Sistemas de Posicionamento Dinâmico (SPD) são sistemas de controle que visam assegurar que um veículo oceânico se mantenha em uma determinada posição ou acompanhe uma trajetória de referência, mediante o emprego exclusivo de seus propulsores. Um SPD pode ser desmembrado em vários módulos específicos, com funções bem determinadas. Os módulos mais importantes são os sistemas de medição de posição e aproamento, o estimador de estados, o controlador e o algoritmo de alocação de empuxos. Atualmente, o Filtro de Kalman Estendido (FKE) é o estimador padrão para todos os SPD comercialmente disponíveis. Entretanto, o emprego do FKE implica em uma série de desvantagens. A sintonização do sistema é demorada e difícil, em função do elevado número de parâmetros de sintonização. Estabilidade assintótica global não pode ser conferida ao sistema. Adicionalmente, é necessário aplicar a técnica de programação de ganhos, uma vez que as equações cinemáticas de movimento do modelo devem ser linearizadas para aproximadamente 36 ângulos de guinada. A fim de eliminar estes óbices, o presente estudo propõe o desenvolvimento de um SPD totalmente não-linear, composto por um observador passivo não-linear e um controlador não-linear backstepping. / Dynamic Positioning Systems (DPS) are control systems used to maintain the vessel on a desired position or pre-defined path exclusively by means of active thrusters. A DPS can be separated into a set of dedicated modules with designated tasks. The most significant modules are the position and heading measurement systems, the state estimator, the controller and the thrust allocation algorithm. Nowadays, the Extended Kalman Filter (EKF) is the standard state estimator for all commercial DPS. However, the EKF technique presents several drawbacks. There is a large number of tuning parameters which requires a time-consuming tuning procedure. Global asymptotic stability cannot be assured to the system. Furthermore, it requires the use of a gain-scheduling technique, since the model is linearized about approximately 36 yaw angles due to the kinematics equations of motions. To solve these problems, this study proposes the development of a fully nonlinear DPS comprising a passive nonlinear observer and a nonlinear backstepping controller.

Sistemas de Posicionamento Dinâmico (SPD) são sistemas de controle que visam assegurar que um veículo oceânico se mantenha em uma determinada posição ou acompanhe uma trajetória de referência, mediante o emprego exclusivo de seus propulsores. Um SPD pode ser desmembrado em vários módulos específicos, com funções bem determinadas. Os módulos mais importantes são os sistemas de medição de posição e aproamento, o estimador de estados, o controlador e o algoritmo de alocação de empuxos. Atualmente, o Filtro de Kalman Estendido (FKE) é o estimador padrão para todos os SPD comercialmente disponíveis. Entretanto, o emprego do FKE implica em uma série de desvantagens. A sintonização do sistema é demorada e difícil, em função do elevado número de parâmetros de sintonização. Estabilidade assintótica global não pode ser conferida ao sistema. Adicionalmente, é necessário aplicar a técnica de programação de ganhos, uma vez que as equações cinemáticas de movimento do modelo devem ser linearizadas para aproximadamente 36 ângulos de guinada. A fim de eliminar estes óbices, o presente estudo propõe o desenvolvimento de um SPD totalmente não-linear, composto por um observador passivo não-linear e um controlador não-linear backstepping. / Dynamic Positioning Systems (DPS) are control systems used to maintain the vessel on a desired position or pre-defined path exclusively by means of active thrusters. A DPS can be separated into a set of dedicated modules with designated tasks. The most significant modules are the position and heading measurement systems, the state estimator, the controller and the thrust allocation algorithm. Nowadays, the Extended Kalman Filter (EKF) is the standard state estimator for all commercial DPS. However, the EKF technique presents several drawbacks. There is a large number of tuning parameters which requires a time-consuming tuning procedure. Global asymptotic stability cannot be assured to the system. Furthermore, it requires the use of a gain-scheduling technique, since the model is linearized about approximately 36 yaw angles due to the kinematics equations of motions. To solve these problems, this study proposes the development of a fully nonlinear DPS comprising a passive nonlinear observer and a nonlinear backstepping controller.

