Cette thèse porte sur la conception de trajectoires interplanétaires, à poussée faible. Les systèmes de propulsion électriques, à poussée faible ou continue, ont permis d'accroître significativement les possibilités de trajectoires, au détriment de mission plus longues. La poussée faible limite également la manoeuvrabilité du système. Afin de parer à ces inconvénients, on utilise généralement des manoeuvres d'assistances gravitationnelles, pour ainsi réduire la consommation et la durée de transfert de la sonde. Le rôle de l'analyste mission est donc de déterminer le meilleur scénario (la séquence de planètes à visiter). De nos jours, ce problème est résolu de manière expérimentale et heuristique. Cependant, bien que la trajectoire produite soit optimale à scénario donné, il n'y a aucune garantie que le scénario en lui-même soit optimal. De plus, cette approche est relativement fastidieuse. Notre objectif a donc été de mettre en place des outils et méthodes permettant de trouver des scénario optimaux pour un objectif fixé. Durant cette thèse, nous avons suivit 2 approches. La première approche consiste à considérer le problème comme étant un problème d'optimisation globale, à variables discrètes. Un ensemble de scénario est étudié à priori. Pour simplifier et faciliter la recherche de séquences, on a modélisé le problème de transfert à poussée faible, en utilisant un principe d'inversion dynamique. Ce modèle utilise des arcs balistiques pour minimiser la consommation, et introduire des degrés de liberté supplémentaires pour satisfaire des contraintes terminales. On a mis au point un algorithme de complexité polynomiale pour résoudre le problème. Afin de réduire le coût calculatoire, nous avons mis en place des contraintes de " pruning " permettant de réduire l'espace de recherche. La deuxième approche consiste à formuler le problème comme un problème de commande optimale, où la dynamique inclut les principaux corps perturbateurs. Le scénario est alors déterminé à postériori. On résoud numériquement le problème au N corps. On montre que les méthodes indirectes (Pontryaguin) et directes (Collocation, Transcription) ne nous permettent pas de résoudre ce problème. On a donc mis au point un solveur de deuxième ordre respectant à la fois les conditions d'optimalité et de précision connues des méthodes indirectes, et des propriétés de robustesse généralement attribué aux méthodes directes.

Dans le contexte automobile actuel, étroitement lié à la volonté de réduire les émissions de CO2 dans l'atmosphère, les véhicules hybrides demeurent un passage obligé à court et moyen terme. Un véhicule hybride possède deux sources d'énergie pour assurer sa propulsion : en général un moteur thermique constitue la principale source d'énergie, tandis qu'un moteur électrique représente la source secondaire. La capacité d'un véhicule hybride à consommer moins de carburant, et à rejeter moins de CO2, provient de la présence du moteur électrique. Celui-ci peut être utilisé soit conjointement avec le moteur thermique, soit seul, aucun carburant n'étant alors consommé. La présence de ces deux sources d'énergie impose au système global d'être régi par une stratégie de contrôle déterminant la répartition du couple entre les deux moteurs en fonction de l'état de charge de la batterie. Cette répartition peut être déterminée pour être optimale vis-à-vis de critères tels que la consommation de carburant, les émissions de polluants, etc. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d'optimisation de la répartition de couple entre les deux moteurs d'un véhicule hybride, dans l'objectif de minimiser les émissions de CO2. Une première étape a consisté à développer des modèles représentatifs d'une architecture type adaptés aux types d'optimisation réalisée. Les algorithmes d'optimisation diffèrent selon qu'ils soient capables de traiter des problèmes hors-ligne, ou temps-réel. Parmi les algorithmes d'optimisation hors-ligne étudiés, la programmation dynamique a été utilisée pour déterminer le dimensionnement optimal des éléments principaux d'une architecture hybride, et en déterminer le gain théorique par rapport à une motorisation traditionnelle. Par ailleurs, un algorithme de tir original nommé SCOP a été développé, celui-ci permettant de traiter des problèmes de commande optimale avec contraintes sur l'état, tout en multipliant les performances par 50 par rapport à la méthode de programmation dynamique. Une stratégie de contrôle temps-réel, basée sur l'Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) utilisant le principe de Pontryagin, a été développée et implémentée sur un prototype de véhicule hybride, une Smart équipée d'un alterno-démarreur. Les résultats obtenus démontrent de l'action de la stratégie pour la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2.

