Dans ce travail, une nouvelle stratégie de commande prédictive non linéaire est proposée pour la commande d'un procédé de séparation chromatographique dit « le lit mobile simulé ». Ce procédé permet de séparer deux composants se trouvant initialement mélangés dans une charge liquide. L'objectif de la commande est de faire en sorte que les puretés obtenues correspondent aux puretés désirées tout en minimisant certains critères économiques (réduire la consommation du solvant, augmenter de l'efficacité et respecter les dates de livraison). L'optimisation des critères non convexes associée à la commande prédictive non linéaire est distribuée dans le temps afin de pouvoir appliquer la commande en ligne. L'algorithme développé permet de réaliser les puretés désirées tout en état très flexible quant aux critères économiques à minimiser.

Les bâtiments consomment plus de 40 % de l'énergie mondiale. Bien que nombre de propositions pour améliorer la gestion de l'énergie dans les bâtiments aient été avancées, cette problématique demeure essentiellement ouverte. Cette thèse porte sur le développement et l'évaluation d'une commande prédictive pour la gestion de l'énergie dans le bâtiment ainsi que l'étude de l'embarcabilité de l'algorithme de contrôle sur une cible temps-réel (Roombox - Schneider-Electric). En plus des divers simulations montrant l'intêret d'une telle approche, ce travail explore aussi la capacité de la commande prédictive à s'adapter à des scénarii complexes (prix variable de l'énergie, bâtiments multi-sources, contraintes de ressources, stockage d'énergie, ...). Ce travail propose l'élaboration d'une architecture de commande distribuée pour contrôler les paramètres de confort dans chaque zone du bâtiment sous respect de contraintes de ressources globales. Cette thèse CIFRE a été préparée au sein du laboratoire Gipsa-lab en partenariat avec Schneider-Electric dans le cadre du programme HOMES (www.homesprogramme.com).

Le contexte de cette étude porte sur l’implémentation d’une stratégie de commande collaborative entre le système de freinage électro-hydraulique d’un véhicule récréatif trois-roues à propulsion électrique et son système de freinage régénératif. Grâce à l’établissement d’une méthode originale d’allocation des efforts de freinage aux roues avant / arrière, la stratégie développée permet de spécifier la consigne d’effort de freinage « idéale » à la roue arrière en fonction du freinage hydraulique à l’avant. Une commande prédictive nonlinéaire a été développée pour répartir cette consigne entre le frein électro-hydraulique et le frein régénératif en temps réel. Cette stratégie de contrôle consiste à trouver la commande optimale à appliquer sur un horizon de temps glissant à durée finie. La commande est la solution d’un problème d’optimisation sous contraintes dures, dont le processus a été implémenté en-ligne avec la prise en charge directe d’un modèle de prédiction nonlinéaire des dynamiques rapides du système de freinage hybride. L’identification paramétrique et la validation de ce modèle ont été réalisées expérimentalement sous diverses conditions. L’analyse des résultats de la commande prédictive, tirés de simulations ainsi que d’expérimentations sous forme d’essais routiers montre des résultats conformes aux comportements attendus. En effet, la stratégie permet de maximiser le couple de freinage régénératif lors d’un freinage nécessitant l’utilisation collaborative des deux systèmes de frein tout en respectant la consigne de freinage. De plus, on observe des propriétés de robustesse à l’incertitude paramétrique. Finalement, les résultats expérimentaux démontrent qu’avec la croissance de la puissance de calcul embarquée, la commande prédictive nonlinéaire devient envisageable pour de nombreuses applications temps-réel à dynamique rapide.

Les enjeux énergétiques liés à la qualité de la distribution de l'énergie électrique nécessitent le développement des dispositifs de filtrage actif des réseaux électriques. L'objectif de la thèse est d'utiliser un convertisseur multicellulaire afin d'obtenir une source de courant avec une très bonne bande passante (pour compenser les courants perturbateurs). Une commande directe et prédictive est appliquée à un onduleur multicellulaire à 4 niveaux. Ce type de commande permet d'utiliser au mieux les avantages fréquentiels de cette structure de conversion d'énergie. L'utilisation de cet onduleur pour une application de filtrage actif se révèle très efficace au niveau de la compensation des harmoniques de courant. Un prototype expérimental, développe dans le cadre de la thèse nous permet de valider nos résultats obtenus tout d'abord en simulation.