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A robust nonlinear observer, utilizing the sliding mode concept, is developed for the dynamic positioning of ships. The observer provides the estimates of linear velocities of the ship and bias from the slowly varying environmental loads. It also filters out wave frequency motion to avoid wear of actuators and excessive fuel consumption. Especially, the observer structure with a saturation function makes the proposed observer robust against neglected nonlinearties, disturbances and uncertainties. A direct adaptive neural network controller is developed for a model of an underwater vehicle. Radial basis neural network and multilayer neural network are used in the closed-loop to approximate the nonlinear vehicle dynamics. No prior off-line training phase and no explicit knowledge of the structure of the plant are required, and this scheme exploits the advantages of both neural network control and adaptive control. A control law and a stable on-line adaptive law are derived using the Lyapunov theory, and the convergence of the tracking error to zero and the boundedness of signals are guaranteed. Comparison of the results with different neural network architectures is made, and performance of the controller is demonstrated by computer simulations. The sliding mode observer is used to eliminate observation spillovers in the vibration control of flexible structures. It is common to build a state feedback controller and a state estimator based on the mathematical model of the system with a finite number of vibration modes, but this may cause control and observation spillover due to the residual (uncontrolled) modes. The performance of a sliding mode observer is compared with that of a conventional Kalman filter in order to demonstrate robustness and disturbance decoupling characteristics. Simulation and experimental results using the sliding mode observer are presented for the active vibration control of a cantilever beam using smart materials. / Ph. D.

Dans ce mémoire de thèse, nous présentons la conception, l'analyse de la stabilité, les simulations numériques et aussi les résultats des expérimentes concernant différents contrôleurs de vitesse mécanique du moteur à réluctance variable (MRV).Dans les deux premiers chapitres une brève description de la physique et de la construction du MRV est présenté ainsi que le problème du contrôle d'être abordé, c'est la commande de vitesse sans capteur. Il est aussi présenté l'état de l'art de ce problème et certains des solutions proposées dans d'autres travaux. On propose notre solution et on présente un petit résumé des articles scientifiques qui ont été publiés dans des magazines et des conférences.Dans le chapitre numéro trois est présenté le design du contrôleur adaptatif et sans capteur du MRV. On suppose, dans une première étape que seule la vitesse mécanique est inconnue et la stabilité exponentielle uniforme des erreurs de suivement est obtenue. Dans une deuxième étape, les conditions d'opération sont aggravées et, en plus de la vitesse, les paramètres physiques sont également supposées inconnues, la stabilité asymptotique uniforme est obtenue dans ce cas. L'estimation des paramètres du MRV est garantie grâce à la condition de persistance d'excitation. Cette commande se compose de deux boucles, une boucle interne basée sur un contrôleur de type PI2D qui est particulièrement intéressant parce qu'il est libre de modèle; cette boucle entraîne les variables mécaniques -la position et la vitesse- vers une référence désirée. Une deuxième boucle de contrôle externe prend le courant électrique vers un ' "courant de référence virtuelle" qui est généré sur la base d'une approche de partage de couple. Le contrôleur propose est testé au niveau de simulations numériques qui sont également présentés.Dans le quatrième chapitre, une nouvelle approche de modélisation du MRV est utilisée pour concevoir le contrôleur. Dans ce scénario, on suppose que l'ensemble de l'état et tous les paramètres physiques sont disponibles, cette approche est pensée pour être adapté au contrôleur basé sur observateur, recherche qui est en cours de développement. Le contrôleur est composé de deux boucles, également que celui qui a été mentionné précédemment. Ce contrôleur est sélectionné parce qu'il est approprié pour le contrôle d'équivalence vraie, qui il s'agit de remplacer les «mesures physiques» provenant d'un capteur par les «observations» provenant d'un observateur. La mise en oeuvre numérique est effectuée sur Simulink de Matlab.Enfin, dans le chapitre cinq, les résultats expérimentaux qui ont été effectués pour évaluer la performance des contrôleurs proposés -ce sont les PI2D et adaptatif PI2D pour le modèle simplifie ainsi que le PID pour le nouveau approche de modélisation- sont présentés. Dans la première partie, une brève description de la construction du banc de tests utilisé est présenté ainsi que quelques-unes caractéristiques techniques. Trois différentes profils de vitesse sont imposées à chacun des contrôleurs proposés -ce sont la tangente hyperbolique, la rampe saturée et la référence sinusoïdal- et de bonnes résultats sont obtenus en considérant que la variable contrôlée est la vitesse. Le dernier chapitre correspond aux conclusions de la recherche effectuée ainsi qu'aux travaux futurs. / In this thesis dissertation we present the design, stability analysis, numerical simulations and physical experiments of different controllers designed to drive the mechanical velocity of the switched reluctance motor (SRM). In the First and Second Chapters a brief description of the physics and construction of the SRM is presented, as well as the problem of control to be aboard, that is the velocity sensorless