La majorité des systèmes physiques sont soumis à des limitations de fonctionnement. En effet, ces contraintes peuvent entraîner une dégradation des performances et même une instabilité des systèmes en boucle fermée. Dans ce contexte se situent les travaux de cette thèse qui ont pour objectif de développer des lois de commande adaptative floue à mode glissant pour les systèmes non linéaires avec contraintes de saturation et les appliquer sur le système moteur Diesel. Il s'agit de contrôler les trois actionneurs de la boucle d'air, à savoir: la vanne EGR (Exhaust Gas Recirculation), la vanne VGT (Variable Geometry Turbine) et la vanne papillon pour une poursuite de trajectoires de référence qui sont choisies afin d'optimiser les émissions des polluants et la consommation du carburant. Dans ce mémoire, deux modèles ont été adoptés, à savoir un modèle à deux entrées deux sorties pour lequel la vanne papillon est supposée totalement ouverte et un modèle trois entrées trois sorties. Ces modèles permettent de décrire l'évolution des paramètres les plus significatifs du système : la pression dans le collecteur d'admission, la pression dans le collecteur d'échappement et la puissance du compresseur. Les algorithmes proposés sont validés par simulation et à l'aide du simulateur AMESim / Most physical systems are subject to control constraints. Indeed, these constraints can lead to the degradation of performances and even instability of closed-loop systems. In this context, the main objective of this thesis is to develop adaptive fuzzy control laws for nonlinear systems in the presence of saturation constraints and applying them to the diesel engine system. The objective is to control the three actuators of the air loop of the diesel engine, namely: the Exhaust Gas Recirculation (EGR), the Variable Geometry Turbine (VGT) and the Throttle. The idea is to track a given reference signals which are chosen in order to optimize the pollutant emissions and the fuel consumption. In this thesis, two models have been adopted, a model with two inputs and two outputs in which the Throttle is assumed to be totally opened and a three input three output model. These models describe the significant parameters of the system, such that: the pressure of the intake manifold, the pressure of the exhaust manifold and the compressor power. The proposed algorithms are validated by simulation and using the AMESim simulator

Cette thèse, essentiellement théorique, traite de la commande des systèmes non-linéaires dans lesquels certains paramètres, Intervenant linéairement. sont Inconnus, L'objectif est la stabilisation asymptotique d'un point d'équilibre, et l'on se pose la question suivante: Supposons que l'on connaisse, pour chaque valeur possible des paramètres, une 101 qui stabiliserait le système correspondant: comment déduire de cette famille de lois une 101 (adaptative) qui stabilise sans utiliser la valeur des paramètres? On propose une démarche générale fondée sur l'estimation linéaire, et qui permet d'une part de classifier les algorithmes existant dans la littérature et d'autre part d'en écrire de nouveaux, On les compare suivant le critère de "performances" suivant: si chaque 101 de commande de la famille donnée au départ donnait la stabilité asymptotique globale, cette globalité est-elle conservée par la 101 adaptative? Lesavancées par rapport à la littérature existante viennent de ce que d'une part on ne se restreint plus à de la commande de type linéarisation par feedback et difféomorphisme et d'autre part certains contrôleurs trouvés ont de meilleures performances (au sens ci-dessus) que ceux existants. Des Idées nouvelles sont introduites comme l'estimation fondée sur une équation de Lyapunov ou une norma-lisation "réglable" en fonction de la croissance des incertitudes paramétriques, L'étude de la possibilité de compenser. par un terme de commande, les effets de l'adaptation amènent par ailleurs à établir des conditions générales d'équivalence par feedback et/ou difféomorphisme des systèmes d'une famille paramétrée,

L'utilisation des véhicules sous-marins (ROV, AUV, gliders) s'est considérablement accrue ces dernières décennies, aussi bien dans le domaine de l'offshore ou de l'océanographie, que pour des applications militaires. Dans cette thèse, nous abordons le problème particulier de la commande des véhicules sous-marins à faible inertie et fort rapport puissance/inertie. Ces derniers constituent des systèmes fortement non linéaires, dont la dynamique est susceptible de varier au cours du temps (charge embarquée, caractéristiques des propulseurs, variation de salinité...) et qui sont très sensibles aux perturbations environnementales (chocs, traction sur l'ombilical...). Afin d'assurer des performances de suivi de trajectoire satisfaisantes, il est