L'étendue des mouvements que les robots humanoïdes peuvent réaliser est fortement limitée par des contraintes dynamiques. Une loi de commande qui ne prend pas en compte ses res- trictions, d'une manière ou autre, ne va pas réussir d'éviter une chute. La Commande Prédictive est capable de considérer les contraintes sur l'état et le contrôle de manière explicite, ce qui la rend particulièrement appropriée pour le contrôle des mouvements des robots marcheurs.Nous commençons par dévoiler la structure spécifique de ces contraintes, démontrant notamment l'importance des appuis au sol. Nous développons ensuite une condition suffisante pour l'évitement d'une chute et nous proposons une loi de commande prédictive qui y réponde. Cette formulation nous sert ensuite pour la conception des contrôleurs pratiques, capables d'un contrôle plus efficace et plus robuste des robots marcheurs humanoïdes.

Dans l'industrie, l'utilisation de l'optimisation est omniprésente. Elle consiste à calculer la meilleure solution tout en satisfaisant un certain nombre de contraintes. Cependant, ce calcul est complexe, long et pas toujours fiable. C'est pourquoi cette tâche est longtemps restée cantonnée aux étapes de conception, ce qui laissait le temps de faire les calculs puis de vérifier que la solution était correcte et si besoin refaire les calculs. Ces dernières années, grâce à la puissance toujours grandissante des ordinateurs, l'industrie a commencé à intégrer des calculs d'optimisation au cœur des systèmes. C'est-à-dire que des calculs d'optimisation sont effectués en permanence au sein du système, parfois des dizaines de fois par seconde. Par conséquent, il est impossible de s'assurer a posteriori de la correction d'une solution ou de relancer un calcul. C'est pourquoi il est primordial de vérifier que le programme d'optimisation est parfaitement correct et exempt de bogue.L'objectif de cette thèse a été de développer outils et méthodes pour répondre à ce besoin.Pour ce faire, nous avons utilisé la théorie de la preuve formelle qui consiste à considérer un programme comme un objet mathématique. Cet objet prend des informations en entrée et produit un résultat. On peut alors, sous certaines conditions sur les entrées, prouver que le résultat satisfait nos exigences. Notre travail a consisté à choisir un programme d'optimisation puis à prouver formellement que le résultat de ce programme est correct. / In the industry, the use of optimization is ubiquitous. Optimization consists of calculating the best solution subject to a number of constraints. However, this calculation is complex,long and not always reliable. This is why this task has long been confined to the design stages,which allowed time to do the computation and then check that the solution is correct and if necessary redo the computation. In recent years, thanks to the ever-increasing power of computers, the industry has begun to integrate optimization computation at the heart of the systems. That is to say that optimization computation is carried out continuously within the system, sometimes dozens of times per second. Therefore, it is impossible to check a posteriori the solution or restart a calculation. That is why it is important to check that the program optimization is perfectly correct and bug-free. The objective of this thesis was to develop tools and methods to meet this need. To do this we have used the theory of formal proof that is to consider a program as a mathematical object. This object takes input data and produces a result. We can then, under certain conditions on the inputs, prove that the result meets our requirements. Our job was to choose an optimization program and formally prove that the result of this program is correct.

Pour faciliter la transition énergétique vers la réduction de la consommation des énergies fossiles, la réduction des émissions de CO2 et l’intégration des sources d’énergie renouvelables, il convient d’étudier des stratégies permettant d’adapter en temps réel la gestion énergétique de manière optimale par rapport aux contraintes extérieures et intérieures du bâtiment. Des leviers d’action existent à l’échelle de l’îlot comme la mutualisation des productions et des consommations. Cette thèse présente l’application de techniques d’optimisation au développement de stratégies de gestion du chauffage électrique d’un bâtiment multizone comportant des logements et des bureaux. Pour réduire les temps de calcul par rapport à une approche de résolution globale d’un problème d’optimisation à grande échelle, les méthodes de décomposition-coordination ont été étudiées. Ces méthodes permettent de résoudre des sous-problèmes d’optimisation à l’échelle de chaque zone et de réintégrer les couplages entre zones (couplages thermiques et partage d’une ressource) avec une étape de coordination. Une méthode décomposée-coordonnée a été retenue pour chaque type de couplage permettant la mise en place d’une gestion en temps réel à l’échelle multizone. / To facilitate the energy transition towards the reduction of fossil fuels consumption, CO2 emissions and the integration of renewable energy sources, it is necessary to study realtime management strategies to adapt energy management in an optimal way according to external and internal perturbations and the evolution of the building. Solutions exist at the scale of blocks of buildings such as production and consumption pooling. This thesis presents the development of real-time management strategies, using optimisation techniques, for the electric heating of a multi-zone building mixing residential and tertiary uses. To decrease computation time compared to a global resolution approach of large-scale optimisation problems, decomposition-coordination methods were studied. These methods consist in solving sub-problems of optimisation in each zone and reintegrating the links between zones (thermal couplings and resource sharing) using a coordination step. One of these methods was chosen for each type of coupling allowing the implementation of real-time management at a multi-zone scale.