Ce travail concerne la commande optimale robuste des systèmes hydrauliques à surface libre<br />(canaux d'irrigation). Nous nous sommes intéressés à deux approches de synthèse de<br />commande optimale. La première approche consiste à synthétiser une loi de commande<br />optimale LQG /H2-LTR (de dimension finie) avec pondérations fréquentielles robuste vis-àvis<br />des erreurs engendrées par la réduction à un modèle de dimension finie des équations de<br />Saint Venant. Le modèle réduit est obtenu par collocation orthogonale à partir du modèle<br />linéarisé tangent de Saint Venant. Un observateur est également proposé qui permet de<br />reconstruire l'état du système à partir des seuls états mesurés à l'amont et à l'aval de chaque<br />bief. Le régulateur optimal robuste et l'observateur ont été testés sur différents modèles de<br />référence ainsi que sur un micro-canal expérimental réel. Ils sont comparés aux résultats<br />obtenus par d'autres méthodes de régulation connues. La seconde approche de synthèse<br />consiste à faire l'approximation en dimension finie d'une loi de commande (de dimension<br />infinie) obtenue à partir des équations de Saint Venant linéarisées mais non réduites. Nous<br />présentons dans ce rapport des résultats liés à l'analyse et à la synthèse du régulateur optimal<br />LQ en dimension infinie appliquée aux équations de Saint Venant. Nous décrivons ensuite le<br />moyen d'obtenir une approximation en dimension finie du régulateur LQ sur la base de<br />l'équation de Riccati d'opérateurs associée au problème.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

L'objectif dans ce travail est d'étudier la locomotion humaine. Notre approche met en évidence le rapport qui existe entre la forme géométrique des trajectoires locomotrices et le modèle cinématique simplifié d'un robot mobile à roues. Ce type de système a déjà été longtemps étudié dans le domaine de la robotique. D'un point de vue purement cinématique, la particularité d'un robot à roues est la contrainte non holonome qui impose au robot de se déplacer toujours selon la tangente à son axe principal. Dans le cas de la marche humaine, les observations nous montrent que les humains marchent vers l'avant et la direction instantanée du corps est tangente à la trajectoire qu'ils réalisent (dû à certains restrictions mécanique, anatomique... du corps au moment de la marche). Ce couplage entre la direction et la position du corps impose une contrainte non holonome parce qu'elle ne restreint pas la dimension de l'espace accessible à partir d'une configuration quelconque. Du point de vue du conducteur, une voiture possède deux commandes : l'accélérateur et le volant. La première question abordée ici peut être formulée de la manière suivante : où se trouve le ''volant'' du corps humain ? Plusieurs repères ont été associés aux différents parties du squelette (tête, tronc et bassin). Dans notre étude expérimentale nous montrons qu'il existe un repère qui prend en compte la nature non holonome de la locomotion humaine et que c'est le tronc qui joue le rôle du "volant". Nous avons validé notre modèle avec une base de données de 1560 trajectoires enregistrées à partir des trajectoires faites par 7 sujets. La deuxième question abordée dans ce travail est la suivante : parmi toutes les trajectoires possibles qui existent pour atteindre une position avec une orientation données, pourquoi l'humain effectue une trajectoire au lieu d'une autre ? Afin de donner une possible réponse à cette question, nous avons fait appel à la commande optimale : les trajectoires ont été choisies sel on un critère à optimiser. Dans cette perspective, le sujet est vu comme un système de commande, donc, la question devient : quel est le critère à optimiser ? est-ce la longueur de la trajectoire ? ou le temps parcouru ? ou la secousse minimale ?... Dans cet étude nous montrons que les trajectoires locomotrices peuvent être approximées par les géodésiques d'un système différentiel minimisant la norme de la commande. Ces géodésiques sont composés de morceaux de clothoides. Une clothoide, ou spirale de Cornu, est une courbe dont la courbure varie linéairement en fonction de l'abscisse curviligne. Nous montrons que le 90% des trajectoires faites par les 7 sujets ont été approximées avec une erreur moyenne de moins de 10cm. Dans la dernière partie de ce travail nous réalisons la synthèse numérique de trajectoires optimales dans l'espace atteignable. Il s'agit de partitionner l'espace des configurations par rapport aux différents types de trajectoires optimales qui peuvent relier l'origine à un point dans cet espace. Deux points appartiennent à une même cellule si les trajectoires parcourues sont de même type. Dans la plupart des cas le passage entre deux cellules adjacentes se fait par une déformation continue des trajectoires. Il est remarquable de noter que les rares cas de discontinuités du modèle proposé correspondent précisément aux changements de stratégies observées chez les sujets.

