Cette thèse propose une méthode originale d'estimation ensembliste d'états de procédés nonlinéaires discrets, qui est globalement convergente. La méthode est basée sur une technique d'estimation à horizon glissant par intervalles (IMHSE), couplé à une technique d'optimisation globale de fonctions non-linéaires qui utilise l'arithmétique par intervalles. En d'autres termes, la méthode IMHSE résout le problème d'estimation d'état d'un système dynamique par un problème statique d'optimisation globale non-linéaire par intervalles, sur un horizon de temps prédéfini. Les mesures faites hors ligne dans un procédé peuvent être utilisées facilement dans cet observateur ensembliste pour reconstruire les variables de l'état qui sont représentés par intervalles. Ce travail considère aussi la détection de dysfonctionnement d'un modèle en utilisant un observateur IMHSE multi-modèles (une propriété de plus donnée à notre observateur). L'objectif de cette approche multi-modèles est de détecter les variations dynamiques des paramètres du modèle dans le temps. Ces variations sont prises en considération en utilisant plusieurs modèles différents. Ces modèles seront commutés par notre observateur ensembliste pour reconstruire les états du système. Mis d'une façon simple, cette approche consiste à utiliser un modèle nominal pour l'état et d'autres modèles pour décrire les situations possibles de fonctionnement anormal (paramètres perturbés). L'algorithme nous permet de connaître en ligne quel est le meilleur modèle qui décrit le comportement réel du système. La technique proposée a été appliquée sur des modèles de procédés complexes biotechnologiques tel que la fermentation sur substrat solide, et à des bioprocédés décrit par des modèles hybrides. Les résultats obtenus par simulation montrent que ce type d'observateur a des avantages sur les autres observateurs et filtres, et qu'il peut être facilement appliqué dans un contexte industriel.

Les systèmes multi-capteurs exploitent les complémentarités des différentes sources sensorielles. Par exemple, le capteur visuo-inertiel permet d'estimer la pose à haute fréquence et avec une grande précision. Les méthodes de vision mesurent la pose à basse fréquence mais limitent la dérive causée par l'intégration des données inertielles. Les centrales inertielles mesurent des incréments du déplacement à haute fréquence, ce que permet d'initialiser la vision et de compenser la perte momentanée de celle-ci. Cette thèse analyse deux aspects du problème. Premièrement, nous étudions les méthodes visuelles directes pour l'estimation de pose, et proposons une nouvelle technique basée sur la corrélation entre des images et la pondération des régions et des pixels, avec une optimisation inspirée de la méthode de Newton. Notre technique estime la pose même en présence des changements d'illumination extrêmes. Deuxièmement, nous étudions la fusion des données a partir de la théorie de la commande. Nos résultats principaux concernent le développement d'observateurs pour l'estimation de pose, biais IMU et l'autocalibrage. Nous analysons la dynamique de rotation d'un point de vue non linéaire, et fournissons des observateurs stables dans le groupe des matrices de rotation. Par ailleurs, nous analysons la dynamique de translation en tant que système linéaire variant dans le temps, et proposons des conditions d'observabilité uniforme. Les analyses d'observabilité nous permettent de démontrer la stabilité uniforme des observateurs proposés. La méthode visuelle et les observateurs sont testés et comparés aux méthodes classiques avec des simulations et de vraies données visuo-inertielles.

Dans le futur, les réseaux de distribution deviendront intelligents et actifs et seront utilisés au plus près de leurs limites car l'avènement de la dérégulation avec l'introduction massive de la production décentralisée induira une optimisation des infrastructures de l'énergie pour des besoins environnementaux d'une part, mais aussi par l'introduction de la concurrence dans un secteur autrefois monopolistique. Si on veut utiliser pleinement le potentiel des productions décentralisées dans les réseaux de distribution, on devra rendre ces réseaux observables au moyen de mesures qui seront intégrées dans les systèmes de supervision et de contrôle car sans observabilité et reconstruction d'état du réseau, le contrôle du réseau est impossible. Pour un grand réseau de distribution (quelques milliers de nœuds), avec un taux d'insertion important de productions décentralisées, l'observabilité en temps-réel devient très difficile. Dans la littérature scientifique, on ne trouve pas de travaux prenant en compte les réseaux intelligents et reconfigurables de demain avec production décentralisée massive. L'enjeu du projet sera donc de développer des algorithmes de reconstruction d'état prenant en compte les spécificités des réseaux du futur, à les valider et à les intégrer dans les outils de gestion des réseaux du distributeur. La reconstruction d'état permettra d'aider à l'automatisation et donc à l'introduction d'intelligence dans les réseaux de distribution du futur ainsi qu'à l'insertion massive de productions décentralisées.________________________________________

