L’identification de systèmes est un sujet très utilisé à la fois dans le monde académique et industriel. Des nombreuses méthodes d’identification de systèmes invariants dans le temps existent dans la littérature et beaucoup d’algorithmes sont utilisés dans la modélisation pratique des systèmes. Ces outils offrent des résultats satisfaisants, mais ils ne sont pas capables de reproduire le caractère non linéaire présent dans les comportements des systèmes physiques. Ce besoin a conduit à l’apparition de la classe des systèmes linéaires à paramètres variants (LPV), capable de modéliser les aspects non linéaires des systèmes. Dans le cadre de cette thèse, différentes méthodes d’identification « classiques » ont été étudiées et modifiées pour prendre en compte le cas des modèles LPV.Dans un premier temps une étude sur les représentations et discrétisations des systèmes LPV a été réalisée. Ensuite, les méthodes à erreur de prédiction ont été étudiées et appliquées en vue d’identifier le comportement latéral d’un véhicule, en considérant la vitesse du véhicule comme paramètre variant. Les méthodes à erreur de prédiction ont été également appliquées afin de modéliser un convertisseur de puissance Buck, dont le comportement est sensible au changement de la résistance de charge, considérée comme paramètre variant. L’étude a été poursuivie avec la conception d’une loi de commande H_∞ de type LPV, appliquée au cas du convertisseur.Finalement, les méthodes des sous-espaces classiques ont été abordées et modifiées pour identifier les modèles LPV et appliquées au cas du comportement latéral d’un véhicule. / The identification system is a topic widely used both in the academic world and industry. Several methods of identification of time invariant systems exist in literature and many algorithms are used in practice for modeling real systems. These tools offer satisfactory results, but they are not able to reproduce the non-linearity occurring in the behavior of physical systems. The necessity of more has led to the occurrence of the class of linear systems parameter varying (LPV), able to model the nonlinear system aspects. In this thesis, different classical identification methods have been studied and their structures were modified, in order to take into account the LPV models. First, a study of representations and discretization of LPV models was performed. In the sequel, the prediction error methods have been studied and modified in order to take into account LPV models. This method was used to identify the lateral behavior of a vehicle, considering the speed of the vehicle as varying parameter. The prediction error method has also been applied to model a Buck converter, the behavior of which is sensitive to the changes of load resistance, the considered varying parameter. The study was continued with the design of a H_∞ LPV control law, applied to the converter. Finally, subspace methods were studied, modified for LPV models and applied to identify the lateral behavior of a vehicle.

De nos jours, la plupart des véhicules sont équipés de Directions Assistées Electriques (DAE). Ce type de systèmes d'aide à la conduite permet de réduire les efforts que le conducteur doit fournir pour tourner les roues. Ainsi, grâce à un moteur électrique, la DAE applique un couple additionnel en accord avec le comportement du conducteur et la dynamique du véhicule. Il est donc nécessaire de développer une commande en couple basée en particulier sur le signal provenant d'un capteur mesurant le couple agissant au niveau de la barre de torsion (correspondant à une image du couple conducteur). Ce composant est donc essentiel au fonctionnement de la DAE. Or, une défaillance de ce capteur entraine le plus souvent une coupure de l'assistance, pouvant mener à un risque d'accidents. Au regard de la sécurité fonctionnelle, un développement d'un mode de sécurité est recommandé, par de plus en plus de constructeurs automobiles. D'autre part, le marché des équipementiers automobiles reste un secteur très concurrentiel où une baisse des coûts de production est un challenge constamment recherché afin de gagner de nouvelles parts de marchés. Cet aspect de réduction du nombre de capteurs et d'analyse de la dynamique du véhicule s'inscrit donc dans le prolongement de la stratégie de sécurité. Cette thèse, menée au sein de JTEKT Europe, aborde ces divers enjeux. Après une présentation des différents systèmes de directions assistés électriques, des modèles sont présentés pour être utilisés lors de la conception de lois de commande et d'estimateurs. Ensuite deux méthodes d'estimation du couple conducteur sujet aux perturbations de la route et aux bruits de mesures sont proposées : la première est un observateur proportionnel intégral (PI) à synthèse mixte $H_infty/H_2$, et la seconde une approche par filtrage $H_infty$. Puis plusieurs stratégies de commande sont proposées suivant deux cas de figures distincts, soit en utilisant un observateur PI qui estime les états du système et le couple conducteur (LQR, commande LPV par retour d'état), soit en faisant abstraction d'estimateur de couple conducteur (commande $H_infty$ par retour de sortie dynamique). Ce dernier aspect présente l'avantage de nécessiter