Les dirigeables gros porteurs (DGP) ont un potentiel énorme de développement et pourront très rapidement prendre une part non-négligeable dans le transport de fret de par le monde. Cependant certains problèmes liés notamment à leur sensibilité aux vents doivent être résolus. En vue d'aboutir à une bonne fiabilisation de l'engin et de ses missions, il est indispensable d'automatiser le plus possible le fonctionnement du dirigeable. Le présent travail s'inscrit dans ce contexte et porte principalement sur la modélisation et la commande des DGP non-conventionnels. Nous présentons les équations mathématiques qui décrivent l'équation du mouvement d'un DGP non-conventionnel. Le formalisme de Kirchhoff a été utilisé pour élaborer le modèle du dirigeable avec charge suspendue dans les quasi cordonnées en s'appuyant sur une cinématique non-linéaire d'ordre deux. Nous avons considéré l'hypothèse de flexibilité et d'allongement du câble dans l'objectif d'obtenir un modèle assez précis.Pour minimiser la dérive du dirigeable dans des conditions météorologiques défavorables nous proposons d'utiliser le concept de contrôle par anticipation en exploitant les informations données par la technologie LIDAR. Nous avons utilisé la méthode de linéarisation entrée-sortie et les techniques des commandes prédictives non-linéaires NCPCG, que nous avons enrichis par des termes d'anticipation afin de construire un vecteur commande par feedforward. Pour contourner les oscillations dangereuses de la charge nous nous sommes appuyés sur la méthode classique de la commande par dynamique inverse et la commande novatrice sans modèle(CSM). Une étape indispensable afin de pouvoir appliquer ces contrôleurs est d'étudier le comportement de la dynamique des zéros. Pour le modèle du dirigeable avec charge suspendue nous avons montré que la dynamique des zéros est donnée par l'état de la flexibilité du câble et les conditions de sa stabilité asymptotique ont été établies. / Large airships (DGP) have huge potential for development and will soon be able to take a significant share of freight transport around the world. However, some problems related to their sensitivity to winds must be solved. In order to achieve a good reliability of the craft and its missions, it is essential to automate as much as possible the operation of the airship. The present work fits into this context and focuses on the modeling and control of non-conventional DGP. We present the mathematical equations that describe the equation of motion of a non-conventional DGP. Kirchhoff's formalism was used to elaborate the model of the airship with load suspended in the quasicoordinates by relying on a nonlinear kinematics of order two. We considered the hypothesis of flexibility and elongation of the cable in order to obtain a fairly accurate model. To minimize the drift of the airship in adverse weather conditions we propose to use the concept of anticipatory control by exploiting the information given by the LIDAR technology. We used the input output linearization method and NCPCG non-linear predictive control techniques, which we enriched with anticipation terms to build a vector control by feedforward. To circumvent the dangerous oscillations of the load we relied on the classical method of the control by inverse dynamics and the innovative command without model (CSM). An essential step in order to apply these controllers is to study the behavior of the zeros dynamics. For the model of the airship with suspended load we have shown that the zeros dynamics is given by the state of cable flexibility and the conditions of its asymptotic stability have been established.

