Dans cette thèse, nous proposons la synthèse d'observateurs adaptatifs pour certaines classes de systèmes non linéaires multi-sorties uniformément observables. Dans un premier temps, les systèmes avec une paramétrisation linéaire sont considérés. Ensuite, les résultats obtenus ont été étendus au cas de paramétrisation non linéaire. La caractéristique principale des observateurs proposés réside dans le fait que leur gain fait intervenir une fonction de synthèse dont le choix permet d'obtenir différents types d'observateurs tels que des observateurs de type grand gain classiques ou à modes glissants. De plus, le réglage de ce gain se fait à travers le choix d'un seul paramètre scalaire. La convergence exponentielle des observateurs proposés a été établie sous une certaine condition d'excitation persistante qui a été donnée. Dans la dernière partie de la thèse, nous proposons un schéma de commande adaptative avec retour de sortie pour une classe de systèmes non linéaires commandables et uniformément observables. Les performances des observateurs proposés sont illustrées en simulation à travers des exemples académiques et des exemples réels d'application relatifs à un moteur asynchrone, un bioréacteur et un moteur à fuel.

Le travail présenté dans ce mémoire de thèse porte sur la synthèse d'observateurs pour des classes de systèmes non linéaires à savoir les observateurs classiques utilisés pour l'estimation de l'état, les observateurs à entrées inconnues ou encore les observateurs adaptatifs. Nous proposons, dans une partie, une forme canonique d'observabilité non triangulaire caractérisant une large classe de systèmes multi-sorties observables pour toute entrée. Un observateur de type grand gain est proposé. La convergence exponentielle de l'observateur proposé est détaillée et la validation en simulation est illustrée à travers des exemples. Ensuite, nous traitons la synthèse d'observateurs à entrées inconnues. Une classe de systèmes comportant des entrées inconnues est présentée. L'observateur proposé permet d'estimer conjointement tous les états du système ainsi que toutes les entrées inconnues. La synthèse de cet observateur est vérifiée sous certaines conditions suffisantes inspirées de celles adoptées en l'absence des entrées inconnues. En effet, des simulations numériques montrent bien la convergence de l'observateur. Enfin, un observateur adaptatif est proposé pour la forme canonique non triangulaire introduite en début du mémoire. La convergence exponentielle de l'observateur proposé est établie sous une certaine condition d'excitation persistante qui a été donnée. Les performances de cet observateur sont illustrées en simulation à travers un exemple académique.

The heterogeneity of the environments as well as the diversity of patients' needs and profiles are major constraints that challenge the spread of ambient assistive living (AAL) systems. AAL environments are usually evolving by the introduction or the disappearance of sensors, devices and assistive services to respond to the evolution of patients' conditions and human needs. Therefore, a generic framework that is able to adapt to such dynamic environments and to integrate new sensors, devices and assistive services at runtime is required. Implementing such a dynamic aspect may produce an uncertainty derived from technical problems related to sensors reliability or network problems. Therefore, a notion of uncertain should be introduced in context representation and decision making in order to deal with this problem. During this thesis, I have developed a dynamic and extendible framework able to adapt to different environments and patients' needs. This was achieved based on my proposed approach of semantic Plug&Play mechanism. In order to handle the problem of uncertain information related to technical problems, I have proposed an approach for uncertainty measurement based on intrinsic characteristics of the sensors and their functional behaviors, then I have provided a model of semantic representation and reasoning under uncertainty coupled with the Dempster-Shafer Theory of evidence (DST) for decision making

Cette thèse contribue au contrôle de la myopie dans les systèmes flexibles de production (SFP). La myopie apparaît lorsque des entités décisionnelles prennent des décisions locales à partir d'une quantité d'information limitée. Cette prise de décision permet de réagir rapidement aux aléas mais induit une performance globale non optimale. Ainsi, ce phénomène doit être contrôlé afin d'obtenir des architectures de pilotage plus performantes. Après une étude du phénomène de myopie dans d'autres domaines, nous définissons la myopie dans les SFP. Un état de l'art sur les différents types d'architectures permet de retenir les architectures de pilotage hybride mixant hiérarchie et hétérarchie pour contrôler la myopie. Une typologie des architectures de pilotage hybride est ensuite réalisée avant qu'une nouvelle architecture ne soit proposée : ORCA. Après avoir été présentée, ORCA est déclinée au pilotage des SFP (ORCA-FMS). ORCA-FMS combine deux approches: un modèle linéaire (ILP) et une approche par champs de potentiel. ORCA-FMS est ensuite appliquée au cas d'étude de la cellule flexible de l'AIP PRIMECA de Valenciennes. Premièrement un modèle de simulation, le plus proche possible du cas d'étude réel est présenté. Il permet d'éprouver l'architecture dans l'environnement de simulation NetLogo. Deuxièmement, afin de valider la pertinence des comportements observés en simulation, l'architecture est mise en œuvre sur la cellule réelle à l'aide du concept de produit actif. Les équipements industriels utilisés pour cette mise en œuvre, le protocole expérimental, ainsi que les résultats obtenus sont détaillés et discutés.