Cette thèse a pour objectif la modélisation et la commande d'un robot parallèle actionné pneumatiquement destiné à des applications de prise et dépose d'objets. Les actionneurs pneumatiques sont des actionneurs à bas coût et ayant des rapports poids/puissance plus importants que les actionneurs électriques. Ceci a pour avantage de réduire le coût de revient du robot en augmentant sa capacité de charge. Cependant, du fait des fortes non linéarités qui les caractérisent (compressibilité de l'air, caractéristique de la valve, frottement, hystérésis ...), le principal obstacle à leur utilisation en robotique est leur commande de façon précise et robuste. C'est pour cela que plusieurs stratégies de commande ont été proposées et implémentées expérimentalement sur un banc d'essai utilisant trois types d'actionneurs pneumatiques: deux vérins et des muscles artificiels travaillant en mode antagoniste. Ces stratégies sont des schémas en cascade qui –après une linéarisant exacte obtenue sur la base du système non linéaire- combinent un contrôleur externe de position et une boucle interne de force (équivalente à la différence de pression) dans le cas des vérins pneumatiques. Pour les muscles artificiels, le même principe est utilisé sauf que la boucle interne de force est remplacée par une boucle qui régule le couple en contrôlant les pressions de chacun des deux muscles. Un contrôleur prédictif généralisé (GPC) est synthétisé pour la boucle de position permettant ainsi de réduire sensiblement les temps de réponse. Pour la boucle interne de pression, un contrôleur robuste multi-objectif combinant des performances H infinie avec des contraintes de placement de pôle a été synthétisé. L'utilisation d'inégalités matricielles affines (LMI) a permis de combiner les objectifs du contrôleur de façon très intuitive. Le choix de ce contrôleur robuste est motivé par la nécessité de rejeter les fortes variations de charge qui caractérisent les applications de prise-et-dépose d'objets. Deux autres stratégies pour la commande prédictive en effort ont été synthétisées sur les vérins et les muscles et ont donné des résultats très encourageants. Les résultats expérimentaux obtenus ont montré l'apport de ces lois de commande en termes de performances (réduction des temps de réponse, erreurs de suivi faibles) et de robustesse (bon rejet des perturbations). Une étude comparative des trois actionneurs testés a conduit au choix du vérin à double effet standard car offrant le meilleur compromis entre performances, robustesse et coût de l'actionneur. En se basant sur ce choix, un nouveau prototype de robot parallèle à deux degrés de liberté utilisant les vérins standards a été conçu, modélisé et commandé en utilisant les différentes stratégies en cascade proposées. L'implémentation expérimentale des algorithmes de commande a conduit à des résultats encourageants en termes de qualité de suivi et de rejet de perturbations. / The thesis objective is the control of a parallel robot driven with pneumatic actuators for pick-and-place applications. The advantage of using pneumatic actuators rather than electrical ones is that they are cheaper and have a bigger power-to-weight ratio which can increase the payload abilities of the robot. However, due to their strong nonlinearities such as air compressibility, valve characteristic, friction, and hysteresis, they are still difficult to control precisely and in a robust way.That is why the main contribution of the thesis is in the control area where different control schemes have been proposed and experimentally implemented on a test bench that involves three types of pneumatic actuators: two cylinders and agonist/antagonist artificial muscles. After the modeling and identification of the nonlinear models, different strategies have been developed: for cylinders, a cascade scheme which uses an outer position control loop and an inner force (or pressure difference) loop is used. For muscles, the inner force loop is replaced by a torque loop controlled by acting on the pressures in each muscle. For position, a Generalized Predictive Controller (GPC) is synthesized reducing sensibly the time responses. For the inner pressure loop, an LMI based multi objective controller is synthesized combining H infinity performances and pole placement constraints. The choice of a robust controller is motivated by the necessity of rejecting load variation disturban ces that characterize pick-and-place applications. On the other hand, two predictive control strategies with feedback linearization were implemented showing very encouraging results.The different experimental results have shown the interest of such strategies in terms of performances (time response reduction, good dynamic tracking) and robustness (disturbance rejection). The comparison of the three tested actuators led to the choice of the standard double acting cylinder because it offers the best compromise in terms of performances and cost. This cylinder was then used to design a planar parallel robot and the implementation of the proposed cascade strategies. The experimental tests showed encouraging results in terms of disturbance rejection and ability of tracking dynamic references and performing pick-and-place cycles.

