi à faire un comparatif entre la méthode de mise à jour des observations qui est actuellement utilisée pour la régulation des aménagements du Rhône et celle qui est étudiée dans ce travail de thèse.

Dans cette thèse, nous étudions un système à temps discret de dimension N, dont les paramètres varient périodiquement. Le système de dimension N est construit à partir de n sous-systèmes de dimension un couplés symétriquement. Dans un premier temps, nous donnons les propriétés générales du système de dimension N. Dans un second temps, nous étudions le cas particulier où le sous-système de dimension un est défini à l'aide d'une transformation logistique. Nous nous intéressons plus particulièrement à la structure des bifurcations lorsque N=1 ou 2. Des zones échangeurs centrées sur des points cuspidaux sont obtenues dans le cas de courbes de bifurcation de type fold (nœud-col). Ensuite, nous nous intéressons au comportement de circuits de type Chua couplés lorsqu'un paramètre varie lui aussi périodiquement, la période étant celle d'une des variables d'état interne au système. A partir de l'étude des bifurcations du système, la non existence de cycles d'ordre impair et la coexistence de plusieurs attracteurs est mise en évidence. D'autre part, on peut mettre en évidence la coexistence de différents attracteurs pour lesquels les états de synchronisation sont distincts. Le cas continu est comparé avec le cas discret. Des phénomènes tout à fait similaires sont obtenus. Il est important de noter que l'étude d'un système à temps discret est plus facile et plus rapide que celle d'un système à temps continu. L'étude du premier système permet donc d'avoir des informations sur ce qui peut se produire dans le cas continu. Pour terminer, nous analysons le comportement d'un autre système couplé à temps continu, basé lui aussi sur le circuit de Chua, mais pour lequel la commutation qui contrôle la variation du paramètre s'effectue différemment du premier système. Ce type de commutation génère une augmentation du nombre d'attracteurs.

Cette thèse présente une approche de modélisation inspirée par la robotique pour l'étude des changements conformationnels des protéines. Cette approche est basée sur une représentation mécanistique des protéines permettant l'application de méthodes efficaces provenant du domaine de la robotique. Elle fournit également une méthode appropriée pour le traitement " gros-grains " des protéines sans perte de détail au niveau atomique. L'approche présentée dans cette thèse est appliquée à deux types de problèmes de simulation moléculaire. Dans le premier, cette approche est utilisée pour améliorer l'échantillonnage de l'espace conformationnel des protéines. Plus précisément, cette approche de modélisation est utilisée pour implémenter des classes de mouvements pour l'échantillonnage, aussi bien connues que nouvelles, ainsi qu'une stratégie d'échantillonnage mixte, dans le contexte de la méthode de Monte Carlo. Les résultats des simulations effectuées sur des protéines ayant des topologies différentes montrent que cette stratégie améliore l'échantillonnage, sans toutefois nécessiter de ressources de calcul supplémentaires. Dans le deuxième type de problèmes abordés ici, l'approche de modélisation mécanistique est utilisée pour implémenter une méthode inspirée par la robotique et appliquée à la simulation de mouvements de grande amplitude dans les protéines. Cette méthode est basée sur la combinaison de l'algorithme RRT (Rapidly-exploring Random Tree) avec l'analyse en modes normaux, qui permet une exploration efficace des espaces de dimension élevée tels les espaces conformationnels des protéines. Les résultats de simulations effectuées sur un ensemble de protéines montrent l'efficacité de la méthode proposée pour l'étude des transitions conformationnelles.