Dans le contexte des systèmes dynamiques, cette thèse développe des techniques d'estimation d'état ensemblistes pour différentes classes de systèmes. On considère pour cela le cas d'un système standard linéaire invariant dans le temps soumis à des perturbations, des bruits de mesure et des incertitudes inconnus, mais bornés. Dans une première étape, une technique d'estimation d'état ellipsoïdale est étendue, puis appliquée sur un modèle d'octorotor utilisé dans un contexte radar. Une extension de cette approche ellipsoïdale d'estimation d'état est proposée pour des systèmes descripteurs. Dans la deuxième partie, nous proposons une méthode fondée sur la minimisation du P-rayon d'un zonotope, appliquée à un modèle d'octorotor. Cette méthode est ensuite étendue pour traiter les systèmes affines par morceaux. Dans la continuité des approches précédentes, un nouveau filtre de Kalman sous contraintes zonotopiques est proposé dans la dernière partie de cette thèse. En utilisant la forme duale d'un problème d'optimisation, l'algorithme projette l'état sur un zonotope qui forme l'enveloppe de l'ensemble des contraintes auxquelles l'état est soumis. La complexité de l'algorithme est ensuite améliorée en remplaçant le zonotope initial par une forme réduite en limitant son nombre de générateurs. / In the context of dynamical systems, this thesis focuses on the development of robust set-membership state estimation procedures for different classes of systems. We consider the case of standard linear time-invariant systems, subject to unknown but bounded perturbations and measurement noises. The first part of this thesis builds upon previous results on ellipsoidal set-membership approaches. An extended ellipsoidal set-membership state estimation technique is applied to a model of an octorotor used for radar applications. Then, an extension of this ellipsoidal state estimation approach is proposed for descriptor systems. In the second part, we propose a state estimation technique based on the minimization of the P-radius of a zonotope, applied to the same model of the octorotor. This approach is further extended to deal with piecewise affine systems. In the continuity of the previous approaches, a new zonotopic constrained Kalman filter is proposed in the last part of this thesis. By solving a dual form of an optimization problem, the algorithm projects the state on a zonotope forming the envelope of the set of constraints that the state is subject to. Then, the computational complexity of the algorithm is improved by replacing the original possibly large-scale zonotope with a reduced form, by limiting its number of generators.