Afin de faciliter la conduite et prévenir les accidents par sortie de voie, ce travail porte sur le développement d'un dispositif d'assistance au contrôle latéral de la trajectoire d'un véhicule automobile. L'état de l'art des travaux portant sur ce thème a mis en évidence la nécessité de mieux prendre en compte l'interaction du conducteur avec l'ensemble véhicule-route. Ceci nous a conduit à développer un mode de contrôle partagé basé sur l'anticipation du risque et sur la prédiction des actions les plus probables du conducteur. Le travail de la thèse a été articulé principalement autour de deux axes : la modélisation cybernétique du conducteur dans sa tâche de contrôle latéral, et la conception du contrôle partagé de la direction sur la base du modèle global CVR (conducteur-véhicule-route). Un modèle du conducteur a été développé en cohérence avec les connaissances actuelles sur la sensorimotricité humaine. Ses paramètres ont été identifiés en utilisant des données expérimentales issues d'un simulateur de conduite SCANeRTM. Ensuite, Deux stratégies du contrôle partagé ont été conçues et évaluées expérimentalement. La première (nommée CoLat1) se repose sur un principe similaire à celui des assistances LKS commercialisées à ce jour. Sa conception repose sur l'utilisation d'un modèle véhicule-route, et ne fait appel à aucun modèle du conducteur. Le partage n'est fait que de la mise en œuvre en appliquant partiellement la commande qu'il produit. La deuxième (nommée CoLat2) repose sur une conception tenant compte des modalités du partage de la conduite avec le conducteur. Sa conception repose sur l'utilisation d'un modèle global (CVR). La commande H2/LQ anticipative (with preview) a été choisie dans les deux cas (CoLat1 & 2) pour ce qu'elle permet la prise en compte de la connaissance anticipée de la courbure de la route et la définition de critères de performance pertinents. Elle a été revisitée pour tenir compte de modèles prédicteur des signaux perturbateurs.

L'automobile est pour l'automaticien une source presque inépuisable de problèmes complexes à résoudre. En effet, la chaîne de traction est un système complexe, multivariable, non linéaire, rapide, avec saturations d'actionneurs. En outre, de nombreuses grandeurs physiques importantes ne sont pas mesurées et des observateurs/estimateurs doivent être mis en place. Enfin, le temps de calcul est limité, et, les objectifs du contrôle (consommation, pollution, performance) sont souvent concurrents, nécessitant un compromis. Ce mémoire synthétise mes dix années de recherche sur l'optimisation du contrôle de la chaîne de traction des véhicules automobiles selon trois thèmes : stratégie globale optimale, commande dynamique robuste ou prédictive et observateurs. Le dénominateur commun à l'ensemble des travaux est la prise en compte des non linéarités et spécificités du procédé par la recherche de modèles de connaissance simplifiés permettant des commandes et observateurs implantables en temps réel. Les contributions portent sur : la réduction de la complexité des stratégies optimales par des approches génériques à sous optimalité minimale et par l'utilisation de prédictions ; une méthodologie quasi-systématique de conception et de réalisation d'une loi de commande robuste ou prédictive à partir du cahier des charges pour des systèmes non-linéaires multivariables carrés ou non ; une estimation d'états non mesurés par des observateurs permettant un réglage de haut niveau entre confiance dans la mesure et fiabilité du modèle ; une validation expérimentale dans le secteur automobile des méthodes proposées, et ce dans le but de minimiser la consommation de carburant, les émissions polluantes et les gaz à effet de serre. Mon projet de recherche, qui suit la logique entreprise jusqu'à présent en alliant automatique et énergétique, se concentre sur la commande prédictive et robuste, sur les stratégies globales multi-critères et multi-variables, et sur des observateurs génériques avec des applications dans le domaine de l'automobile et de l'énergie.