Ce projet de maîtrise s'effectue en collaboration avec un partenaire industriel, soit le groupe process analytical support group chez Pzer Global Manufacturing Services. L'objectif général de ce partenariat est d'accroître le niveau d'automatisation dans la chaîne de fabrication de l'industrie pharmaceutique. Notamment, des améliorations sont possibles dans l'instrumentation des équipements ainsi que dans l'asservissement de ceux-ci par des stratégies d'optimisation en temps réel. Cet ouvrage s'attaque spécifiquement au cas du séchoir à lit fluidisé. Ce procédé est décrit par une dynamique non linéaire si bien que les outils disponibles pour concevoir une commande prédictive couplée d'un observateur n'offrent pas présentement la flexibilité requise pour répondre à l'objectif du projet. La programmation d'une application de type interface graphique permet à son utilisateur de concevoir ces stratégies pour le procédé de son choix. L'application a été validée en concevant cinq observateurs non linéaires pour le séchage de granules pharmaceutiques. L'objectif est de pouvoir fournir une mesure de teneur en eau ande remplacer la sonde proche infrarouge actuellement utilisée. Il a été montré que certains observateurs sont en mesure de reproduire précisément les données expérimentales tout en montrant un effort de calcul plus acceptable. Ainsi, l'application permet de déployer facilement des solutions efficaces et mesurables pour l'asservissement de procédés pharmaceutiques,dont l'instrumentation du séchoir à lit fluidisé est un exemple spécique. Le déploiement au sein du groupe de recherche de l'application et son amélioration fait partie des travaux futurs. / This work is in partnership with the process analytical support group at Pzer Global Manu-facturing Services. The objective is to increase the level of automation in the pharmaceutical manufacturing process. Possible improvements lie in the instrumentation and control of the equipment. This work particularly aims the discontinuous fluid bed drying (FBD) case. A nonlinear dynamic describes the FBD operation as well as many other pharmaceutical process. Actual predictive control conception tools are not flexible enough. Hence, the programming of a graphical user interface software allows the user to design a control algorithm for nonlinear processes. Validation is ensured by generating five nonlinear estimators to monitor the drying. One of these, based on the moving horizon estimator, could replace the near-infrared probe on the fluid bed dryer as a moisture content soft sensor. Results show that the estimator reproduce accurately the pilot scale experimental data with a moderate computational effort. Thus, the software allows to easily implement control and observation strategies for the pharmaceutical industry Future works imply the deployment and the improvement of the software.

De nos jours, les éoliennes contribuent à une large partie de production d'énergie dans le monde. En 2013, 2,7% de la production d'électricité mondiale était éolienne, avec un objectif d'atteindre 14% de la demande d'électricité totale en 2020. Pour satisfaire ces exigences, la taille standard de la turbine éolienne tend à grandir. Les éoliennes de tailles des mégawatts sont très coûteuses, et leur rendement devrait être optimisé pour maximiser l'énergie produite et protéger les équipements de toute dégradation pour optimiser leur durée de vie.Dans ce projet de thèse, la commande prédictive à base de modèle (MPC) est utilisée pour la commande et la commande tolérante aux défauts de l'éolienne. Afin d'optimiser le temps de calcul de la commande MPC, qui peut rendre son implémentation en ligne irréalisable, les entrées de la commande ont été paramétrées par les fonctions de Laguerre (LMPC) ou les fonctions de Kautz (KMPC). Ceci a permis de réduire le temps de calcul d'un tiers. La commande MPC robuste par approche min-max a également été considérée dans l'objectif de rendre la stratégie de commande robuste aux incertitudes paramétriques, et à l'apparition de défauts. Ces différentes stratégies ont état évaluées sur un modèle de l'éolienne à deux masses, avec une commande multi entrée/multi avec contraintes sur les entrées et les sorties.Dans le chapitre V, la commande MPC paramétrée par les fonctions de Laguerre ou de Kautz a été reformulée dans l'unique objectif de compenser le défaut. En effet, sur une éolienne en fonctionnement stable et possédant des lois de commande qui ne s'accommode pas aux défauts, il est possible de calculer la correction nécessaire à considérer par les lois existantes afin de compenser le défaut, si le défaut est bien détecté et estimé. Cette stratégie est recherchée si l'industriel ne souhaite pas changer les lois de commande établies sur l'éolienne, car les stratégies de commande MPC discutées peuvent faire l'ensemble de travail : poursuite de la trajectoire désirée et l'accommodation aux défauts / Nowadays, wind turbines contribute to a large part of energy production in the world. In 2013, 2.7% of global electricity production was based on wind power, with a goal of reaching 14% of total electricity demand in 2020. The progression was remarkable in the last years, namely in France where the wind power generation increased from 2.5 TWh (terawatt-hour) in 2013 to 21.1 TWh in 2015.In order to satisfy these objectives, the standard size of the wind turbine tends to grow. However, the megawatt size wind turbines are very expensive and thus their efficiency has to be optimized in order to maximize the produced energy. Furthermore, it is aimed to protect the equipment from damage and maximize the service life of wind turbines, which is usually 20 years.In this thesis, model predictive control (MPC) is used to control the wind turbine and to identify the faults that could occur. Since the computation time in the MPC strategy is high, its use in real time fast systems may become unfeasable. To overcome this difficulty, the MPC control inputs are parametrized by Laguerre functions (LMPC) or Kautz functions (KMPC). This allowed decreasing the computation time by 33% compared to non-parametrized MPC. The min-max MPC approach is also considered in order to render the control strategy robust to parametric uncertainties and faults scenarios.These control strategies are evaluated on a wind turbine model with a multi-input (pitch angle and generator torque) / multi- output (generator power and generator speed) control, with constraints on inputs and outputs. These results are discussed in Chapter IV.In Chapter V, the Laguerre or Kautz parameterized MPC is reformulated with the objective of faults compensations. Indeed, if the faults are detected and estimated then it is possible to calculate the correction required to compensate these faults. This strategy becomes interesting from a wind turbine is operated with a controller that is not aimed to be changed for security or cost reasons, and the objective of the operator is only to compensate actuator or sensor faults. In these simulations, an available benchmark was used with the controller implemented in it.The thesis also contains a bibliographic and three introductory chapters discussing the state of the art of the turbine model, its control, fault detection and the MPC strategies used in this work