Dans cette thèse, nous aborderons deux aspects fondamentaux qui se posent dans les systèmes de commande modernes du fait de l'interaction entre des processus en temps continu et des dispositifs numériques: la synthèse de lois de commande en présence de quantificateurs et l'estimation d'état en présence de mesures sporadiques. Une des caractéristiques principales de cette thèse consiste également à proposer des méthodes constructives pour résoudre les problèmes envisagés. Plus précisément, pour répondre à cette exigence, nous allons nous tourner vers une approche basée sur les inégalités matricielles linéaires (LMI). Dans la première partie de la thèse, nous proposons un ensemble d'outils constructifs basés sur une approche LMI, pour l'analyse et la conception de systèmes de commande quantifiés impliquant des modèles et des correcteurs linéaires. L'approche est basée sur l'utilisation des inclusions différentielles qui permet de modéliser finement le comportement de la boucle fermée et ainsi d'obtenir des résultats intéressants. Dans la seconde partie de la thèse, inspirés par certains schémas d'observation classiques présentés dans la littérature, nous proposons deux observateurs pour l'estimation de l'état d'un système linéaire en présence de mesures sporadiques, c'est-à-dire prenant en compte la nature discrète des mesures disponibles. De plus, en se basant sur une des deux solutions présentées, une architecture de commande basée observateur est proposée afin de stabiliser asymptotiquement un système linéaire en présence à la fois de mesures sporadiques et d'un accès intermittent à l'entrée de commande du système. / In this dissertation, two fundamental aspects arising in modern engineered control systems will be addressed:On the one hand, the presence of quantization in standard control loops. On the other hand, the state estimation in the presence of sporadic available measurements. These two aspects are addressed in two different parts. One of the main feature of this thesis consists of striving to derive computer-aided tools for the solution to the considered problems. Specifically, to meet this requirement, we revolve on a linear matrix inequalities (LMIs) approach. In the first part, we propose a set of LMI-based constructive Lyapunov-based tools for the analysis and the design of quantized control systems involving linear plants and linear controllers. The entire treatment revolves on the use of differential inclusions as modeling tools, and on stabilization of compact sets as a stability notion. In the second part of the thesis, inspired by some of the classical observation schemes presented in the literature of sampled-data observers, we propose two observers to exponentially estimate the state of a linear system in the presence of sporadic measurements. In addition, building upon one of the two observers, an observer-based controller architecture is proposed to asymptotically stabilize a linear plant in the presence of sporadic measurements and intermittent input access.

Cette thèse traite de l’analyse et de la synthèse de multimodèles pour la simplification de modèles, l’estimation d’état et le diagnostic des systèmes non linéaires caractérisés par une ou plusieurs échelles de temps. Ces travaux visent, dans un premier temps, à développer une procédure systématique de transformation d’un système non-linéaire en le récrivant sous une forme multimodèle, en évitant quelques inconvénients majeurs : la transformation est réalisée sans perte d’information, le choix de différents points de fonctionnement n’est plus nécessaire, le choix de variables de prémisse est réalisé d’une façon systématique. De plus, la méthode offre le choix entre différents multimodèles. Ce degré de liberté sera utilisé pour faciliter les études de contrôlabilité, d’observabilité et d’analyse de stabilité. Dans un deuxième temps, l’obtention de la forme à perturbations singulières d’un système non linéaire est proposée, en éliminant quelques contraintes structurelles et en rendant l’identification et la séparation des échelles de temps indépendante de la structure du modèle. Dans un troisième temps, la synthèse de plusieurs observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des erreurs de modélisation et des entrées inconnues a été réalisée afin dereconstruire l’état et l’entrée inconnue du système. La difficulté de cette étude provient du fait que le multimodèle utilisé dépend de variables de prémisse non mesurables, situation qui n’est pas intensivement étudiée, alors qu’elle est naturellement issue de l’approche par transformation système non linéaire!multimodèle. Ensuite, le diagnostic de défauts de systèmes est réalisé au moyen de bancs d’observateur à entrées inconnues permettant la génération et la structuration de résidus indicateurs de défauts. Finalement, tous les travaux proposés sont appliqués au modèle d’une station d’´epuration, Activated Sludge Model No.1, qui est largement utilisé dans le domaine du traitement des eaux usées / This thesis deals with analysis and synthesis of multiple model structures for model simplification, state estimation and diagnosis of nonlinear systems represented by one or several time-scales. This work aims, at first, to develop a systematic procedure to transform a nonlinear system into a multiple model form, by avoiding some major drawbacks : the transformation causes no information loss, the choice of the different operating points is no more necessary, the choice of the premise variables is realized in a more systematic way. Furthermore, the method gives the possibility of choosing between different multiplemodel structures. This degree of freedom will be used to ease the controllability, observ-ability, stability analysis studies. Secondly, the derivation of a singularly perturbed form for a multiple time scale non linear system is proposed, by eliminating some structuralconstraints and by making the identification and the separation of the time-scales independent to the model structure. Thirdly, the robust observer synthesis with respect to perturbations, modeling errors and unknown inputs are presented for state and unknowninput estimation. The difficulty of these studies comes from the fact that the multiple model depends on unmeasurable premise variables, this case being not intensively studied, whereas it results naturally from the method of transformation nonlinear system - multiple model. Afterward, fault diagnosis is performed using banks of observer to generate andstructure residual signals. Finally, this works are applied to a model of wastewater treatment plant, Activated Sludge Model No.1 (ASM1) that is largely used in the concerned fiel

