Le nombre de degrés de liberté à contrôler dans un système d'optique adaptative (OA) passe de quelques centaines pour les grands télescopes actuels à plusieurs milliers prévus sur les futurs télescopes de 30 à 100 mètres de diamètre. La méthode de commande de cette OA doit être repensée à la fois pour être en adéquation avec les nouveaux critères de performance et pour pouvoir estimer un si grand nombre de paramètres en temps réel. Je montre d'abord qu'il est possible d'améliorer l'estimation de la déformation de la surface d'onde, d'un facteur 2 sur la variance de l'erreur, en tenant compte de connaissances a priori sur la statistique de la turbulence atmosphérique et ce, tout en utilisant un algorithme rapide adapté aux grands systèmes. Ensuite, l'optimisation d'un critère en boucle fermée me conduit à une commande optimale par modèle interne, applicable en temps réel sur un télescope hectométrique grâce à l'algorithme rapide cité précédemment. La robustesse de cette nouvelle méthode de commande a enfin été éprouvée sur un simulateur complet d'OA et ses performances ont été comparées à d'autres approches.

L'objectif principal de ce travail a été de développer des solutions pour le contrôle de la distribution de la taille des particules (DTP) lors d'un procédé de polymérisation en émulsion. La DTP affecte les propriétés rhéologiques, et optiques du polymère ou encore sa stabilité. Pour ces raisons la DTP apparaît comme une caractéristique importante à contrôler. Le modèle décrivant l'évolution de la DTP est régi par des équations aux dérivées partielles (EDP) non linéaires. L'étude numérique du modèle a permis de dresser un modèle de commande. Deux types de stratégie de commande prédictive par modèle interne ont été définis, l'une basée sur un modèle de commande non linéaire et l'autre basée sur un modèle linéaire temps variant. La DTP étant difficilement mesurable en ligne, notre choix s'est porté vers d'autres mesures, les concentrations de tensioactif libre et de monomère. Il a été possible de définir des profils de concentration afin d'obtenir un produit final avec une DTP spécifique. Les résultats de simulations ont montré la faisabilité de cette approche.

Dans cette thèse nous nous sommes principalement concentrés sur les transmissions impulsion radio Ultra Large Bande (UWB-IR) qui a plusieurs avantages grâce à la nature de sa bande très large (entre 3.1GHZ et 10.6GHz) qui permet un débit élevé et une très bonne résolution temporelle. Ainsi, la très courte durée des impulsions émises assure une transmission robuste dans un canal multi-trajets dense. Enfin la faible densité spectrale de puissance du signal permet au système UWB de coexister avec les applications existantes. En raison de toutes ces caractéristiques, la technologie UWB a été considérée comme une technologie prometteuse pour les applications WSN. Cependant, il existe plusieurs défis technologiques pour l'implémentation des systèmes UWB. A savoir, une distorsion différente de la forme d'onde du signal reçu pour chaque trajet, la conception d'antennes très larges bandes de petites dimensions et non coûteuses, la synchronisation d'un signal impulsionnel, l'utilisation de modulation d'onde d'ordre élevé pour améliorer le débit etc. Dans ce travail, Nous allons nous intéresser à l'étude et l'amélioration de la synchronisation temporelle dans les systèmes ULB. / The basic concept of Impulse-Radio UWB (IR-UWB) technology is to transmit and receive baseband impulse waveform streams of very low power density and ultra-short duration pulses (typically at nanosecond scale). These properties of UWB give rise to fine time-domain resolution, rich multipath diversity, low power and low cost on-chip implementation facility, high secure and safety, enhanced penetration capability, high user capacity, and potential spectrum compatibility with existing narrowband systems. Due to all these features, UWB technology has been considered as a feasible technology for WSN applications. While UWB has many reasons to make it a useful and exciting technology for wireless sensor networks and many other applications, it also has some challenges which must be overcome for it to become a popular approach, such as interference from other UWB users, accurate modelling of the UWB channel in various environments, wideband RF component (antennas, low noise amplifiers) designs, accurate synchronization, high sampling rate for digital implementations, and so on. In this thesis, we will focus only on one of the most critical issues in ultra wideband systems: Timing Synchronization.

