Les travaux présentés dans ce mémoire constituent une contribution à la conception de méthodes systématiques pour l'analyse et la commande de systèmes périodiques et incertains. Une partie importante de cette thèse est également consacrée au contrôle d'attitude de satellites dont la dynamique se prête naturellement à une représentation sous forme de modèles périodiques soumis à des incertitudes. La première partie propose une présentation unifiée des résultats d'analyse et de synthèse de modèles périodiques et incertains à temps-discret via des méthodes basées sur des inégalités linéaires matricielles (LMI) et en s'appuyant sur la théorie de Lyapunov. Par la suite, l'accent est mis sur une nouvelle classe de correcteurs périodiques à mémoire pour lesquels l'entrée de commande est construite en utilisant l'historique des états du système conservés en mémoire. Des exemples numériques démontrent que ces nouveaux degrés de liberté permettent de repousser les limites des performances robustes. La seconde partie s'intéresse aux aspects de périodicité et de robutesse du contrôle d'attitude de satellite rencontrés notamment lors de l'utilisation des magnéto-coupleurs. Ces actionneurs s'appuient sur le champ géomagnétique variant périodiquement le long de l'orbite du satellite. Différentes stratégies de commande sont mises en oeuvre et comparées entre elles avec le souci constant de tenir compte des principales limitations des actionneurs. Cette démarche conduit à une nouvelle loi de commande périodique régulant le moment cinétique des roues à réactions sans perturber le contrôle d'attitude dont l'effort de commande est réparti sur l'ensemble des actionneurs.

Les observateurs sont des capteurs logiciels ayant pour but la reconstruction d'état pour la supervision, la commande ou le diagnostic des systèmes. Dans ce travail, on s'intéresse à la résolution du compromis entre la rapidité de la convergence et l'insensibilité aux bruits de mesure duquel souffre l'observateur à grand gain. Dans un premier temps, on propose la synthèse d'un observateur à grand gain dynamique pour certaines classes de systèmes non linéaires multi-sorties uniformément observables. La caractéristique principale de ce type d'observateurs réside dans le fait que le gain de l'observateur est pris variable au cours de temps et obéit à une dynamique de type Ricatti. La convergence exponentielle de l'observateur à grand gain dynamique est détaillée. Ensuite, on adopte une stratégie floue pour la résolution du dit compromis et on valide cette approche sur un réacteur chimique. Dans la dernière partie de ce travail, on traite la synthèse d'une commande avec retour d'état pour une classe des systèmes non linéaires afin de résoudre un problème de poursuite de trajectoire. Les performances des observateurs proposés sont illustrées en simulation à travers des exemples académiques et des exemples réels d'application relatifs à un réacteur chimique.

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Le raisonnement diagnostique (abductif) et le raisonnement de prédiction (inductif) sont deux des méthodes de raisonnement qui permettent la découverte de connaissances nouvelles. Lorsque le raisonnement abductif est le processus permettant de trouver la meilleure explication (hypothèse) pour un ensemble d'observations (Josephson, 1994), le raisonnement de prédiction est le processus, à partir d'un ensemble d'observations, permettant de trouver tous les résultats possibles. Ces observations peuvent être les symptômes d'un patient, des expériences concernant les réseaux métaboliques et génomiques, etc. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la représentation, l'analyse et la synthèse des réseaux de signalisation génomique en utilisant la logique des hypothèses. En fait, ce mémoire se focalise sur la modélisation des voies de signalisation en réponse à la cassure double-brin de l'ADN. Pour implémenter l'abduction nous utilisons les algorithmes de production. Ensuite, la logique des défauts permet de construire des modèles de représentation minimale. Ces algorithmes de découvertes de connaissances sont prouvés sur la carte de cassure double brin de l'ADN. Cette carte est minimale en tant que graphe de causalité biologique et elle permet d'intégrer les données biomoléculaires.