L’objectif principal du travail de recherche présenté dans ce mémoire est l’amélioration de la sécurité et les performances du vol des mini drones soumis à des perturbations atmosphériques. Pour ce faire, un couplage entre un estimateur ensembliste à erreurs bornées et une stratégie de guidage pilotage est mise en œuvre. L’estimateur ensembliste a été utilisé pour restituer l’état du modèle dynamique du drone en présence de perturbations et de bruits de mesure supposés bornés. L’utilisation de ces techniques avait pour objet tout d’abord de détecter l’occurrence d’une perturbation atmosphérique par estimation de l’état du drone puis d’estimer l’amplitude et la direction du vent agissant sur le véhicule. Des expérimentations dans le générateur de rafale B20 à Lille ont été ainsi présentées afin de valider ces approches et d’évaluer leurs performances. La stratégie de guidage pilotage développée favorise le déplacement du véhicule dans une direction qui tient compte de l’évolution de la perturbation atmosphérique et du prochain point de passage désigné au véhicule. Cette loi de guidage est basée sue la loi de guidage par navigation proportionnelle et a été adaptée pour tenir compte des perturbations dans le déplacement du véhicule. Les résultats obtenus montrent qu’il est possible d’améliorer la sécurité du vol des mini-drones en présence de perturbations atmosphériques transversales, en modifiant en ligne la trajectoire. / The principal objective of this thesis is to enhance the safety of flight for small UAVs in presence of atmospheric perturbation. The approach suggested here consists in coupling a bounded–error estimation method with a new guidance strategy. The bounded error estimation has been used to estimate the states of the dynamical systems corrupted by perturbations and measurement noises, assumed to remain bounded. The method has been first used to detect the occurrence of a wind gust and afterwards to characterize the amplitude and direction of the wind acting on the vehicle Experiments in the B20 gust generator are also presented to validate these approaches and evaluate their performance. The developed guidance strategy provides the vehicle with a direction that takes into account the atmospheric perturbation and the next waypoint position. The guidance law is designed by using proportional navigation guidance that has been adapted to take the perturbations into account. The results presented in this thesis show that it is possible to improve the flight safety in a perturbed environement using the combination of the two methods.

Contrairement aux robots manipulateurs industriels qui sont de taille énorme et de prix élevé, beaucoup de robots manipulateurs à bas prix sont déjà entrés dans le marché, avec une petite taille, un poids léger, ce type de robots est plus accessible pour les particuliers. Cependant, limité par le coût de revient, des accessoires (matériaux, actuateurs, contrôleurs, etc) adoptés sont aussi limités, cela conduit souvent à la performance moins robuste au niveau de contrôle. Cette thèses se concentre sur la conception de contrôleur pour améliorer la performance des robots manipulateurs à bas prix. D'abord, pour des robots manipulateurs rigides, la modélisation dynamique en lien avec le système d'actualisation est établie, qui forme une équation différentielle avec paramètres constants et perturbation. Une méthode d'identification des paramètres en utilisant des observateurs et une commande adaptative sont proposées, et des résultats de simulation et d'expérimentation sont donnés. Ensuite, pour le cas d'articulation flexibles, pour simplifier, le modèle 1DOF est pris en compte. Premièrement, avec la mesure de la vitesse de lien, une méthode d'identification et une loi deux-étages adaptative sont proposées à condition que la position statique de lien puisse également être mesurée, des résultats de simulation sont donnés. Deuxièmement, en utilisant des mesures d'accélération de lien, une méthode d'identification et la même loi deux-étages adaptative sont proposées, cette idée est généralisée à l'identification et au contrôle de systèmes linéaires avec mesures de dérivées d'ordre élevé, des résultat de simulation sont présentés. Pour la mise en œuvre, des capteurs inertiels (gyroscopes et accéléromètres) sont utilisés et des résultats expérimentaux sont présentés. / Unlike industrial robot manipulators which are huge in size and of high price, many low-cost robot manipulators have already entered the market, with small size and light weight, this type of robots are more accessible to the public. However, limited by the cost, the components adopted (materials, actuators, controllers, etc.) are also limited, this often leads to less robust control performance. This thesis focuses on the controller design to improve the performance for such kind low-cost robot manipulators. To start with, for rigid case, dynamic modeling considering the actuator system is established, which forms a differential equation with constant parameters and disturbance, a method to identify the model parameters using observers and then an adaptive controller are proposed, simulation and experimental results are given. Then, in case of flexible joints, for simplicity, a single-link case model is considered. Firstly, link velocity measurement is assumed to provide link information, and an identification method and a two-stage adaptive control low are proposed provided that the static link position can also be measured, simulation result is given. Secondly, by using link acceleration measurement, an identification method and the same two-stage adaptive control low areproposed, this idea is generalized to identification and control of linear system using high-order derivative measurements, simulation result is presented. For implementation, inertial sensors (gyro and accelerometer) are used and experimental result is presented.