L’objectif de cette thèse est d’apporter des réponses à deux problèmes importants dans le domaine de l’automatique : l'estimation d'état et la commande prédictive robuste sous contraintes pour des systèmes incertains, en se basant sur des méthodes ensemblistes, plus précisément liées aux ensembles zonotopiques. Les incertitudes agissant sur le système sont modélisées de façon déterministe, elles sont donc inconnues mais bornées par des ensembles connus.Dans ce contexte, la première partie de la thèse développe une méthode d’estimation afin d’élaborer à chaque instant un ensemble zonotopique contenant l’état du système malgré la présence de perturbations, de bruits de mesure et d’incertitudes paramétriques définies par intervalle. Cette méthode est fondée sur la minimisation du P-rayon d’un zonotope, critère original permettant de caractériser la taille de l’ensemble zonotopique et réalisant un bon compromis entre la complexité et la précision de l’estimation. Cette approche est tout d’abord développée pour les systèmes mono-sortie, puis étendue au cas des systèmes multi-sorties, dans un premier temps par des extensions directes de la solution mono-sortie (le système multi-sorties est considéré comme plusieurs systèmes mono-sortie). Une autre solution est ensuite proposée, qui conduit à résoudre un problème d’optimisation de type Inégalités Matricielles Polynomiales en utilisant une méthode de relaxation. Les approches précédentes n’étant que des extensions de la solution à une seule sortie, et malgré leurs bons résultats obtenus en simulation, une démarche originale, dédiée aux systèmes multi-sorties, fondée sur l’intersection entre un polytope et un zonotope, est finalement développée et validée.La deuxième partie de la thèse aborde la problématique de la commande robuste par retour de sortie pour des systèmes incertains. La commande prédictive est retenue du fait de son utilisation dans de nombreux domaines, de sa facilité de mise en œuvre et de sa capacité à traiter des contraintes. Parmi les démarches issues de la littérature, l’implantation de techniques robustes fondées sur des tubes de trajectoire est développée plus spécifiquement. Le recours à un observateur ensembliste à base de zonotopes permet d’améliorer la qualité de l’estimation, ainsi que la performance de la commande, dans le cas de systèmes soumis à des perturbations et des bruits de mesure inconnus, mais bornés.Dans une dernière partie, cette combinaison de l’estimation ensembliste et de la commande prédictive robuste est testée en simulation sur un système de suspension magnétique. Les résultats de simulation traduisent un comportement tout à fait satisfaisant validant les structures théoriques élaborées. / The aim of this thesis is answering to two significant problems in the field of automatic control: the state estimation and the robust model predictive control for uncertain systems in the presence of input and state constraints, based on the set-membership approach, more precisely related to zonotopic sets. Uncertainties acting on the system are modeled via the deterministic approach, and thus they are unknown but bounded by a known set.In this context, the first part of the thesis proposes an estimation method to compute a zonotope containing the real states of the system, which are consistent with the disturbances, the measurement noise and the interval parametric uncertainties. This method is based on the minimization of the P-radius of a zonotope, which is an original criterion to characterize the size of the zonotope, in order to obtain a good trade-off between the complexity and the precision of the estimation. This approach is first developed for single-output systems, and then extended to the case of multi-output systems. The first solution for multi-output systems is a direct extension of the solution for single-output systems (the multi-output system being considered as several single-output systems). Another solution is then proposed, leading to solve a Polynomial Matrix Inequality optimization problem using a relaxation technique. Due to the fact that the previous approaches are just extensions of the solution for a single-output system, and despite their good performance results obtained in simulation, a novel approach dedicated to multi-output systems based on the intersection of a polytope and a zonotope is finally developed and validated.The second part of the thesis deals with the problem of robust output feedback control for uncertain systems. Model predictive control is chosen due to its use in many areas, its ability to deal with constraints and uncertainties. Among the approaches from the literature, the implementation of robust predictive techniques based on tubes of trajectories is developed. The use of a zonotopic set-membership estimation improves the quality of the estimation, as well as the performance of the control, for systems subject to unknown, but bounded disturbances and measurement noise.In the last part, the combination of zonotopic set-membership estimation and robust model predictive control is tested in simulation on a magnetic levitation system. The simulation results reflect a satisfactory behavior validating the developed theoretical techniques.