control of motors and the state of the art of this problem. The proposed solution is introduced and a summary of the published papers as well as the contribution are also presented.In the Chapter number three is presented the velocity sensorless and adaptive control of the SRM. It is assumed, in a first stage, that only mechanical velocity is unknown, uniform exponential stability of the errors is achieved in this scenario. In a second stage, conditions are stressed and in addition to the velocity, physical parameters are also assumed unknown, uniform asymptotical stability is achieved in this case and parameters estimation is guaranteed under a persistence of excitation condition. This controller consists of two loops, an internal loop based on a PI2D–type controller which is of particular interest given it is free-model; this loop drives the mechanical variables –that is position and velocity- towards a desired reference. An external control loop takes the electrical current towards a ‘’virtual” current reference which is generated based on a torque share approach. The controller is tested on numerical simulations, which are also presented.In the fourth chapter, a new approach on the modeling of the SRM is utilized to design the controller, in this scenario is assumed that the whole state and all the physical parameters are available, however this approach is thought to be suitable to observer based controller, whose ongoing research is being performed. The controller is composed by two loops, similarly to the one mentioned previously. This controller is selected because it is suitable for certainty equivalence control, that is, to substitute the “measurements” by the “observations” coming from a virtual sensor. Numerical implementation is performed on Simulink of Matlab.Finally, in the Chapter five, the experimental results carried out to evaluate the performance of the proposed controllers are presented, these are the PI2D and the adaptive PI2D controllers for the simplified model and the $PID$ controller for the novel modeling approach. In the first part, a brief description of the construction of the utilized bench is presented as well as the some technical characteristics. Three different velocity profiles were imposed to each of the overmentioned controllers –these are the so called smooth step, the saturated ramp and the sinusoidal reference- and good results, considering that the controlled variable is the velocity, were obtained. The last chapter corresponds to the conclusions of the performed research as well as to the future work.

La digestion anaérobie est un procédé permettant de transformer les déchets organiques en énergie utile, telle que le biogaz. Ce procédé fait intervenir des organismes vivants dont le comportement spécifique est fortement non linéaire. Par ailleurs, il est connu pour être sensible aux perturbations et naturellement instable. Ainsi, le développement de méthodologies efficaces pour sa commande et sa supervision est essentiel afin d’obtenir des résultats satisfaisants. Par conséquent, l’objet de cette thèse porte sur la modélisation de ce système complexe, la synthèse d’observateurs et de lois de commande afin d’améliorer le fonctionnement du procédé dans les stations de biogaz. Une modélisation formelle du procédé est alors proposée où des degrés de liberté additionnels ont été introduits dans la commande de production de biogaz. En effet, deux entrées de commande supplémentaires viennent compléter le modèle standard AM2 (Acidogenèse Methanogenesis, 2 étapes), reflétant l’ajout de substrats stimulants (acides et alcalinité) qui améliorent la qualité et la quantité du biogaz. Par la suite, l’identification des paramètres du modèle non linéaire résultant est traitée, ainsi que l’analyse de la positivité et la bornitude des variables d’état. Sur la base du modèle mathématique dérivé et des résultats de l’analyse, différents observateurs sont alors étudiés afin de surmonter le manque de capteurs fiables, autonomes et bons marché. En effet, deux observateurs sont alors développés, le premier dit invariant et le second non linéaire de la même forme que l’observateur généralisé d’Arcak. En outre, dans le but de rendre la conception d’observateurs plus robuste aux perturbations, le critère H∞ est introduit dans la synthèse. Une extension de la méthodologie est proposée pour les systèmes discrets ainsi qu’aux systèmes non linéaires avec sorties non linéaires. Pour la synthèse des différents observateurs, le théorème des accroissements finis est appliqué, ce qui permet de transformer la dynamique non linéaire de l’erreur d’estimation en un système linéaire à paramètres variants. La condition de Lipschitz est alors conjointement utilisée avec la fonction classique de Lyapunov pour la synthèse des conditions de stabilité sous forme d’Inégalités Matricielles Linéaires (LMIs). Enfin, afin d’améliorer la faisabilité de ces dernières conditions, une reformulation judicieuse de l’inégalité de Young est alors introduite. Concernant la commande du procédé, une commande par retour d’état pour le suivi d’une trajectoire de référence est choisie. Prenant en compte la disponibilité partielle des mesures du vecteur d’état, un observateur exponentiel non linéaire est introduit dans la synthèse de la loi de commande. Ainsi, une commande par retour d’état basée observateur est obtenue. Pour effectuer l’analyse de stabilité du système en boucle fermée composée du procédé, de l’observateur et du contrôleur, le lemme de Barbalat est alors utilisé conjointement avec les techniques déjà mentionnées pour la synthèse d’observateurs. Enfin, deux différentes méthodes pour le calcul des paramètres du contrôleur et de l’observateur sont proposées. Séparément, dans un premier