Esta tesis considera un enfoque basado en Lyapunov para el análisis y control de sistemas no lineales cuyas ecuaciones dinámicas son reescritas como un modelo Takagi-Sugeno o uno polinomial convexo. Estas estructuras permiten resolver problemas de control mediante técnicas de optimización convexa, más concretamente desigualdades matriciales lineales y suma de cuadrados, que son eficientes herramientas desde un punto de vista computacional. Después de proporcionar una visión general básica del estado actual en el campo de los modelos Takagi-Sugeno, esta tesis aborda cuestiones sobre las funciones de Lyapunov por trozos, dependiente de parámetros e integral de línea, con las siguientes contribuciones: Un algoritmo mejorado para estimaciones del dominio de atracción de sistemas no lineales para sistemas de tiempo continuo. Los resultados se basan en funciones de Lyapunov por trozos, desigualdades matriciales lineales y argumentaciones geométricas; enfoques basados en conjuntos de nivel en la literatura previa se han mejorado significativamente. Una función Lyapunov generalizada dependiente de parámetros para la síntesis de controladores para sistemas Takagi-Sugeno. El enfoque propone una ley de control multi-índice que retroalimenta la derivada del tiempo de las funciones de membresía del modelo Takagi-Sugeno para anular los términos que causan localidad a priori en el análisis de Lyapunov. Una nueva función integral de Lyapunov para el análisis de estabilidad de sistemas no lineales. Estos resultados generalizan aquellos basados en funciones de Lyapunov integral de línea al marco polinomial; resulta que los requisitos de independencia del camino pueden ser anulados por una definición adecuada de una función Lyapunov con términos integrales. / This thesis considers a Lyapunov-based approach for analysis and control of nonlinear systems whose dynamical equations are rewritten as a Takagi-Sugeno model or a convex polynomial one. These structures allow solving control problems via convex optimisation techniques, more specifically linear matrix inequalities and sum-of-squares, which are efficient tools from the computational point of view. After providing a basic overview of the state of the art in the field of Takagi-Sugeno models, this thesis address issues on piecewise, parameter-dependent and line-integral Lyapunov functions, with the following contributions: An improved algorithm to estimate the domain of attraction of nonlinear systems for continuous-time systems. The results are based on piecewise Lyapunov functions, linear matrix inequalities, and geometrical argumentations; level-set approaches in prior literature are significantly improved. A generalised parameter-dependent Lyapunov function for synthesis of controllers for Takagi-Sugeno systems. The approach proposed a multi-index control law that feeds back the time derivative of the membership function of the Takagi-Sugeno model to cancel out the terms that cause a priori locality in the Lyapunov analysis. A new integral Lyapunov function for stability analysis of nonlinear systems. These results generalise those based on line-integral Lyapunov functions to the polynomial framework; it turns out path-independency requirements can be overridden by an adequate definition of a Lyapunov function with integral terms. / Aquesta tesi considera un enfocament basat en Lyapunov per a l'anàlisi i control de sistemes no lineals les equacions dinàmiques dels quals són reescrites com un model Takagi-Sugeno o un de polinomial convex. Aquestes estructures permeten resoldre problemes de control mitjançant tècniques d'optimització convexa, més concretament desigualtats matricials lineals i suma de quadrats, que són eines eficients des d'un punt de vista computacional. Després de proporcionar una visió general bàsica de l'estat actual en el camp dels models Takagi-Sugeno, aquesta tesi aborda qüestions sobre les funcions de Lyapunov per trossos, dependent de paràmetres i integral de línia, amb les següents contribucions: Un algoritme millorat per a estimar el domini d'atracció de sistemes no lineals per a sistemes de temps continu. Els resultats es basen en funcions de Lyapunov per trossos, desigualtats matricials lineals i argumentacions geomètriques; enfocaments basats en conjunts de nivell en la literatura prèvia s'han millorat significativament. Una funció Lyapunov generalitzada dependent de paràmetres per a la síntesi de controladors per a sistemes Takagi-Sugeno. L'enfocament proposa una llei de control multi-índex que retroalimenta la derivada del temps de les funcions de membres del model Takagi-Sugeno per anul·lar els termes que causen localitat a priori en l'anàlisi de Lyapunov. Una nova funció integral de Lyapunov per a l'anàlisi d'estabilitat de sistemes no lineals. Aquests resultats generalitzen aquells basats en funcions de Lyapunov integral de línia al marc polinomial; resulta que els requisits d'independència del camí poden ser anul·lats per una definició adequada d'una funció Lyapunov amb termes integrals. / González Germán, IT. (2018). Contributions to analysis and control of Takagi-Sugeno systems via piecewise, parameter-dependent, and integral Lyapunov functions [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/101282 / TESIS

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