La force de diélectrophorèse (DEP) est utilisée pour manipuler, séparer et positionner différent types des particules (cellules, bactéries, nanotubes de carbone). Dans le but d'étudier et de simuler une loi de commande permettant le suivi de la trajectoire d'une particule soumise à la force DEP un modèle est nécessaire. Les méthodes utilisées pour simuler la force DEP sont généralement basées soit sur des simulateurs à éléments finis (FEM), soit sur des équations analytiques. Les simulateurs FEM ne permettent pas la variation des paramètres (tensions électriques) lors du calcul de la trajectoire et les équations analytiques sont limitées à des géométries simples des électrodes. Dans ce manuscrit, une méthode hybride basée sur les calculs FEM et analytique est proposée. Cette méthode permet de simuler la trajectoire d'une particule en utilisant des géométries complexes et en variant les tensions électriques lors de la simulation. Ce modèle est ensuite validé en le comparant à des relevés expérimentaux. Finalement, une loi de commande, basée sur la commande prédictive généralisée (GPC) est proposée dans le but de contrôler la trajectoire, en profitant de la grande dynamique du déplacement de la particule, et ce malgré les non-linéarités. Cette loi de commande a été validée par des résultats de simulations et une comparaison avec une loi de commande classique.

Les enjeux énergétiques liés à la qualité de la distribution de l'énergie électrique nécessitent le développement des dispositifs de filtrage actif des réseaux électriques. L'objectif de la thèse est d'utiliser un convertisseur multicellulaire afin d'obtenir une source de courant avec une très bonne bande passante (pour compenser les courants perturbateurs). Une commande directe et prédictive est appliquée à un onduleur multicellulaire à 4 niveaux. Ce type de commande permet d'utiliser au mieux les avantages fréquentiels de cette structure de conversion d'énergie. L'utilisation de cet onduleur pour une application de filtrage actif se révèle très efficace au niveau de la compensation des harmoniques de courant. Un prototype expérimental, développé dans le cadre de la thèse, nous permet de valider nos résultats obtenus tout d'abord en simulation.

