Depuis sa création, la projection thermique ne cesse d'étendre son champ d'application en raison de ses potentialités à projeter des matériaux bien différents (métallique, céramique, plastique,...) sous des formes bien différentes aussi (poudre, fil, suspension, solution,...). Plusieurs types de procédés ont été développés afin de satisfaire les applications industrielles, par exemple, le procédé HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), le procédé APS (Atmospheric Plasma Spraying), le procédé VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Parmi ces procédés, le procédé APS est aujourd'hui bien implanté dans l'industrie et en laboratoire réussissant à élaborer des revêtements de bonne qualité à coût intéressant. Néanmoins, cette technologie pâtit des incidences des instabilités du procédé sur la qualité du produit obtenu et souffre d'un manque de compréhension des relations entre les paramètres opératoires et les caractéristiques des particules en vol.Pour rappel, pendant la projection APS, les phénomènes d'instabilité du pied d'arc, d'érosion des électrodes, d'instabilité des paramètres opératoires ne peuvent pas être complètement éliminés. Et, il est encore aujourd'hui difficile de mesurer et de bien contrôler ces paramètres.Compte tenu des progrès réalisés sur les moyens de diagnostic qui peuvent être utilisés en milieu hostile (comme dans le cas de la projection APS), un contrôle efficace de ce procédé en boucle fermée peut être maintenant envisagé et requiert le développement d'un système expert qui se compose des réseaux de neurones artificiels et de logique floue. Les réseaux de neurones artificiels sont développés dans plusieurs domaines d'application et aussi maintenant au cas de la projection thermique. La logique floue quant à elle est une extension de la logique booléenne basée sur la théorie mathématique des ensembles flous. Nous nous sommes intéressés dans ce travail à bâtir le modèle de contrôle en ligne du procédé de projection basé sur des éléments d'Intelligence Artificielle et à construire un émulateur qui reproduise aussi fidèlement que possible le comportement dynamique du procédé.

Depuis sa création, la projection thermique ne cesse d’étendre son champ d’application en raison de ses potentialités à projeter des matériaux bien différents (métallique, céramique, plastique,...) sous des formes bien différentes aussi (poudre, fil, suspension, solution,...). Plusieurs types de procédés ont été développés afin de satisfaire les applications industrielles, par exemple, le procédé HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), le procédé APS (Atmospheric Plasma Spraying), le procédé VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Parmi ces procédés, le procédé APS est aujourd’hui bien implanté dans l’industrie et en laboratoire réussissant à élaborer des revêtements de bonne qualité à coût intéressant. Néanmoins, cette technologie pâtit des incidences des instabilités du procédé sur la qualité du produit obtenu et souffre d’un manque de compréhension des relations entre les paramètres opératoires et les caractéristiques des particules en vol.Pour rappel, pendant la projection APS, les phénomènes d’instabilité du pied d’arc, d’érosion des électrodes, d’instabilité des paramètres opératoires ne peuvent pas être complètement éliminés. Et, il est encore aujourd’hui difficile de mesurer et de bien contrôler ces paramètres.Compte tenu des progrès réalisés sur les moyens de diagnostic qui peuvent être utilisés en milieu hostile (comme dans le cas de la projection APS), un contrôle efficace de ce procédé en boucle fermée peut être maintenant envisagé et requiert le développement d’un système expert qui se compose des réseaux de neurones artificiels et de logique floue. Les réseaux de neurones artificiels sont développés dans plusieurs domaines d’application et aussi maintenant au cas de la projection thermique. La logique floue quant à elle est une extension de la logique booléenne basée sur la théorie mathématique des ensembles flous. Nous nous sommes intéressés dans ce travail à bâtir le modèle de contrôle en ligne du procédé de projection basé sur des éléments d’Intelligence Artificielle et à construire un émulateur qui reproduise aussi fidèlement que possible le comportement dynamique du procédé. / Since its creation, the thermal spraying continuously expands its application scope because of its potential to project very different materials (metal, ceramic, plastic ...) as well as different forms (powder, wire, suspension, solution ...). Several types of methods have been developed to meet industrial applications, for example, the process HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), the process APS (Atmospheric Plasma Spraying), the process VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Among these methods, the APS process is now well established in the industry and laboratory for successfully developing coatings with good quality but low cost. However, this technology suffers from the instability effect of the process on the obtained product quality and endures a lack of understanding of the relationship between the operating parameters and the characteristics of in-flight particles.As a reminder, during the projection APS, the arc foot instability phenomena, the electrode erosion, the instability of the operating parameters cannot be completely eliminated. Further, it is still difficult to measure and control these parameters well. With the developing technology of diagnostic tools that can be used in a hostile environment (as in the case of APS process), an effective control of APS process in closed-loop can be considered and requires the development of an expert system consisting of artificial neural networks and fuzzy logic controlling. The artificial neural networks have been developed in several application fields and now also to plasma spraying process. Fuzzy logic controlling is an extension of Boolean logic based on the mathematical theory of fuzzy sets.We are interested in this work to build an on-line control model for the APS process based on the elements of artificial intelligence and to build an emulator that replicates as closely as possible the dynamic behavior of the process. Further, the artificial neural networks will be combined with the emulator for constituting a big system who can monitor the process and also can automatically carry out modification action. The system then will be tested off-line, the time response will be discussed.