nécessaire d'avoir recours à une commande adaptative qui compense les incertitudes ou les variations des paramètres du modèle dynamique, mais également qui rejette les perturbations, telles que les chocs. A cette fin, nous proposons dans ce manuscrit, l'étude théorique et la validation expérimentale de plusieurs lois de commande pour véhicules sous-marins. Nous analysons tout d'abord des approches classiques dans ce domaine (commande PID et commande par retour d'état non linéaire), puis nous les comparons avec deux autres architectures de commande. La première est la commande adaptative L1 non linéaire, introduite en 2010 notamment pour la commande des véhicules aériens, et implémentée pour la première fois sur un véhicule sous-marin. Le découplage entre adaptation et robustesse permet l'utilisation de très grands gains d'adaptation (et donc une convergence plus rapide des paramètres estimés, sans aucune connaissance a priori), sans pour autant dégrader la stabilité. La seconde méthode, que nous proposons et qui constitue l'apport principal de cette thèse, est une évolution de la commande L1, permettant d'en améliorer les performances lors du suivi d'une trajectoire variable. Nous présentons une analyse de stabilité de cette commande, ainsi que sa comparaison expérimentale avec les autres lois de commande (commande PID, commande adaptative par retour d'état non linéaire et commande adaptative L1 standard). Ces expérimentations ont été réalisées sur un mini-ROV et plusieurs scenarii ont été étudiés, permettant ainsi d'évaluer, pour chaque loi, sa robustesse et son aptitude à rejeter les perturbations. / Underwater vehicles have gained an increased interest in the last decades given the multiple tasks they can accomplish in various fields, ranging from scientific to industrial and military applications. In this thesis, we are particularly interested in the category of vehicles having a high power to weight ratio. Different challenges in autonomous control of such highly unstable systems arise from the inherent nonlinearities and the time varyingbehavior of their dynamics. These challenges can be increased by the low inertia of this class of vehicles combined with their powerful actuation. A self tuning controller is therefore required in order to avoid any performance degradation during a specific mission. The closed-loop system is expected to compensate for different kinds of disturbances or changes in the model parameters. To solve this problem, we propose in this work the design,analysis and experimental validation of different control schemes on an underwater vehicle. Classical methods are initially proposed, namely the PID controller and the nonlinear adaptive state feedback (NASF) one, followed by two more advanced schemes based on the recently developed L1 adaptive controller. This last method stands out among the other developed ones in its particular architecture where robustness and adaptation are decoupled. In this thesis, the original L1 adaptive controller has been designed and successfullyvalidated then an extended version of it is proposed in order to deal with the observed time lags occurring in presence of a varying reference trajectory. The stability of this latter controller is then analysed and real-time experimental results for different operating conditions are presented and discussed for each proposed controller, assessing their performance and robustness.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du réglage des lois de pilotage d'un avion de transport civil en phase de dévelop-pement. De par la représentativité limitée des modèles utilisés pour leur réglage initial, certaines lois de pilotages requièrent plusieurs itérations en essais en vol avant d'atteindre un niveau de performance satisfaisant. Il s'agit d'un processus long et coûteux que l'industriel cherche à raccourcir autant que possible. En partant du constat que les données issues des essais en vol sont peu utilisées par rapport aux modèles, nous avons élaboré des méthodologies permettant une exploitation utile de ces données à des fins de réglage de lois de commande. L'avion étant un système à paramètres variants, il faut alors tenir compte du fait que ces données ne sont valables que pour une petite région de son domaine de vol. Par conséquent, les modifications apportées sur les lois de commande, interpo-lées à l'aide des paramètres du domaine de vol, devront être répercutées uniquement dans cette petite région. Nous avons envisagé deux cas : celui d'un travail de retouche hors ligne (i.e. effectué en bureau d'études) et celui d'un réglage en ligne (i.e. directement sur l'avion pendant un vol d'essai). Ces deux aspects d'interpolation et de données locales nous ont fait choisir une méthode d'apprentissage locale pour interpoler les lois de commande. Il