Ce travail se situe dans le cadre de la commande des systèmes à paramètres répartis régis par des équations aux dérivées partielles non linéaires. On cherche ici à élargir l'utilisation de la stratégie de commande prédictive du cadre classique de systèmes décrits par des équations différentielles ordinaires à celui où les systèmes sont décrits par une classe d'équations non linéaires aux dérivées partielles (EDP). L'intérêt de l'utilisation de la stratégie de commande prédictive est de pouvoir résoudre divers problèmes de conduite tout en tenant compte explicitement de diverses contraintes de fonctionnement. Nous avons choisi une démarche qui a consisté à considérer directement des cas réels issus du Génie des Procédés, où de nombreux modèles de connaissance sont décrits par des EDP fortement non linéaires : un procédé de séchage de peinture par infrarouge (donnant lieu à une application réelle), un procédé de fabrication de matériau composite et un procédé de destruction de gaz polluants par catalyse. La particularité de ce travail concerne le fait de proposer une structure adaptée de commande prédictive par modèle interne, celui-ci étant déterminé autour d'une trajectoire soit prédéfinie, soit générée en tenant compte de diverses contraintes de fonctionnement. Dans le contexte de résolution du problème d'optimisation posé par l'approche prédictive, nous proposons un algorithme hors-ligne (génération de trajectoire) et un autre en ligne.

Ce travail traite du contrôle des systèmes décrits par des Equations aux Dérivés Partielles. La structure de Commande par Modèle Interne est étendue aux systèmes hyperboliques de dimension infinie, à contrôle frontière. Les EDP considérées sont celles de Saint-Venant, non linéaires, décrivant les écoulements à surface libre. <br />Le modèle utilisé est une linéarisation autour d'un écoulement permanent dont les coefficients dépendent de la variable d'espace. Les pentes et frottements sont non nuls, prenant en compte les phénomènes variables le long du canal. <br />L'analyse et la synthèse du contrôle sont réalisées en considérant le système en boucle fermée comme une perturbation de celui en boucle ouverte. Les perturbations portent sur les opérateurs, les semigroupes et le spectre dans un espace de Hilbert. L'opérateur hyperbolique Ae(x)dx+ Be(x) est caractérisé explicitement sans transformation préalable, en dimension une d'espace, où Ae(x) et Be(x) sont bornés. <br />Pour la synthèse de commande, une structure de contrôle frontière par modèle interne est utilisée, après avoir été ramené sous forme Kalmanienne abstraite. L'analyse de la stabilité en boucle fermée, par la théorie de la perturbation en dimension infinie, permet de donner des conditions suffisantes sur les paramètres de synthèse d'une loi de commande du type intégral et/ou proportionnel. <br />Les résultats en simulation et expérimentaux sur le canal de Valence montrent la faisabilité de l'approche. Elle est testée dans le cas monobief et multibiefs.

Les réseaux de neurones formels permettent de construire, par apprentissage statistique, une vaste famille de modèles et de correcteurs non linéaires. L'objet de cette thèse est la définition des modalités de mise en œuvre de réseaux de neurones et l'évaluation de leur apport pour la modélisation et la commande non adaptatives de processus dynamiques non linéaires. Sur le plan théorique, nous présentons la modélisation et la commande de processus par réseaux de neurones dans un cadre aussi général que possible, en les plaçant dans la perspective de l'Automatique classique. En modélisation, les résultats concernant les systèmes linéaires nous aident à formuler les prédicteurs non linéaires optimaux théoriques correspondant à diverses hypothèses sur le bruit intervenant dans le processus à modéliser ; une méthodologie d'apprentissage associée fournit des prédicteurs neuronaux qui sont des réalisations des prédicteurs théoriques. Nous proposons ensuite une famille de systèmes de commande neuronaux, dont nous étudions les propriétés et les liens avec les systèmes de commande classique, linéaire ou non, en insistant notamment sur la robustesse ; ceci nous conduit à développer la commande avec modèle interne neuronale. Sur le plan pratique, nous illustrons notre démarche et nos résultats par une application industrielle, le pilotage d'un véhicule autonome tout-terrain, dont le volant, l'accélérateur et le frein sont commandés par des réseaux neuronaux.