Cette thèse traite le problème de l'estimation d'état, du diagnostic et de commande tolérante aux défauts des systèmes non linéaires représentés par un modèle de Takagi-Sugeno (T-S) à variables de prémisse non mesurables. De nombreux algorithmes pour la synthèse d'observateurs robustes vis-à-vis des perturbations, des imperfections de modélisation et des entrées inconnues sont présentés en se basant sur quatre types d'observateurs : les observateurs proportionnels, les observateurs à entrées inconnues, les observateurs proportionnel intégral (PI) et multi-intégral (PMI). Par la suite, ces derniers sont utilisés pour le diagnostic de fautes des systèmes non linéaires. Ceci est réalisé au moyen de trois stratégies. La première utilise l'observateur à entrée inconnue par découplage afin de rendre l'observateur insensible à certains défauts et permettre de détecter et d'isoler les défauts en construisant des bancs d'observateurs. En raison des conditions structurelles souvent insatisfaites, le découplage total des défauts de l'erreur d'estimation d'état n'est pas réalisable. Afin de s'affranchir de ces contraintes, la seconde stratégie utilise les observateurs PI et PMI pour estimer simultanément l'état et les défauts du système. La troisième stratégie qui utilise le formalisme H_inf vise à concevoir un générateur de résidus minimisant l'influence des perturbations et maximisant l'influence des défauts. Un choix adéquat des paramètres du générateur de résidus permet la détection, la localisation et l'estimation des défauts. Enfin, une loi de commande tolérante aux défauts par poursuite de trajectoire d'un modèle de référence est proposée en exploitant les observateurs PI et PMI.

La résolution d'un problème d'estimation de l'état d'un système nécessite de disposer d'un modèle régissant l'évolution des variables d'état et de mesurer de manière directe ou indirecte l'ensemble ou une partie de ces variables d'état. Les travaux exposés dans ce mémoire de thèse portent sur la problématique d'estimation en présence de méconnaissances de modèle et de pertes de capteurs. La première partie de ce travail constitue la synthèse d'un dispositif d'estimation d'état pour systèmes non linéaires. Cela consiste à sélectionner un estimateur d'état et convenablement le régler, puis à concevoir algorithmiquement, à partir d'un critère introduit pour la circonstance, une redondance matérielle visant à compenser la perte de certains capteurs. La seconde partie de ce travail porte sur la conception, à l'aide de la variance d'Allan, d'un sous-modèle permettant de compenser les incertitudes d'un modèle d'état, ce sous-modèle étant utilisable par un filtre de Kalman. Ce travail a été exploité pour tenir compte de dérives gyroscopiques dans le cadre d'une navigation inertielle hybridée avec des mesures GPS par un filtre de Kalman contraint. Les résultats obtenus, issus d'expériences sur deux trajectoires d'avion, ont montré un comportement sain et robuste de l'approche proposée.