s'agit d'une forme de réseau de neurones appelée mélange d'experts dont la structure permet de diviser le domaine de vol en plusieurs sous-domaines et d'affecter à chacun d'eux une modélisation locale. Nous avons ensuite élaboré une méthodologie générique permettant de générer les données à interpoler, de définir la structure du mélange d'experts et d'effectuer son apprentis-sage à la fois dans un cadre hors ligne et en ligne. L'aspect génération de données constitue une part importante de la méthodologie. En effet, dans le cadre d'une loi de commande, l'obtention des données amenées à être interpolées n'est pas triviale. Nous proposons alors une méthode de synthèse basée sur l'inversion de données temporelles, pour le cas de lois feedforward. La structuration du mélange d'experts se compose du choix d'une subdivision optimale du domaine de vol, d'une sélection du type de la modélisation locale et de la gestion des pondérations affectées à chacun des modèles locaux. La méthodologie a fait l'objet de deux applications identifiées par Airbus comme reflétant le problème posé. La première concerne l'estimation du dérapage aérodynamique de l'avion et la seconde une loi feedforward de compensation d'aérofreins. Ces exemples montrent comment la méthode a permis de systématiser un processus de réglage fonctionnant jusque là « à tâtons » .

A la frontière des systèmes non linéaires continus et discrets, la classe des systèmes non linéaires à commande échantillonnée est une classe de systèmes à part entière qui a stimulé et stimule toujours de nombreuses recherches. Le sujet est d'autant plus important qu'il a été trop souvent sous estimé au profit de la recherche sur les commandes continues alors que paradoxalement les commandes sont principalement implémentées numériquement sur les applications industrielles actuelles. S'appuyant sur les dernières recherches du domaine, cette thèse se veut à la fois une contribution à l'étude et à la synthèse de lois de commande échantillonnées pour certaines classes de systèmes non linéaires.

ON ETUDIE LA RESOLUTION DES SOUS-PROBLEMES INDEPENDAMMENT LES UNS DES AUTRES POUR ARRIVER A LA SOLUTION DU PROBLEME GLOBAL EN FAISANT LA SYNTHESE D'UNE LOI ADAPTATIVE DECENTRALISEE, MOYENNANT DES CONDITIONS PAS TROP RESTRICTIVES, SUR LA MATRICE D'INTERCONNEXION. LES LOIS DE COMMANDE ADAPTATIVE DECENTRALISEES DEVELOPPEES SONT APPLIQUEES EN SIMULATION A UNE CENTRALE SOLAIRE A TURBINE A GAZ (PROJET SIROCCO), PROCESSUS COMPOSE DE QUATRE SOUS-SYSTEMES INTERCONNECTES

Les drones sont des aéronefs sans pilote à bord. Ils remplissent des missions variées, historiquement à vocation militaire (renseignement, désignation de cibles,... ) mais aussi, plus récemment, à portée plus générale (agriculture, observation scienti que, surveillance de feu,... ). On s'intéressera ici plus particulièrement aux drones de petites tailles, de moins de 1kg, les micro-drones. Ils se distinguent des aéronefs traditionnels sur plusieurs points. Leur utilité principale est de pouvoir remplacer des aéronefs pilotés de grande taille pour un coût moins élevé. Cet impératif de coût a pour conséquence directe des limitations dans le choix du matériel et impose également un cycle de développement plus court. Ces deux points ont un impact sur le développement des lois de pilotage. D'une part, les mesures utilisées sont de moins bonne qualité et d'autre part, le temps consacré à la modélisation du système, à la synthèse des lois de commande et à leur optimisation sur le système réel se doit d'être le plus court possible. Les micro-drones o rent également des modes de fonctionnement qui ne sont pas envisagés pour les grands aéronefs grâce à leur agilité et la liberté de con guration dont ils jouissent. L'absence de pilote relâche les contraintes physiologiques dans le choix des man÷uvres et permet d'envisager un agencement plus innovant des éléments du véhicule sans conséquence pour le confort du pilote. Certaines con gurations de drones permettent d'atteindre au cours d'un même vol des modes de vols di érents, traditionnellement associés à des appareils di érents. Une autre caractéristique des micro-drones est leur besoin en terme de charge utile. Leur faible capacité d'emport interdit le choix d'un imposant système qui permettrait de réaliser plusieurs types de missions. Par contre, il est possible de considérer le micro-drone comme une plateforme sur laquelle on peut monter une variété de charges utiles selon la mission du moment. Ces modi cations entrainent une variation de la masse et de l'inertie du système plus signi cative sur un micro-drone en raison de la part importante de la charge utile dans le bilan de masse. Développer des lois de commande pour une telle plateforme revient donc à développer des lois de commandes pour une famille de drones.