Dans un souci d’amélioration des conditions de sécurité routière, l’union Européenne s’est fixée comme objectif de réduire le nombre de décès sur les routes. Le projet Européen ASSET aspire à l’amélioration de la sécurité et de la protection des conducteurs, des engins roulants ainsi que des infrastructures routières. Notre travail de thèse s’inscrit pleinement dans le cadre du projet ASSET et a pour application le développement d’outils théoriques et pratiques intégrant un véhicule lambda pour l’amélioration de la sécurité routière. L’objectif de la thèse est de réaliser ou d’utiliser les bus de communication de terrain au sein du véhicule, permettant à ce dernier de communiquer avec tous ses organes et de récolter des informations importantes qui seront dans un deuxième temps communiquées en liaison sans fil aux autres véhicules (ou à une centrale) afin de renseigner sur l’état du véhicule ou de la route. Nous proposons un système ubiquitaire intelligent nommé PCAN (Pervasif Controller Area Network), qui aspire à être un système embarqué automatique et intelligent dans un véhicule pour améliorer la sécurité routière et le confort de conduite. Concrètement, ce système PCAN permet de recueillir des informations contextuelles sur l'environnement extérieur et intérieur du véhicule et aussi de communiquer en liaison sans fil avec d'autres systèmes externes. Lesystème est composé d'un bus CAN ouvert, d'un système de communication sans fil et d'un ordinateur embarqué. Le bus CAN ouvert est composé de nœuds permettant l'ajout direct de différents capteurs ou actionneurs. Deux différents ordinateurs embarqués ont été utilisés : Le CompactRio et un ordinateur portable. Grâce à ces derniers, des modules de communication sans fil ont été utilisés permettant l'échange des données par Wi-Fi, ZigBee et GPRS. Toutes les informations collectées peuvent être affichées au conducteur grâce à un écran tactile.Le système PCAN est implémenté dans un véhicule Citroën C4. Sur la base de ce véhicule intelligent, nous avons développé des scénarios et applications afin d'améliorer la sécurité routière et le confort de conduite. Une application de l'avertissement de l'ABS est développée et testée expérimentalement pour deux scénarios : un avertissement par V2V direct et un avertissement par V2I ou V2V indirect. Concernant l'avertissement V2V en communication ZigBee, une application de la localisation de véhicule en détresse est proposée grâce à une modélisation mathématique de la distance en fonction de la qualité du signal. Par ailleurs, un algorithme d’optimisation est réalisé pour rechercher la station de service (ou le point de recharge dans le cas d’un véhicule électrique) optimale en fonction de différents critères.Le système PCAN peut recueillir des informations contextuelles sur le véhicule et son environnement, il peut également établir des communications sans fil. Ces fonctionnalités sont enrichies par la possibilité d'effectuer le contrôle/commande de certains composants du véhicule raccordés au PCAN. Nous utilisons le système PCAN afin de contrôler et de commander à distance un actionneur mécatronique du véhicule. La méthode de commande est basée sur une association originale d'un PID avec un régulateur à base de Logique Floue (LF). / In order to improve road safety conditions, the European Union has set itself the objective of reducing the number of road deaths. The European ASSET project aims to improve the safety and protection of drivers, rolling stock and road infrastructure. Our thesis work is fully in line with the ASSET project and aims to develop theoretical and practical tools integrating a lambda vehicle for improving road safety. The objective of the thesis is to develop or use field communication buses within the vehicle, allowing the vehicle to communicate with all its components and collect important information that will then be communicated wirelessly to other vehicles (or to a central office) to provide information on the condition of the vehicle or road. We propose an intelligent ubiquitous system called PCAN (Pervasif Controller Area Network), which aims to be an automatic and intelligent embedded system in a vehicle to improve road safety and driving comfort. In practical terms, this PCAN system makes it possible to collect contextual information on the vehicle's external and internal environment and also to communicate wirelessly with other external systems. The system consists of an open CAN bus, a wireless communication system and an embedded computer. The open CAN bus consists of nodes that allow the direct addition of different sensors or actuators. Two different embedded computers were used: The CompactRio