Cette thèse s’intéresse au diagnostic et à l’observation de systèmes linéaires à commutations et à l’application au convertisseur multicellulaire série. L’objectif est de proposer des solutions pour des sous-systèmes non-observables au sens classique et dont des fautes continues ou discrètes peuvent être présentes. Après la présentation d’un état de l’art sur les techniques d’observation et de diagnostic pourles systèmes à commutations, le mémoire est scindé en deux parties. La première partie propose, d’une part, une stratégie d’estimation des états discret et continu d’un système linéaire à commutation soumis à une entrée inconnue. Un observateur hybride basé sur la théorie des modes glissants d’ordre supérieur est développé. D’autre part, deux procédures de diagnostic sont présentées. La première combine un observateur hybride et un diagnostiqueur pour détecter une faute continue. Pour la seconde, un diagnostic actif est défini sur la base de la théorie du test afin de détecter et d’isoler une faute discrète. Dans la seconde partie de ce mémoire, les étapes de la réalisation d’un convertisseur multicellulaire sont détaillées. Ensuite, un chapitre est dédié à la validation des approches théoriques d’observation et de diagnostic sur le convertisseur à trois cellules. Un observateur est synthétisé afin d’estimer les tensions des capacités. Les deux procédures de diagnostic sont appliquées pour la détection d’une variation des valeurs des capacités et le diagnostic de cellules bloquées. Enfin, une commande binaire pour le convertisseur est proposée. L’application de cette stratégie permettra, par la suite, la commande tolérante aux fautes du convertisseur. / This thesis deals with the diagnosis and the observation of a large class of switched linear systems with an application to the multicellular converter. The objective is to provide solutions for non-observable subsystems in the classical sense which can be influenced by continuous or discrete faults. After presenting a state of the art for the observation and diagnostic techniques for switched systems, the report is divided into two parts. The first part provides, in one hand, a strategy for the discrete and continuous states estimation for linear switched system with unknown input. A hybridobserver based on higher order sliding mode is developed. On the other hand, two diagnostic procedures are presented. The first one combines a hybrid observer and a discrete diagnoser to detect a continuous fault. In the second one, an active diagnosis is defined based on the testing theory to detect and isolate a discrete fault. In the second part of this thesis, the different steps to create a multicellular converter are detailed. Then, a chapter is dedicated to the validation of the theoretical approaches for the observation and diagnosis of the three cells converter. An observer is designed to estimate the capacitor voltages. The two proposed diagnosis procedures are applied to detect a change in the capacitance values and to diagnose locked cells. Finally, a binary control for the converter is proposed. The implementation of this strategy will allow, in the future, the fault tolerant control of the converter.

Philosophiae Doctor - PhD / Tuberculosis is a bacterial infection which is a major cause of death worldwide. TB is a curable disease, however the bacterium can become resistant to the first line treatment against the disease. This leads to a disease called drug resistant TB that is difficult and expensive to treat. It is well-known that TB disease thrives in communities in overcrowded environments with poor ventilation, weak nutrition, inadequate or inaccessible medical care, etc, such as in some prisons or some refugee camps. In particular, the World Health Organization discovered that a number of prisoners come from socio-economic disadvantaged population where the burden of TB disease may be already high and access to medical care may be limited. In this dissertation we propose compartmental models of systems of differential equations to describe the population dynamics of TB disease under conditions of crowding. Such models can be used to make quantitative projections of TB prevalence and to measure the effect of interventions. Indeed we apply these models to specific regions and for specific purposes. The models are more widely applicable, however in this dissertation we calibrate and apply the models to prison populations.