Pour synthétiser un correcteur robuste pour un système linéaire incertain, il existe de nombreuses méthodes linéaires. Cependant, bien souvent, le gain en robustesse se fait au détriment de la performance. Aussi, dans cette thèse, on s'intéresse à la situation où la plage des valeurs possibles des paramètres est "très grande" par rapport à la "faible" variation du niveau de performance souhaité. Dans cette situation, il peut alors s'avérer intéressant d'utiliser des correcteurs séquencés. Seulement, la mise en place de cette solution nécessite que le correcteur ait à sa disposition les paramètres sur lesquels il sera séquencé. Et il peut arriver que l'on ne souhaite pas (à cause de considérations de réalisation pratique), ou que l'on ne puisse pas disposer de la mesure de ces paramètres. On est alors amené à estimer ces paramètres et donc à utiliser le paradigme de la commande adaptative. Dans cette thèse, on cherche à proposer une méthodologie de synthèse d'un correcteur auto-adaptatif afin de résoudre un problème de commande robuste d'un procédé linéaire incertain. Après une étude théorique ayant pour objectif de proposer une telle méthodologie, le cas d'un avion instable est traité à titre d'application, permettant ainsi de mettre en évidence le bénéfice que la stratégie proposée peut apporter à la commande d'un système incertain. / Many linear methods exist to design a robust controller for an uncertain linear system. This thesis considered the situation where the range of possible values of parameters is "very large" in relation to "small" variations in the desired level of performance. Frequently, an increase in robustness is obtained at the expense of a performance loss. The use of scheduled controllers may be an innovative way to address this problem. The implementation of this solution requires the controller has at its disposal the parameters on which the scheduling is done. However, it may occur that making the measure of the parameters available is not desired (for example, because of practical implementation aspects) or not possible. In these situations, the designer of the controller is led to estimate these parameters and then to use the paradigm of adaptive control. This thesis explored a methodology for designing an adaptive controller in which to solve the problem of robust control for an uncertain linear plant. A theoretical study was first undertaken which aimed to propose such a methodology; followed by, a study of the case of an unstable airplane as an application. Such an analysis highlighted the benefits that the proposed strategy can bring to the control for an uncertain plant.