La conservation des informations dans les industries dont le processus de transformation est divergent a toujours induit d'importantes contraintes, et en particulier dans l'industrie du bois. Les solutions de traçabilité existant à l'heure actuelle ne permettent pas de conserver ces informations tout au long du cycle de vie du produit bois. L'objectif de cette thèse est de montrer la faisabilité de deux concepts contribuant à la conservation de l'information : le paradigme de matière communicante et le paradigme de Virtual Manufacturing. Avec le premier, il est possible de conserver les informations relatives à l'origine du produit par l'intermédiaire d'un marquage chimique appliqué à l'ensemble de la matière, lequel marquage sera identifié par Résonance Quadrupolaire Nucléaire. Dans le deuxième paradigme nous anticipons l'évaluation des caractéristiques des produits finaux en numérisant la matière et en virtualisant les opérations de transformation. Grâce à cela, il est possible de déterminer les caractéristiques des produits réels en prenant en compte l'imperfection des données et des décisions.

Ce mémoire présente le travail de recherche effectué pour la conception d'une stratégie de commande originale, destinée aux systèmes de puissance hybrides en sites isolés. Le système considéré, voué à l'alimentation électrique d'une habitation, comprend deux sources, un groupe de panneaux photovoltaïques et une petite éolienne, et deux types de stockage, un banc de batteries lithium-ion et un de supercondensateurs. Face au problème de gestion de l'énergie dans un système hybride, et aux enjeux de maximisation de sa puissance produite, nous proposons de développer une stratégie de commande basée sur les flux d'énergie. pour cela, nous présentons dans un premier temps les modélisations d'Euler-Lagrange et hamiltonienne du système. Ces modèles permettent d'utiliser la propriété de passivité de celui-ci, et ainsi de synthétiser des commandes par injection d'amortissement pour chaque source, afin de maximiser sa production, et pour les supercondensateurs, dans le but d'assurer une répartition cohérente des flux d'énergie entre eux et les batteries. Les commandes sont finalement mises en œuvre dans un simulateur, puis dans un banc d'essai expérimental, afin d'une part de comparer leurs performances à celles de solutions préexistantes, et d'autre part de valider le bon fonctionnement du système hybride complet les utilisant.

Les réseaux de télécommunications deviennent de plus en plus complexes, notamment de par la multiplicité des technologies mises en oeuvre, leur couverture géographique grandissante, la croissance du trafic en quantité et en variété, mais aussi de par l' évolution des services fournis par les opérateurs. Tout ceci contribue à rendre la gestion de ces réseaux de plus en plus lourde, complexe, génératrice d'erreurs et donc coûteuse pour les opérateurs. On place derrière le terme réseaux autonomiques l'ensemble des solutions visant à rendre la gestion de ce réseau plus autonome. L'objectif de cette thèse est de contribuer à la réalisation de certaines fonctions autonomiques dans les réseaux de télécommunications. Nous proposons une stratégie pour automatiser la gestion des pannes tout en couvrant les différents segments du réseau et les services de bout en bout déployés au-dessus. Il s'agit d'une approche basée modèle qui adresse les deux difficultés du diagnostic basé modèle, à savoir: a) la façon d'obtenir un tel modèle, adapté à un réseau donné à un moment donné, en particulier si l'on souhaite capturer plusieurs couches et segments réseau et b) comment raisonner sur un modèle potentiellement énorme, si l'on veut gérer un réseau national par exemple. Pour répondre à la première diffculté, nous proposons un nouveau concept : l'automodélisation, qui consiste d'abord à construire les différentes familles de modèles génériques, puis à identifier à la volée les instances de ces mod èles qui sont déployées dans le réseau géré. La seconde diffculté est adressée grâce à un moteur d'auto-diagnostic actif, basé sur le formalisme des réseaux Bayesiens et qui consiste à raisonner sur un fragment du modèle du réseau qui est augmenté progressivement en utilisant la capacite d'automodélisation: des observations sont collectées et des tests réalisés jusqu'à ce que les fautes soient localisées avec précision. Cette approche de diagnostic actif a été expérimentée pour réaliser une gestion multi-couches et multi-segments des alarmes dans un reseau IMS (IP Multimedia Subsystem).