La réalisation des missions spatiales repose de plus en plus souvent sur la coopération entre différents engins spatiaux. Parmi les opérations de proximité, ! le rendez-vous orbital est une pratique aussi ancienne que la ! conquête spatiale, qui continue de générer de nombreux travaux de recherche. Cependant, les motivations et les objectifs des récentes missions de rendez-vous orbital ont largement évolués. En effet, les besoins d'une autonomie accrue, d'une sécurité améliorée, d'une plus grande flexibilité et d'une réduction des coûts, constituent autant d'incitations au développement de nouvelles méthodes de guidage et contrôle. La satisfaction de contraintes très variées, dues à des considérations de sécurité ou à des limitations technologiques incontournables des actionneurs ou des capteurs, contribuent à la richesse du problème posé. Dans ce contexte, le développement de nouveaux algorithmes de commande constitue un vrai défi scientifique que cette thèse tente de relever. Les travaux de cette thèse sont basées sur l'analyse structurelle des expressions décrivant le mouvement relatif entre deux véhicules en orbite. Sur la base d'un modèle simplifié, une nou! velle paramétrisation du mouvement relatif est proposée. Celle-ci, particulièrement adaptée à la caractérisation des trajectoires périodiques, offre la possibilité d'une prise en compte de contraintes d'état très variées. Un lien formel est mis en évidence entre les paramètres définissant les trajectoires contraintes et le cône des matrices semi définies positives. Ces résultats sont exploités dans le développement des algorithmes de design de trajectoires pour des opérations de proximité, sous hypothèse de poussée impulsionnelle. Ces algorithmes ont, entre autre, la propriété de permettre la satisfaction des contraintes sur la trajectoire de manière continue dans le temps, tout en utilisant les outils numériques de la programmation convexe. Le problème spécifique de la robustesse des manœuvres aux incertitudes de la chaîne de mesure est aussi abordé dans ce manuscrit. Des approches de type commande prédictive sont mises en place afin de garantir aux opérations une p! récision souhaitée en présence de perturbations.