La force de diélectrophorèse (DEP) est utilisée pour manipuler, séparer et positionner différent types des particules (cellules, bactéries, nanotubes de carbone). Dans le but d étudieret de simuler une loi de commande permettant le suivi de la trajectoire d une particule soumise à la force DEP un modèle est nécessaire. Les méthodes utilisées pour simuler la force DEP sont généralement basées soit sur des simulateurs à éléments finis (FEM), soit sur des équations analytiques. Les simulateurs FEM ne permettent pas la variation des paramètres (tensions électriques) lors du calcul de la trajectoire et les équations analytiques sont limitées à des géométries simples des électrodes. Dans ce manuscrit, une méthode hybride basée sur les calculs FEM et analytique est proposée. Cette méthode permet de simuler la trajectoire d une particule en utilisant des géométries complexes et en variant les tensions électriques lors de la simulation. Ce modèle est ensuite validé en le comparant à des relevés expérimentaux. Finalement, une loi de commande, basée sur la commande prédictive généralisée (GPC) est proposée dans le but de contrôler la trajectoire, en profitant de la grande dynamique du déplacement de la particule, et ce malgré les non-linéarités. Cette loi de commande a été validée par des résultats de simulations et une comparaison avec une loi de commande classique. / Micro and nano-particles can be trapped by a non uniform electric field through the effect of dielectrophoretic (DEP) principle. Dielectrophoresis is used to separate, manipulate and detect micro particles in several domains, such as in biological or Carbon Nano-Tubes (CNTs) manipulations. To study and simulate a vision based closed loop control law in order to control the trajectory of micro objects using DEP a numeric model is required. Current methods to simulate the trajectory of micro-particles under a DEP force field are based on finite element modeling (FEM) which requires new simulations when one of its parameters, like the electric voltage, is changed, or on analytic equations which is limited to very simple geometries. In the first section of this manuscript, we propose a hybrid method between analytic and numeric calculation able to simulate complex geometries and to easily change electrode voltage along the trajectory. This numeric model is, then, validated by comparing it with several experimental results. Finally, a control strategy based on the generalized predictive control method is proposed with the aim of controlling the trajectory, taking advantage of the high dynamics despite the non linearity. This control law has been validated by simulation and compared to classical control strategy.

Les installations d'épuration des eaux usées sont des systèmes de grande dimension, non linéaires, sujets à des perturbations importantes en flux et en charge. Une commande prédictive (MPC) a été appliquée au Benchmark BSM1 qui est un environnement de simulation qui définit une installation d'épuration. Une identification en boucle ouverte d'une station d'épuration d'eaux usées a été réalisée pour déterminer un modèle linéaire en se basant sur un ensemble de mesures entrée sortie du Benchmark BSM1. Les réponses indicielles en boucle ouverte ont été obtenues à partir de variation échelon des entrées autour de leurs valeurs stationnaires. Le modèle tient compte des non-linéarités à travers des paramètres variables. Les réponses indicielles obtenues permettent de déterminer par optimisation les fonctions de transfert continues correspondantes. Ces fonctions de transfert peuvent être regroupées en cinq modèles mathématiques. Des fonctions de transfert continues de premier ordre, de premier ordre avec un intégrateur, des réponses inverses, de second ordre et de second ordre avec zéro représentant les réponses indicielles ont été identifiées. Les valeurs numériques des coefficients de chaque modèle choisi ont été calculées par un critère des moindres carrés. La commande prédictive (MPC) utilise le modèle obtenu comme un modèle interne pour commander le procédé. Deux stratégies de la commande prédictive DMC et QDMC d'une station d'épuration avec ou sans compensation par anticipation ont été testées. La commande par anticipation est utilisée pour réduire l'effet de deux perturbations mesurées, le débit entrant et la concentration entrante en ammonium, sur le système / Wastewater treatment processes are large scale, non linear systems, submitted to important disturbances of influent flow rate and load. Model predictive control (MPC) widely used industrial technique for advanced multivariable control, has been applied to the Benchmark Simulation Model 1 (BSM1) simulation benchmark of wastewater treatment process. An open loop identification method has been developed to determine a linear model for a set of input-output measurements of the process. All the step responses have been obtained in open loop from step variations of the manipulated inputs and measured disturbances around their steady state values. The non-linearities of the model are taken into account by variable parameters. The step responses coefficient obtained make it possible to determine by optimization the corresponding transfer functions. That functions are classified by five mathematical models, such as : first order, first order with integrator, inverse response, second order and second order with zero. The numerical values of coefficients of each model selected were calculated using a least squares criterion. Model predictive control (MPC) uses the resulting model as an internal model to control the process. Dynamic matrix control DMC and quadratic dynamic matrix control QDMC predictive control strategies, in the absence and presence of feedforward compensation, have been tested. Two measured disturbances have been used for feedforward control, the influent flow rate and ammonium concentration