and a laptop computer. Thanks to the latter, wireless communication modules were used to exchange data via Wi-Fi, ZigBee and GPRS. All the information collected can be displayed to the driver via a touch screen and the PCAN system is implemented in a Citroën C4 vehicle. On the basis of this intelligent vehicle, we have developed scenarios and applications to improve road safety and driving comfort. An application of the ABS warning is developed and tested experimentally for two scenarios: a direct V2V warning and a V2I or indirect V2V warning. Concerning the V2V warning in ZigBee communication, an application of vehicle location in distress is proposed thanks to a mathematical modeling of the distance as a function of the signal quality. In addition, an optimization algorithm is used to search for the optimal filling station (or charging point in the case of an electric vehicle) according to different criteria. PCAN can collect contextual information about the vehicle and its environment, it can also establish wireless communications. These functionalities are enhanced by the possibility of carrying out the control/command of certain vehicle components connected to PCAN. We use the PCAN system to remotely control and command a mechatronic actuator in the vehicle. The control method is based on an original association of a PID with a Fuzzy Logic (LF) controller.Translated with www.DeepL.com/Translator

Dans un souci d'amélioration des conditions de sécurité routière, l'union Européenne s'est fixée comme objectif de réduire le nombre de décès sur les routes. Le projet Européen ASSET aspire à l'amélioration de la sécurité et de la protection des conducteurs, des engins roulants ainsi que des infrastructures routières. Notre travail de thèse s'inscrit pleinement dans le cadre du projet ASSET et a pour application le développement d'outils théoriques et pratiques intégrant un véhicule lambda pour l'amélioration de la sécurité routière. L'objectif de la thèse est de réaliser ou d'utiliser les bus de communication de terrain au sein du véhicule, permettant à ce dernier de communiquer avec tous ses organes et de récolter des informations importantes qui seront dans un deuxième temps communiquées en liaison sans fil aux autres véhicules (ou à une centrale) afin de renseigner sur l'état du véhicule ou de la route. Nous proposons un système ubiquitaire intelligent nommé PCAN (Pervasif Controller Area Network), qui aspire à être un système embarqué automatique et intelligent dans un véhicule pour améliorer la sécurité routière et le confort de conduite. Concrètement, ce système PCAN permet de recueillir des informations contextuelles sur l'environnement extérieur et intérieur du véhicule et aussi de communiquer en liaison sans fil avec d'autres systèmes externes. Lesystème est composé d'un bus CAN ouvert, d'un système de communication sans fil et d'un ordinateur embarqué. Le bus CAN ouvert est composé de nœuds permettant l'ajout direct de différents capteurs ou actionneurs. Deux différents ordinateurs embarqués ont été utilisés : Le CompactRio et un ordinateur portable. Grâce à ces derniers, des modules de communication sans fil ont été utilisés permettant l'échange des données par Wi-Fi, ZigBee et GPRS. Toutes les informations collectées peuvent être affichées au conducteur grâce à un écran tactile.Le système PCAN est implémenté dans un véhicule Citroën C4. Sur la base de ce véhicule intelligent, nous avons développé des scénarios et applications afin d'améliorer la sécurité routière et le confort de conduite. Une application de l'avertissement de l'ABS est développée et testée expérimentalement pour deux scénarios : un avertissement par V2V direct et un avertissement par V2I ou V2V indirect. Concernant l'avertissement V2V en communication ZigBee, une application de la localisation de véhicule en détresse est proposée grâce à une modélisation mathématique de la distance en fonction de la qualité du signal. Par ailleurs, un algorithme d'optimisation est réalisé pour rechercher la station de service (ou le point de recharge dans le cas d'un véhicule électrique) optimale en fonction de différents critères.Le système PCAN peut recueillir des informations contextuelles sur le véhicule et son environnement, il peut également établir des communications sans fil. Ces fonctionnalités sont enrichies par la possibilité d'effectuer le contrôle/commande de certains composants du véhicule raccordés au PCAN. Nous utilisons le système PCAN afin de contrôler et de commander à distance un actionneur mécatronique du véhicule. La méthode de commande est basée sur une association originale d'un PID avec un régulateur à base de Logique Floue (LF).