Ce travail de recherche, consacré à la synthèse d'une commande prédictive à modèle neuronal du procédé d'évaporation en multiple-effets, s'inscrit dans la continuité des travaux menés au L.G.I. depuis plusieurs années. Le mémoire de thèse s'articule en cinq chapitres : le premier présente l'atelier d'évaporation dans la chaîne de fabrication du sucre, et les développements théoriques et expérimentaux nécessaires à l'identification d'un modèle dynamique du procédé. Le chapitre 2 pose les bases théoriques du transfert technologique que constitue l'application des réseaux de neurones pour la modélisation et le contrôle des procédés industriels. La première partie de ce transfert technologique, décrite dans le chapitre 3, concerne l'identification de modèles du procédé d'évaporation, à partir de données expérimentales issues des campagnes de mesure menées à la sucrerie de Bois Rouge, La Réunion, en 1997 et 1998, et la simulation des modèles identifiés. Dans le chapitre 4, la problématique de l'automatisation du procédé, confrontée aux limites rencontrées par les schémas de régulation traditionnels, justifie la mise en oeuvre d'une stratégie de commande avancée. Cette démarche, qui constitue la deuxième partie du transfert technologique que nous avons entrepris, aboutit à la mise en oeuvre d'un schéma de commande prédictive mono variable basée sur un modèle à réseau de neurones, testé en simulation dans le chapitre 5. L'ensemble des résultats de simulation sont prometteurs, ce qui permet d'envisager l'implantation d'une stratégie similaire in situ dans les meilleurs délais.

Cette thèse porte sur la commande d'un photobioréacteur continu pour la culture des microalgues. La modélisation du système et l'identification des paramètres du modèle ont été particulièrement abordées. Les paramètres cinétiques et de transfert de l'énergie lumineuse ont été obtenus à partir des données acquises le long de la phase exponentielle de la culture de Porphyridium purpureum en mode batch sous différentes conditions expérimentales dans un photobioréacteur de 2,5 litres. La concentration en biomasse est la quantité physique la plus importante à réguler. Puisque elle n'est pas toujours facile à mesurer en ligne, un capteur logiciel permettant d'estimer la quantité de biomasse produite à partir des mesures en ligne est proposé. Il s'agit d'un filtre de Kalman étendu (EKF) qui combine le modèle du système avec la mesure de la concentration du carbone inorganique total et d'autres variables physiques (pH, intensité lumineuse,...) afin d'estimer en ligne la concentration de la biomasse. Ce capteur logiciel a été validé expérimentalement en utilisant un nouveau photobioréacteur de 9,6 litres de type colonne à bulles, équipé de plusieurs dispositifs destinés à mettre en place un système de commande et de régulation, et de techniques de mesure permettant d'accéder à l'évolution des principales variables. Plusieurs démarches pour la commande de la culture de microalgues ont été également proposées : commande non-linéaire et linéaire, régulation par PID, commande par modèle générique GMC, commande linéarisante par retour d'état et commande prédictive non-linéaire. Ces différentes commandes ont été mises oeuvre en simulation ce qui nous a permis de choisir les stratégies les plus performantes et de les valider sur le photobioréacteur instrumenté.