moins de mesures que le précédent. Ces approches ont été validées en simulation et mises en œuvre sur un véhicule prototype où des résultats prometteurs ont été obtenus. / Nowadays, modern vehicles are equipped with more and more driving assistance systems, among them Electric Power Steering (EPS) helps the driver to turn the wheels. Indeed, EPS provides through an electric motor, an additional torque according to the driver's behaviour and the vehicle's dynamics to reduce the amount of effort required to the driver. Therefore, a torque control is developed based on the torque sensor signal which measures in practice the torsion bar torque (corresponding to an image of the driver torque). Consequently, this component is essential to the functioning of EPS systems.Indeed, a torque sensor failure usually leads to shut-off the assistance which may increase the risk of accident. Regarding functional safety, a back-up mode is recommended and required by more and more car manufacturers. On the other hand, a major challenge for automotive suppliers is to reduce cost production in order to meet growing markets demands and manage in the competitive sector. This issue considering a reduction of sensors' numbers and analysis of vehicle's dynamics is therefore an extension of applying the safety strategy. This thesis, carried out within JTEKT Europe, addresses these various issues.After introducing an overview of the different EPS systems, some models used for the design of controllers and estimators are presented. Then, two methods to estimate the driver torque subject to road disturbances and noise measurements are proposed: the first is a proportional integral observer (PI) with mixed synthesis $H_infty / H_2 $, whereas the second is an $ H_infty $ filtering approach. Then, several control strategies are proposed according to two different cases, either by using a PI observer which estimates the system states and the driver torque (LQR, LPV feedback control) or by not taking into account the driver torque estimation ($ H_infty $dynamic output feedback control). This latter approach has the advantage to require less measurements than the previous one. These approaches have been validated in simulation and implemented on a prototype vehicle where promising results have been obtained.

Dans cette thèse, plusieurs concepts importants liés à la théorie de la réalisation des modèles linéaires à paramètres variants (LPV) sont étudiés.Tout d’abord, nous abordons le problème de l’identifiabilité des modèles LPV affines (ALPV). Une nouvelle condition suffisante et nécessaire est introduite afin de garantir l’identifiabilité structurelle pour les paramétrages ALPV. L’identifiabilité de cette classe de paramétrages est liée à l’absence d’isomorphismes liant deux représentations d’état LPV lorsque deux modèles LPV correspondant à différentes valeurs des variables de séquencement sont considérés. Nous présentons ainsi une condition suffisante et nécessaire pour l’identifiabilité structurelle locale, et une condition suffisante pour l’identifiabilité structurelle (globale) qui sont toutes deux fonction du rang d’une matrice définie par l’utilisateur. Ces dernières conditions permettent la vérification de l’identifiabilité structurelle des modèles ALPV.Ensuite, étant donné que les techniques d’identification dites locales sont parfois inévitables, nous fournissons une expression analytique de la borne supérieure de l’erreur de comportements entrées-sorties de deux modèles LPV équivalents localement. Cette erreur se révèle être une fonction de (i) la vitesse de changement du signal de séquencement et (ii) l’écart entre les bases cohérentes de deux modèles LPV. En particulier, la différence entre les sorties des deux modèles peut être arbitrairement réduite en choisissant un signal de séquencement qui varie assez lentement.Enfin, nous présentons et étudions des propriétés importantes de la transformation des représentations d’état ALPV en Représentations Linéaires Fractionnelles (LFR). Plus précisément, nous montrons que (i) les représentations ALPV minimales conduisent à des LFR minimales, et vice versa, (ii) le comportement entrée-sortie de la représentation ALPV détermine de manière unique le comportement entrée-sortie de la LFR résultante, (iii) les modèles ALPV structurellement identifiables fournissent des LFRs structurellement identifiables et vice versa. Nous caractérisons ensuite les LFRs qui correspondent á des modèles ALPV équivalents basés sur leurs applications entrées-sorties. Comme illustré tout au long du manuscrit, ces résultats ont des conséquences importantes pour l’identification et la commande des systèmes LPV. / In this thesis, important concepts related to the identification of Linear Parameter-Varying (LPV) systems are studied.First, we tackle the problem of identifiability of Affine-LPV (ALPV) state-space parametrizations. A new sufficient and necessary condition is introduced in order to guarantee the structural identifiability for ALPV parameterizations. The identifiability of this class of parameterizations is related to the lack of state-space isomorphisms between any two models corresponding to different scheduling parameter values. In addition, we present