Miniature compliant grippers are designed and developed to manipulate biological cells and characterize them. Apart from grippers, other compliant mechanisms are also demonstrated to be effective in manipulation and characterization. Although scalability and force-sensing capability are inherent to a compliant mechanism, it is important to design a compliant mechanism for a given application. Two techniques based on Spring-lever models and kinetoelastostatic maps are developed and used for designing compliant devices. The kinetoelastostatic maps-based technique is a novel approach in designing a mechanism of a given topology and shape. It is also demonstrated that these techniques can be used to tune the stiffness of a mechanism for a given application. In situations where any single mechanism is incapable of executing a specific task, two or more mechanisms are combined into a single continuum with enhanced functionality. This has led to designs of composite compliant mechanisms. Biological cells are manipulated using compliant grippers in order to study their mechanical responses. Biological cells whose size varies from 1 mm (a large zebrafish embryo) to 10 µm (human liver cells), and which require the grippers to resolve forces ranging from 1 mN (zebrafish embryo) to 10 nN (human cells), are manipulated. In addition to biological cells, in some special cases such as tissue-cutting and cement-testing, inanimate specimens are used to highlight specific features of compliant mechanisms. Two extreme cases of manipulation are carried out to demonstrate the efficacy of the design techniques. They are: (i) breaking a stiff cement specimen of stiffness 250 kN/m (ii) gentle grasping of a soft zebrafish embryo of stiffness 10 N/m. Apart from manipulation, wherever it is viable, the mechanisms are interfaced with a haptic device such that the user’s experience of manipulation is enriched with force feedback. An auxiliary study on the characterization of cells is carried out using a micro¬pipette based aspiration technique. Using this technique, cells existing in different conditions such as perfusion, therapeutic medicines, etc., are mechanically characterized. This study is to qualitatively compare aspiration-based techniques with compliant gripper-based manipulation techniques. A compliant gripper-based manipulation technique is beneficial in estimating the bulk stiffness of the cells and can be extended to estimate the distribution of Young’s modulus in the interior. This estimation is carried out by solving an inverse problem. A previously reported scheme to solve over specified boundary conditions of an elastic object—in this case a cell—is improved, and the improved scheme is validated with the help of macro-scale specimens.

This thesis addresses the problem of positional consensus of multi-agent systems. A positional consensus is achieved when the agents converge to a point. Some applications of this class of problem is in mid-air refueling of the aircraft or UAVs, targeting a geographical location, etc. In this research work some positional consensus algorithms have been developed. They can be categorized in two part (i) Broadcast control based algorithm (ii) Distributed control based algorithm. In case of broadcast based algorithm control strategies for a group of agents is developed to achieve positional consensus. The problem is constrained by the requirement that every agent must be given the same control input through a broadcast communication mechanism. Although the control command is computed using state information in a global framework, the control input is implemented by the agents in a local coordinate frame. The mathematical formulation has been done in a linear programming framework that is computationally less intensive than earlier proposed methods. Moreover, a random perturbation input in the control command, that helps to achieve reasonable proximity among agents even for a large number of agents, which was not possible with the existing strategy in the literature, is introduced. This method is extended to achieve positional consensus at a pre-specified location. A comparison between the LP approach and the existing SOCP based approach is also presented. Some of the algorithm has been demonstrated successfully on a robotic platform made from LEGO Mindstorms NXT Robots. In the second case of broadcast based algorithm, a decentralized algorithm for a group of multiple autonomous agents to achieve positional consensus has been developed using the broadcast concept. Even here, the mathematical formulation has done using a linear programming framework. Each agent has some sensing radius and it is capable of sensing position and orientation with other agents within their sensing region. The method is computationally feasible and easy to implement. In case of distributed algorithms, a computationally efficient distributed rendezvous algorithm for a group of autonomous agents has been developed. The algorithm uses a rectilinear decision domain (RDD), as against the circular decision domain assumed in earlier work available in the literature. This helps in reducing its computational complexity considerably. An extensive mathematical analysis has been carried out to prove the convergence of the algorithm. The algorithm has also been demonstrated successfully on a robotic platform made from LEGO Mindstorms NXT Robots.