Le problème de la gestion énergétique des véhicules hybrides consiste essentiellement à développer des algorithmes appelés : stratégies de commande, dont le rôle est de choisir à chaque instant la meilleure répartition de puissance entre les différentes sources d'énergie d'une manière à minimiser la consommation de carburant et/ou les émissions de polluants. Le problème est formulé comme un problème de commande optimale qui, en connaissant a priori le profil de vitesse du véhicule, vise à trouver la répartition optimale de puissance en minimisant la consommation de carburant, sous contraintes. Il s'agit ici des algorithmes dits d'optimisation globale. Bien que ces deniers soient limités à la simulation, ils permettent, néanmoins de déduire des stratégies de commande « sous-optimales » applicables en ligne. <br />L'objectif de la thèse est d'élaborer des lois de gestion d'énergie applicable en ligne. Ceci revient à « prédire » le profil de vitesse du véhicule permettant d'estimer la demande de puissance du conducteur. A cette fin, Deux stratégies de commande temps réel basées sur l'algorithme d'optimisation globale ont été proposées. La première concerne le cas particulier d'un véhicule circulant sur le même trajet physique, et la seconde est une généralisation à tout types de parcours. Enfin, une mise en œuvre des stratégies temps réel proposées sur un banc moteur a permis de valider les résultats de simulation obtenus et d'évaluer le gain d'hybridation par rapport à un véhicule conventionnel équivalent.

Cette thèse propose une méthodologie de commande d'un bioréacteur fed-batch de culture E. coli. La stratégie consiste à maximiser la croissance de la bactérie, c'est-à-dire à maintenir le bioréacteur à un point de fonctionnement « optimal », caractérisé par la frontière entre les régimes oxydatif et oxydo-fermentatif. La démarche proposée comprend une première étape de modélisation mathématique et de détermination d'un modèle paramétrique simplifié. Une deuxième phase consiste en une identification paramétrique du modèle en se basant sur l'analyse de sensibilité du modèle vis-à-vis de ses paramètres. Un profil optimal d'alimentation est ensuite élaboré pour la maximisation de la croissance de la biomasse. A partir de toutes ces données, la synthèse et l'application de la commande prédictive non-linéaire au bioprocédé E. coli sont mises en œuvre. L'objectif est de réguler la concentration en acétate à une valeur faible donnée, tout en forçant le débit d'alimentation à suivre un profil de référence. La stratégie de commande proposée se base sur la transformation du problème de commande prédictive non-linéaire classique en un problème de programmation non-linéaire non contraint, résolu par des techniques de CVP. Pour une meilleure robustesse de la structure proposée, la différence entre le système et le modèle est explicitement incluse dans l'algorithme. Enfin, une étude de robustesse par une approche statistique de type Monte Carlo permet de juger de l'applicabilité de la loi de commande proposée sur le système réel. Ce travail constitue une étude préliminaire en vue d'une implantation de cette loi de commande à un bioréacteur à l'échelle du laboratoire ou industrielle

Cette thèse est consacrée à l'identification et à la commande de machines parallèles (robot H4 du LIRMM). Les robots parallèles possèdent une dynamique élevée ce qui impose de lois de commande capables de prendre en compte cette dynamique. Ces lois sont bassées sur le modèle dynamique du robot et les paramètres dynamiques doivent être estimés d'abord. Nous avons proposé deux approches pour identifier ces paramètres : une première approche par moindres carrés pondérés et une deuxième approche dans un contexte à erreur bornée qui fourni un ensemble solution garantie. Dans ce dernier cas deux méthodologies sont mises en œuvre : estimation ellipsoïdale et estimation par intervalles. Une analyse expérimentale comparative des trois méthodes pour l'estimation des 14 paramètres du robot est alors presentée. Les paramètres sont alors utilisés pour la synthèse d'une commande prédictive fonctionnelle référencée sur un modèle linéaire. Une méthodologie originale a été développée : d´abord l'identification du modèle dynamique et linéarisation du système, puis l'identification du modèle interne pour la commande prédictive et synthèse de cette commande avec pré-bouclage en vitesse afin de stabiliser le processus linéarisé. Cette commande est comparée à deux stratégies classiques utilisées en robotique : la commande PID et la commande dynamique. Les performances de ces commandes ont été testées lors de mouvements simples et complexes. La stratégie prédictive fournit de meilleures réponses en termes de dynamique, précision et robustesse.