En automatique, l'obtention d'un modèle du système est la pierre angulaire des procédures comme la synthèse d'une commande, la détection des défaillances, la prédiction... Cette thèse traite de l'identification d'une classe de systèmes complexes, les systèmes dynamiques hybrides. Ces systèmes impliquent l'interaction de comportements continus et discrets. Le but est de construire un modèle à partir de mesures expérimentales d'entrée et de sortie. Une nouvelle approche pour l'identification de systèmes hybrides linéaires basée sur les propriétés géométriques des systèmes hybrides dans l'espace des paramètres est proposée. Un nouvel algorithme est ensuite proposé pour le calcul de la solution la plus parcimonieuse (ou creuse) de systèmes d'équations linéaires sous-déterminés. Celui-ci permet d'améliorer une approche d'identification basée sur l'optimisation de la parcimonie du vecteur d'erreur. De plus, de nouvelles approches, basées sur des modèles à noyaux, sont proposées pour l'identification de systèmes hybrides non linéaires et de systèmes lisses par morceaux.

Ce travail est focalisé sur le problème de la construction autonome du modèle 3D d'un objet inconnu en utilisant un robot humanoïde. Plus particulièrement, nous considérons un HRP-2 guidé par la vision au sein d'un environnement connu qui peut contenir des obstacles. Notre méthode considère les informations visuelles disponibles, les contraintes sur le corps du robot ainsi que le modèle de l'environnement dans le but de générer des postures adéquates et les mouvements nécessaires autour de l'objet. Le problème de sélection de vue ("Next-Best-View") est abordé en se basant sur un générateur de postures qui calcule une configuration par la résolution d'un problème d'optimisation. Une première solution est une approche locale où un algorithme de rendu original à été conçu afin d'être inclut directement dans le générateur de postures. Une deuxième solution augmente la robustesse aux minimums locaux en décomposant le problème en 2 étapes: (i) trouver la pose du capteur tout en satisfaisant un ensemble de contraintes réduit, et (ii) calculer la configuration complète du robot avec le générateur de posture. La première étape repose sur des méthodes d'optimisation globale et locale (BOBYQA) afin de converger vers des points de vue pertinents dans des espaces de configuration admissibles non convexes. Notre approche est testée en conditions réelles par le biais d'une architecture cohérente qui inclus différents composants logiciels spécifique à l'usage d'un humanoïde. Ces expériences intègrent des travaux de recherche en cours en planification de mouvements, contrôle de mouvements et traitement d'image, qui pourront permettre de construire de façon autonome le modèle 3D d'un objet.

Dans les décennies à venir, des informations de position très précis a le potentiel de créer des applications révolutionnaires dans les domaines sociaux, médicaux, commerciaux et militaires. Ultra-Wideband (UWB) technologie est considéré comme un candidat potentiel pour permettre des capacités de localisation précises à travers le temps d'arrivée (TOA) télémétries. Au cours de la dernière décennie, les signaux chaotiques ont reçu significative d'attention en raison d'un certain nombre de caractéristiques intéressantes. Signaux chaotiques sont des signaux non périodiques, déterministes et aléatoires provenant de système dynamique non linéaire. Leur bonne auto-corrélation, faible corrélation croisée et la sensibilité aux conditions initiales rendent particulièrement adapté à des systèmes télémétries. Dans cette thèse, deux nouveaux algorithmes d'estimation multiutilisateur de TOA sont proposés avec une faible complexité et la robustesse de MUI. Le nombre d'utilisateurs pris en charge par ces deux algorithmes sont beaucoup plus grandes que les estimateurs de TOA actuelles. Cependant, l'utilisation de séquences d'étalement classique et impulsion contraignent l'amélioration des performances et la capacité du système. Pour briser la limite apportée par les signaux classiques, les signaux chaotiques sélectionnés sont utilisés comme impulsion séquences d'étalement ou impulsion à nos algorithmes proposés. Avec l'utilisation de signaux chaotiques, notre algorithme proposé non seulement obtient l'amélioration supplémentaire, mais aussi avec la capacité de soutenir plus grand nombre d'utilisateurs de comparaison avec son homologue en utilisant des signaux classiques.