temps. Puis simultanément dans un second temps / In this thesis, we propose a formal modelling framework for the anaerobic digestion process, where we add more degrees of freedom in the control of biogas production. Indeed, we add two additional control inputs to the standardized AM2 (Acidogenesis Methanogenesis, 2 steps) model, reflecting addition of stimulating substrates which enhance the biogas quality and quantity. Then, we describe how the parameters of the resulted nonlinear model can be identified, and we analyse the positiveness and boundedness of its state variables. Based on the derived mathematical model and the analysis results, we design different software sensors to overcome the lack of reliable and cheap sensors. Indeed, we present a general class of systems to which the considered process model belongs. Then, we design an LMI-based invariant like observer as well as an LMI-based nonlinear observer of the same form as the generalized Arcak’s observer. Furthermore, with the aim to render the observer design more robust to disturbances, we include the H∞ criterion in its synthesis. Also, to promote the use of the proposed observers in real applications, we extend the methodology to the discrete time case and to the case of nonlinear systems with nonlinear outputs. For the different observers design, we use the differential mean value theorem which allows the transformation of the nonlinear estimation error to a linear parameter varying system. Then, we use the Lipschitz conditions and the Lyapunov standard function to synthesize the stability conditions in the form of linear matrix inequalities. Finally, we enhance the feasibility of the later conditions by using a judicious reformulation of the Young’s inequality. In the thesis, we also deal with the process control where we propose a control strategy to track an admissible reference trajectory planned by the plant operator. Moreover, to account for the partial availability of the state vector measurements, we include an exponential nonlinear observer in the control synthesis. Thus, we design an observer based tracking control scheme. To perform the stability analysis of the closed loop system, composed of the system, the observer and the controller, we use the Barbalat’s lemma conjointly with the techniques already mentioned for the observers design. Finally, we propose two different methods to compute the controller and the observer parameters. In the first one, we propose to compute them separately. While, in the second one we compute the parameters simultaneously

En 30 ans, les batteries Li-ion ont littéralement colonisé notre environnement depuis et leur déploiement s’accélère. Puissante, efficace, légère et compacte, cette technologie présente des problèmes de sécurité. C’est pourquoi la plupart de ces batteries sont équipées de systèmes de gestion. Ils nécessitent l’accès à certains états internes qui ne sont pas tous mesurables. Cette thèse se propose d’estimer les variables en question à l’aide d’observateurs non-linéaires. Un observateur permet d’estimer des états inaccessibles à la mesure, à partir des mesures disponibles et d’un modèle mathématique des dynamiques mises en jeu. Les transports électrochimiques à l’œuvre dans les batteries sont responsables de leur comportement. Nous en proposons un modèle électrochimique adapté à l’observation. Celui-ci repose sur la discrétisation spatiale des équations aux dérivées partielles décrivant ces phénomènes et sur une série d’hypothèses. Présenté comme un système sous forme de représentation d’état, les dynamiques sont affines et l’équation de sortie est non-linéaire. Parmi les observateurs de systèmes à sortie non-linéaire dont nous avons connaissance, aucun ne peut s’appliquer directement au modèle proposé. Nous en avons donc développé de nouveaux dont la stabilité est garantie lorsqu’une inégalité matricielle est satisfaite. Nous avons ensuite confronté ces observateurs à des données expérimentales d’éléments commercialisés. Le comportement de l’observateur est encourageant et semble être un bon compromis entre sens physique et complexité numérique / Developed in the nineties, lithium batteries have colonized our environment in less than thirty years and they keep spreading faster and faster. Powerful, efficient, light and compact, this technology remains hazardous. In order to limit the danger and slow the aging of lithium cells, most of such batteries embed a management system. The latter needs to access some internal states, which are not directly measurable. This thesis intends to estimate these variables using a nonlinear observer, which is based on an electrochemical model. The behavior of the battery is driven by the transportation phenomenon of its main electrochemical species. We therefore built a finite dimensional electrochemical model of these adapted to estimation. It relies on the spatial discretization of the partial differential equations, which describe these transportation phenomena. It also formulates some assumptions, such as the fact that an electrode globally behaves like a single particle of its active material. The obtained state space model has affine dynamics and a nonlinear output. Among the existing observers for such systems that we are aware of, none can be applied directly to the developed model. Hence, we developed new ones whose stability is guaranteed provided a linear matrix inequality holds, which is used to construct the observation gain. We then confront these observers to experimental data acquired on commercialized batteries. The obtained results are encouraging and the observer seems to be a fair compromise between physical meaning and numerical complexity

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