Cette thèse vise à élaborer de nouvelles stratégies de commande basées sur la commande prédictive pour le système de génération d’énergie éolienne. La topologie des systèmes de production éolienne basées sur le Générateur Asynchrone à Double Alimentation (GADA) qui convient à des plateformes de génération dans la gamme de puissance de 1.5 à 6 MW est abordée. Du point de vue technologique, le convertisseur à trois niveaux et clampé par le neutre (3L-NPC) est considéré comme une bonne solution pour une puissance élevée en raison de ses avantages: capacité à réduire la distorsion harmonique de la tension de sortie et du courant, et augmentation de la capacité du convertisseur grâce à une tension réduite appliquée à chaque semi-conducteur de puissance. Une description détaillée de la commande prédictive à ensemble de commande fini (FCS-MPC) avec un horizon de prédiction de deux pas est présentée pour deux boucles de régulation: celle liée au convertisseur connecté au réseau et celle du convertisseur connecté au GADA. Le principe de la commande repose sur l’utilisation d’un modèle de prédiction permettant de prédire le comportement du système pour chaque état de commutation du convertisseur. La minimisation d’une fonction de coût appropriée prédéfinie permet d’obtenir la commutation optimale à appliquer au convertisseur. La thèse étudie premièrement les problèmes liées à la compensation du temps de calcul de la commande et au choix et aux pondérations de la fonction de coût. Ensuite, le problème de stabilité de la commande FCS-MPC est abordé en considérant une fonction de Lyapunov dans la minimisation de la fonction de coût. Finalement, une étude sur la compensation des effets des temps morts du convertisseur est présentée. / This thesis aims to elaborate new control strategies based on Model Predictive control for wind energy generation system. We addressed the topology of doubly fed induction generator (DFIG) based wind generation systems which is suitable for generation platform power in the range in 1.5-6 MW. Furthermore, from the technological point of view, the three-level neutral-point clamped (3L-NPC) inverter configuration is considered a good solution for high power due to its advantages: capability to reduce the harmonic distortion of the output voltage and current, and increase the capacity of the converter thanks to a decreased voltage applied to each power semiconductor.In this thesis, we presented a detailed description of finite control set model predictive control (FCS-MPC) with two step horizon for two control schemes: grid and DFIG connected 3L-NPC inverter. The principle of the proposed control scheme is to use system model to predict the behaviour of the system for every switching states of the inverter. Then, the optimal switching state that minimizes an appropriate predefined cost function is selected and applied directly to the inverter.The study of issues such as delay compensation, computational burden and selection of weighting factor are also addressed in this thesis. In addition, the stability problem of FCS-MPC is solved by considering the control Lyapunov function in the design procedure. The latter study is focused on the compensation of dead-time effect of power converter.

Le problème de l'efficacité énergétique dans le domaine des transports a comme principal défi savoir comment utiliser la source d'énergie pour que l'efficacité énergétique puisse être maximisée, c'est-à-dire comment le véhicule doit être conduit de telle sorte que la quantité minimale d’énergie est utilisée. Ce problème est le principal problème considéré dans cette thèse. Le véhicule est un prototype impliqué dans la course européenne Shell Eco-Marathon. La dynamique du véhicule est d'abord obtenu par l'identification expérimentale des paramètres. Une stratégie en boucle ouverte de conduite optimale en termes de consommation électrique est calculée. Plusieurs approches ont été étudiées pour le suivi de la référence optimale (stratégie de conduite optimale). Ces approches doivent prendre en compte les ressources limitées en taille mémoire et capacité de calcul. Une commande prédictive (MPC) basée sur la dynamique linéarisée est tout d'abord synthétisée. Le problème de poursuite nécessite une MPC avec contraintes variant dans le temps. La stabilité et la convergence de la commande prédictive sont prouvées à l'aide du formalisme des ensembles invariants. En troisième partie, à partie du modèle LPV, une adaptation de techniques standards basées sur des fonctions de Lyapunov quadratiques et à paramètres variants avec calculs hors-ligne est proposée. Elle est implémentée sur un banc de test. Enfin, une technique adaptative robuste avec identification en ligne de la dynamique est proposée et implémentée dans le véhicule. Cette technique a été testée et validée en course. Les résultats expérimentaux obtenus montrent de bonnes performances de la stratégie de conduite / In the field of transportation, the research on energy efficiency has been carried out for few decades by the automotive industry, where one of the main objectives is to reduce the energetic consumption. This particular problem can be rephrased as how the vehicle must be driven so that the minimum quantity of energy is used. This is the optimal driving strategy. In this project, a suitable model of the Vir'volt electric vehicle involved in the European Shell Eco-Marathon is obtained. The unknown parameters involved in the vehicle dynamics are estimated using Parameter identification from experimental data. The identified dynamics is used to derive an optimal driving strategy that is intended to be tracked on-line during the driving task. The tracking task is subject to time-varying polytopic constraint on the input and/or the state. A MPC-based tracking strategy that uses an homothetic transformation as a suitable time-varying invariant set is used. The time-varying invariant set guarantees the asymptotic stability of the control law. The problem of the MPC tracking for Linear Parametric Varying (LPV) systems is introduced. A new explicit MPC strategy for LPV systems is developed. This strategy uses a Parameter dependent Lyapunov Function (PDLF) to involve explicitly the time-varying parameter in the control law and so it reduces conservatism. A benchmark is used to test the performances of the optimal driving strategy and the explicit MPC tracking strategy. Finally, a robust adaptive technique with on-line identification of the dynamics is has been proposed and tested in the race showing good performances of the adaptive driving strategy