a sufficient and necessary condition for local structural identifiability, and a sufficient condition for (global) structural identifiability which are both based on the rank of a model-based matrix. These latter conditions allow systematic verification of structural identifiability of ALPV models. Moreover, since local identification techniques are inevitable in certain applications, it is thus a priority to study the discrepancy between different LPV models obtained using different local techniques. We provide an analytic error bound on the difference between the input-output behaviors of any two LPV models which are frozen equivalent. This error bound turns out to be a function of both (i) the speed of the change of the scheduling signal and (ii) the discrepancy between the coherent bases of the two LPV models. In particular, the difference between the outputs of the two models can be made arbitrarily small by choosing a scheduling signal which changes slowly enough.Finally, we introduce and study important properties of the transformation of ALPV statespace representations into Linear Fractional Representations (LFRs). More precisely, we show that (i) state minimal ALPV representations yield minimal LFRs, and vice versa, (ii) the inputoutput behavior of the ALPV representation determines uniquely the input-output behavior of theresulting LFR, (iii) structurally identifiable ALPV models yield structurally identifiable LFRs, and vice versa. We then characterize LFRs which correspond to equivalent ALPV models based on their input-output maps. As illustrated all along the manuscript, these results have important consequences for identification and control of LPV systems.

The purpose of this thesis is to develop new stability conditions for several linear dynamic systems, including linear parameter-varying (LPV), time-delay systems (LPVTD), slow LPV systems, and parameter-dependent linear time invariant (LTI) systems. These stability conditions are less conservative and/or computationally easier to apply than existing ones. This dissertation is composed of four parts. In the first part of this thesis, the complete stability domain for LTI parameter-dependent (LTIPD) systems is synthesized by extending existing results in the literature. This domain is calculated through a guardian map which involves the determinant of the Kronecker sum of a matrix with itself. The stability domain is synthesized for both single- and multi-parameter dependent LTI systems. The single-parameter case is easily computable, whereas the multi-parameter case is more involved. The determinant of the bialternate sum of a matrix with itself is also exploited to reduce the computational complexity. In the second part of the thesis, a class of parameter-dependent Lyapunov functions is proposed, which can be used to assess the stability properties of single-parameter LTIPD systems in a non-conservative manner. It is shown that stability of LTIPD systems is equivalent to the existence of a Lyapunov function of a polynomial type (in terms of the parameter) of known, bounded degree satisfying two matrix inequalities. The bound of polynomial degree of the Lyapunov functions is then reduced by taking advantage of the fact that the Lyapunov matrices are symmetric. If the matrix multiplying the parameter is not full rank, the polynomial order can be reduced even further. It is also shown that checking the feasibility of these matrix inequalities over a compact set can be cast as a convex optimization problem. Such Lyapunov functions and stability conditions for affine single-parameter LTIPD systems are then generalized to single-parameter polynomially-dependent LTIPD systems and affine multi-parameter LTIPD systems. The third part of the thesis provides one of the first attempts to derive computationally tractable criteria for analyzing the stability of LPV time-delayed systems. It presents both delay-independent and delay-dependent stability conditions, which are derived using appropriately selected Lyapunov-Krasovskii functionals. According to the system parameter dependence, these functionals can be selected to obtain increasingly non-conservative results. Gridding techniques may be used to cast these tests as Linear Matrix Inequalities (LMI's). In cases when the system matrices depend affinely or quadratically on the parameter, gridding may be avoided. These LMI's can be solved efficiently using available software. A numerical example of a time-delayed system motivated by a metal removal process is used to demonstrate the theoretical results. In the last part of the thesis, topics for future investigation are proposed. Among the most interesting avenues for research in this context, it is proposed to extend the existing stability analysis results to controller synthesis, which will be based on the same Lyapunov functions used to derive the nonconservative stability conditions. While designing the dynamic ontroller for linear and parameter-dependent systems, it is desired to take the advantage of the rank deficiency of the system matrix multiplying the parameter such that the controller is of lower dimension, or rank deficient without sacrificing the performance of closed-loop systems.