Les Réseaux de Chaleur (RdC) connaissent un nouvel essor en France qui s’explique par leur capacité à valoriser, à un prix raisonnable, des énergies bas carbone dans les domaines du chauffage et de l’eau chaude sanitaire aujourd’hui fortement émetteurs de CO2. L’amélioration du contrôle de ces systèmes complexes est un enjeu clé pour accroître leur compétitivité et favoriser leur développement. Cette thèse s’intéresse à la gestion par commande optimale des RdC. Pour cette application, nous avons développé et évalué un algorithme qui, à partir d’une prévision de la demande, optimise l’utilisation des différents moyens de production ainsi que la température de départ et la pression différentielle. Par rapport aux systèmes existants, les originalités de notre solution sont de tirer pleinement partie des capacités de stockage thermique dans le réseau et de déterminer le meilleur compromis entre coûts liés au pompage et pertes thermiques. Cette thèse débute par un travail de modélisation dynamique réalisé à l’échelle composant. En nous appuyant sur une démarche de validation expérimentale, nous avons systématiquement recherché le meilleur compromis entre précision et efficacité numérique (Chapitre 1). Le cas d’étude, décrit dans le Chapitre 2, est un RdC virtuel à l’échelle d’un quartier, représentatif du cas Grenoble. Pour le développement du système de gestion avancée, nous présentons ensuite une version linéarisée du modèle de réseau de distribution que nous intégrons à un optimiseur en suivant le formalisme de la programmation linéaire mixte. L’algorithme de gestion proposé est ensuite décrit (Chapitre 3). Il associe un modèle dynamique non-linéaire et l’optimiseur précité. L’objet du quatrième chapitre est l’évaluation des performances de notre algorithme par la simulation et la comparaison à des méthodes de contrôle existantes. Enfin, un dernier chapitre étudie la robustesse de l’algorithme en condition de commande réelle, c’est-à-dire en tenant compte de différentes sources d’incertitude. / District Heating (DH) are currently fast-growing in France. This situation is explained by their ability to exploit and disseminate massively, at a reasonable price, energy sources with low CO2 contents in the sectors of space heating and domestic hot water production, nowadays strongly emitters of greenhouse gases. Improving the control of these complex energy systems is a key issue for increasing their competitiveness and promote their development.This thesis focuses on the optimal control of DH systems. For this application, we have developed and tested an algorithm that optimizes, given a load prediction, the use of the production means, the supply temperature and the differential pressure. Compared to existing methods, the original features of the developed solution are to fully exploit the thermal storage capacity of the network and to determine the best compromise between costs for pumping and heat losses.This thesis begins with a work on dynamic modeling carried out at the component scale. Based on an experimental validation approach, we systematically sought the best compromise between accuracy and computational efficiency (Chapter 1). The case study, described in Chapter 2, is a virtual DH at the district scale, representing the Grenoble case. For the development of the advanced control system, we then present a linearized version of the distribution network model that we integrate into an optimizer relying on Mixed Linear Programming. The proposed control algorithm is described in Chapter 3. It combines a nonlinear dynamic model and the aforementioned optimizer. The topic of the fourth chapter is the evaluation of the performance of our algorithm by simulation and comparison with existing methods of control. A final chapter examines the robustness of the algorithm in real control conditions considering various sources of uncertainty.

La réduction de la facture énergétique et la réalisation des services systèmes au réseau électrique passent par l’intégration massive de convertisseurs d’électronique de puissance.On parle alors de systèmes multi-convertisseurs, de structures relativement complexes.Leur dimensionnement tant énergétique que dynamique peut ainsi s’avérer délicat e timpose actuellement au concepteur d’étudier chaque convertisseur indépendamment de son environnement. En négligeant ces interactions, cette méthode conduit souvent à un surdimensionnement, notamment des filtres d’entrée des convertisseurs, et ne prémunit pas le réseau d’éventuelles instabilités dynamiques.Les travaux de cette thèse proposent donc une méthode systémique pour le dimensionnement du réseau dans son ensemble. A partir d’un modèle construit automatiquement et intégrant l’ensemble des contraintes intervenant dans le dimensionnement énergétique,dynamique ou harmonique d’un système multi-convertisseurs, des outils de commande avancés permettent d’optimiser ce dimensionnement.Cette méthodologie de conception est alors appliquée à une nouvelle structure d’alimentation d’un réseau de tramways permettant un meilleur rendement sur cycle de fonctionnement complet. / Optimal design stucture-control of multi-converter systems. Application to a tramwaynetworkPower electronic is now widely used and allows better efficiency and performances. Wetalk about multi-converter to describe this complex system.Usually, to design this kind of system, engineers study each different part regardless ofpossible interactions. To avoid potential instability caused by this approximation, designershave to oversize input filter which lead to bulk solution.This thesis deals with system view use for design wide grid. A model is built automatically,and constraints are added, to take into account energy, dynamic and harmonicrequirements. Optimal and robust control are used to obtain the best design.This approach is used on a new power architecture for tramways, and allows a betterefficiency over operating cycle.