La popularité des robots parallèles s’est considérablement accrue lors des dernières décennies. Cette popularité a été stimulée par les nombreux avantages qu’offrent les robots parallèles par rapport à leurs homologues traditionnels sériels concernant certaines applications industrielles nécessitant de fortes accélérations et une bonne précision. Toutefois, afin d'exploiter pleinement leur potentiel et de tirer le meilleur de leurs capacités, un long chemin reste encore à parcourir. En plus de la conception mécanique, l'étalonnage et l'optimisation de la structure, le développement d’une commande efficace joue un rôle primordial dans l’amélioration de la performance globale des robots parallèles. Cependant, ces derniers sont connus par leur dynamique fortement non linéaire qui s’accroît considérablement lorsque de fortes accélérations sont sollicitées conduisant à des vibrations mécaniques. En outre, les incertitudes sont abondantes dans ces systèmes en raison des hypothèses simplificatrices de modélisation, l'usure des composants du robot et les variations de l'environnement. De plus, leur dynamique couplée et la redondance d'actionnement dans certains mécanismes donnent lieu à des problèmes de commande complexes et difficiles à gérer. Par conséquent, les stratégies de commande développées pour les robots parallèles devraient tenir compte de tous les enjeux et défis mentionnées précédemment. L'objectif principal de cette thèse réside dans la proposition de nouvelles stratégies de commande adaptatives pour les robots parallèles tenant compte de leurs caractéristiques et particularités afin d'améliorer leurs performances de suivi de trajectoires. En outre, les stratégies de commande développées devraient être validées d'abord en simulation, puis à travers des expérimentations temps-réel sur les robots parallèles à notre disposition. Dans ce contexte, trois contributions majeures sont proposées dans le cadre de cette thèse. Tout d'abord, une nouvelle classe de contrôleurs adaptatifs avec des gains de retour non linéaires temps-variant est proposée. La deuxième contribution réside dans le développement d’une version adaptative de la commande robuste RISE. Pour la troisième contribution, la stratégie de commande adaptative L1, récemment développée, est appliquée pour la première fois sur un robot parallèle, suivie de deux nouvelles extensions basées-modèle. Des simulations numériques ainsi que des expérimentations temps-réel sur différents prototypes de robots parallèles sont présentées et discutées. Tous les contrôleurs proposés sont validés pour différents scénarios permettant ainsi de montrer leur pertinence et efficacité. / Parallel Kinematic Manipulators (PKMs) have gained an increased popularity in the last few decades. This interest has been stimulated by the significant advantages of PKMs compared to their traditional serial counterparts, with respect to some specific industrial tasks requiring high accelerations and accuracy. However, to fully exploit their potential and to get the most of their capabilities, a long path is still to be covered. In addition to mechanical design, calibration and optimization of the structure, efficient control development plays an essential role in improving the overall performance of PKMs. However, PKMs are known for their highly nonlinear dynamics which increases considerably when operating at high accelerations leading to mechanical vibrations. Moreover, uncertainties are abundant in such systems due to model simplifications, the wear of the components of the robot and the variations of the environment. Furthermore, their coupled dynamics and actuation redundancy in some mechanisms give rise to complex and challenging control issues. Consequently, the developed control schemes should take into account all the previously mentioned issues and challenges. The main goal of this thesis lies in the proposal of new adaptive control schemes for PKMs while considering their characteristics and particularities in order to improve their tracking capabilities. Moreover, the developed control strategies should be first validated through numerical simulations, then through real-time experiments on available PKMs. Within this context, three main contributions are proposed in this thesis. First, a new class of adaptive controllers with nonlinear time-varying feedback gains is proposed. The second contribution lies in an adaptive-based extended version of RISE robust feedback control strategy. For the third contribution, the recently developed L1 adaptive control strategy is applied for the first time on a PKM, followed by two novel model-based extensions. Numerical simulations as well as real-time experiments on various PKMs prototypes are provided and discussed. All the proposed controllers are validated for different operating conditions in order to show their relevance and efficiency.

Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'élaboration d'une stratégie complète d'identification et de commande neuronale d'un filtre actif parallèle (FAP). L'objectif visé est l'amélioration des performances par rapport aux systèmes classiques de dépollution des installations électriques basse tension. Basée sur l'utilisation des techniques neuromimétiques, notre approche de compensation des harmoniques se fait en trois étapes. Les deux premières étapes identifient respectivement les composantes de la tension et les courants harmoniques à l'aide de réseaux de neurones du type Adaline. La troisième étape injecte les courants harmoniques dans le réseau électrique par un module de commande à base de réseaux de neurones multicouches. Plusieurs architectures neuronales ont été développées et comparées pour chacune des étapes. La structure proposée s'adapte automatiquement aux variations de la charge du réseau et donc aux fluctuations du contenu harmonique des perturbations. Elle permet également la compensation sélective des harmoniques et la correction du facteur de charge. Finalement, ces stratégies ont été validées sur un banc expérimental et leur aptitude à l'intégration matérielle a été testée en simulation.