Cette thèse est une contribution au problème du pronostic des systèmes complexes. Plus précisément, elle concerne l'approche basée modèles et est composée de trois contributions principales. Tout d'abord, dans une première contribution une définition du concept de pronostic est proposée et est positionnée par rapport aux concepts de diagnostic et de diagnostic prédictif. Pour cela, une notion de contrainte temporelle a été introduite afin de donner toute pertinence à la prédiction réalisée. Il a également été montré comment le pronostic est lié à la notion d'accessibilité en temps fini. La deuxième contribution est dédiée à l'utilisation des observateurs à convergence en temps fini pour la problématique du pronostic. Une méthodologie de pronostic est présentée pour les systèmes non linéaires à échelle de temps multiple. Puis, une troisième contribution est introduite par l'utilisation des observateurs par intervalle pour le pronostic. Une méthodologie de pronostic est proposée pour les systèmes non linéaires incertains à échelle de temps multiple. Pour illustrer les différents résultats théoriques, des simulations ont été conduites sur un modèle de comportement d'un oscillateur électromécanique.

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur la stabilisation des systèmes descripteurs non linéaires représentés par des multi-modèles flous de type Takagi-Sugeno incertains et/ou perturbés. Dans ce cadre, des approches basées sur une fonction candidate quadratique de Lyapunov ont tout d'abord été développées. Celles-ci permettent la synthèse de lois de commande par la résolution d'un ensemble de contraintes LMIs (Inégalités Linéaires Matricielles). Les résultats de ces premières approches restent toutefois pessimistes vis-à-vis de l'ensemble des solutions accessible au problème de synthèse de lois de commande. Afin de réduire ce conservatisme, de nouvelles approches basées sur une fonction candidate non quadratique de Lyapunov et une loi de commande non PDC (Compensation Parallèle Distribuée) ont été proposées. Une autre source de conservatisme a ensuite été abordée. En effet, l'écriture classique de la dynamique de la boucle fermée introduit des termes croisés entre la commande et le modèle au sein des conditions LMIs à résoudre. L'utilisation de la propriété de redondance des descripteurs a alors permis de pallier cette source de conservatisme. En effet, l'écriture redondante de la dynamique de la boucle fermée permet de découpler les matrices du système à piloter de celles des gains de commande par retour d'état. Tirant parti de cette propriété, des problèmes réputés complexes en terme de formulation LMI ont étés traites tels que la synthèse de lois de commande robustes par retour de sortie dynamique et statique pour les systèmes standard de type Takagi-Sugeno incertains et/ou perturbés.

Les enjeux environnementaux, énergétiques et économiques actuels, nous amènent à proposer de nouvelles solutions de gestion énergétique afin d'éviter d'entrer dans une ère de récession énergétique brutale. À partir des constats établis par les institutions mondiales, telles que le GIEC, il est aujourd'hui admis par la communauté scientifique internationale, que la température moyenne de la Terre est en augmentation et que l'activité anthropique en est une des causes, sinon la plus importante. Les travaux réalisés et présentés dans ce manuscrit visent à répondre, en partie, à ces problématiques par la mise en place d'un système de contrôle supervisé permettant l'optimisation de la gestion énergétique d'un procédé hybride alliant l'énergie solaire à la géothermie, et destiné au chauffage dans le secteur du bâtiment. L'utilisation des méthodologies de l'intelligence artificielles telles que le neuroflou et la logique floue nous a permis de développer une plateforme de simulation d'un système énergétique hybride et d'en réaliser la gestion à l'aide de contrôleurs flous. Les résultats obtenus, par l'utilisation de ces contrôleurs, montrent qu'un choix judicieux des périodes et durées de marche du système d'extraction permet d'améliorer de façon significative le fonctionnement du procédé. La consommation électrique et le coût de fonctionnement de l'installation sont donc diminués, tout en respectant les contraintes techniques de fonctionnement et le confort thermique des habitants.