Pas de résumé / No abstract

La première partie de la thèse s'intéresse aux modèles de classification du nombre de réclamations sous l'hypothèse que toutes les observations analysées dans la base de données sont indépendantes. En introduisant les caractéristique du risque dans la moyenne par une fonction de score, le développe-ment de ce type de modèles permet de mieux comprendre l'impact de certaines caractéristiques sur la probabilité de réclamer à l'assureur. De plus, en utilisant des modèles qui diffèrent de la loi de Poisson, ces travaux permettent une autre interprétation du mécanisme de réclamation à l'assureur. L'effet du bonus-malus, des déductibles ou du changement de perception du conducteur après un accident sont toutes des explications possibles à la divergence entre le nombre de réclamation et la loi de Poisson. Dans la majorité des situations en assurance, les caractéristiques du risque ne sont pas toutes utilisées dans la tarification, soit parce qu'elles ne sont pas mesurables, soit parce qu'il serait socialement inacceptable de les utiliser. Ainsi, un facteur d'hétérogénéité permettant de capturer ces caractéristiques inobservables est ajouté au paramètre de moyenne de la loi de Poisson. Ce facteur additionnel, appelé hétérogénéité, est modélisé de façon paramétrique ou encore de manière non-paramétrique. Plusieurs méthodes peuvent être envisagées pour déterminer la forme non-paramétrique de cette étérogénéité. Nous avons analysé ces diverses méthodes d'évaluations et comparé les résultats avec des méthodes complètement paramétriques. Puisque de nombreux modèles pour données de comptage sont utilisés, des méthodes de comparaisons de modèles ont été développées. Certaines sont basées sur les distributions d'estimation des paramètres alors que certaines autres se basent sur la distribution du maximum de vraisemblance ou les critères d'information. Suite à ces analyses et ces comparaisons, nous pouvons voir que la distribution de l'hétérogénéité de la loi de Poisson ne peut pas être directement ajustée avec une distribution paramétrique simple. De la même manière, nous avons remarqué qu'une distribution plus complexe que la loi de Poisson, telles que la distribution à barrière, la binomiale négative X ou les modèles gonflés à zéro génèrent non-seulement un meilleur ajustement que les distributions de Poisson avec hétérogénéité, mais que leur utilisation se justifie intuitivement pour les données d'assurance. Une grande partie de cette thèse se consacre justement à l'analyse de ces nouvelles distributions en assurance. De manière similaire aux travaux effectués selon l'hypothèse que tous les contrats d'assurance sont indépendants, cette section de la thèse se consacre à l'analyse de modèles avec données de panel, supposant donc une dépendance entre les contrats d'un même assuré. Intuitivement, cette dépendance se justifie en considérant l'effet des variables de classification inconnues qui touchent tous les contrats d'un même assuré, ou encore en considérant l'impact d'un accident sur les habitudes de conduite d'un assuré. Ainsi, en se basant sur les lois de Poisson et binomiale négative, divers modèles créant une dépendance temporelle entre les contrats d'un même assuré sont étudiés. De ces distributions sont aussi calculées les primes prédictives, c'est-à-dire les primes conditionnelles à un historique de sinistres. Tout comme la partie précédente de la thèse, diverses interprétations des modèles sont proposées. De manière assez claire, un seul modèle sort du lot: le modèle où un effet aléatoire individuel affecte toutes les observations d'un même assuré. Néanmoins, avant d'utiliser ce modèle, une hypothèse essentielle d'indépendance entre les caractéristiques du risque et ce facteur aléatoire doit être vérifiée. Pour les données d'assurance, cette hypothèse n'est pas vérifiée en pratique et il est important d'en comprendre l'impact sur l'analyse actuarielle. Nous montrons numériquement que cette dépendance entre les caractéristiques du risque et l'effet aléatoire biaise l'espérance du modèle, et donc la prime a priori. Toutefois, nous montrons que ce biais n'a que très peu d'importance en assurance puisque les paramètres obtenus avec cette dépendance représentent l'effet apparent des caractéristiques sur le risque de réclamer, ce qui est justement l'intérêt de l'analyse actuarielle dans le cas où certaines caractéristiques sont absentes de l'étude. Nous tentons également d'utiliser le modèle à effets aléatoires avec une toute nouvelle sorte de distribution de comptage construite à l'aide des temps d'attente entre deux sinistres. Il est connu que la loi de Poisson suppose un temps exponentiel entre chaque sinistre. Ainsi, nous avons voulu voir ce que serait l'impact d'un choix différent pour cette distribution.Parce que les nouveaux assurés et les assurés qui quittent la compagnie d'assurance en cours de couverture ont des expériences de sinistres particulières, il arrive souvent que ceux-ci soient étudiés séparément des autres assurés lors de la tarification. Avec ces modèles de temps d'attente permettant de tarifer ces assurés différemment qu'au prorata de leur exposition au risque, nous introduisons une nouvelle façon de considérer l'analyse des différents contrats d'assurance. Parce que les modèles gonflés à zéro et les modèles à barrière étaient très intéressants intuitivement et parce que leur ajustement pour données avec indépendance temporelle était particulièrement bon, il semblait évident qu'une analyse de ce modèle pour données de panel devenait intéressante. Parmi les modèles avec dépendance temporelle, le modèle à effets aléatoires était celui qui offrait les résultats les plus prometteurs. Ainsi, dans cette partie de la thèse, nous avons pensé associer ce modèle pour données de panel aux modèles gonflés à zéro et à barrière, et ainsi créer diverses généralisations des modèles pour données de panel. Pour le modèle à barrière, la distribution suppose que deux processus indépendants déterminent le nombre total de réclamations. Un premier processus indique si l'assuré a réclamé au moins une fois, alors que le second processus détermine le nombre total de réclamations, conditionnellement au fait que l'assuré ait réclamé à son assureur. Des effets aléatoires sont donc ajoutés sur chaque processus de cette distribution, alors que diverses copulas sont sélectionnées afin de modéliser la dépendance entre les effets aléatoires. Nous montrons que la distribution prédictive du nombre de réclamations ne dépend pas seulement du nombre de réclamations passées, mais aussi du nombre de périodes dans lesquelles l'assuré a réclamé. La distribution prédictive ne pouvant pas s'exprimer de manière close pour toutes les distributions jointes des effets aléatoires, des simulations Monte Carlo par chaînes de Markov sont utilisées pour calculer les primes prédictives. A l'opposé du modèle à barrière, le modèle gonflé à zéro peut n'utiliser qu'un seul effet aléatoire. De plus, la distribution prédictive peut s'exprimer directement, ce qui facilite la comparaison entre modèles et le calcul des diverses statistiques. A l'instar du modèle à barrière, nous montrons que le nombre de réclamations passées n'est pas une statistique exhaustive pour la distribution prédictive puisqu'elle dépend aussi du nombre de périodes dans lesquelles l'assuré a réclamé au moins une fois. Profitant du fait que le modèle gonflé à zéro avec effets aléatoires gamma peut s'exprimer de manière fermée, diverses primes de crédibilité, utilisant une fonction de perte quadratique ou une fonction de perte exponentielle sont étudiées. Un point de vue totalement différent est aussi étudié, où de la distribution du nombre de réclamation est tirée la distribution du nombre de sinistres. L'analyse sous l'angle de la soif du bonus est donc possible. Afin d'obtenir des primes prédictives plus facilent calculables pour certains modèles à barrière et modèles gonflés à zéro, nous utilisons la théorie de la crédibilité multivariée, basée sur une erreur quadratique. Nous comparons ensuite le résultat de ces primes de crédibilité au vraies résultats obtenus par simulations. A l'aide d'un exemple numérique, nous montrons que la structure de dépendance supposée par diverses distributions jointes des effets aléatoires n'est pas bien modélisée par une approximation linéaire. Néanmoins, dans le cas où un seul effet aléatoire est utilisé ou dans la situation où les effets aléatoires sont supposés indépendants, nous réussissons à montrer qu'un modèle de crédibilité linéaire spécifique génère une approximation satisfaisante.

Dans ce travail, une nouvelle stratégie de commande prédictive non linéaire est proposée pour la commande d'un procédé de séparation chromatographique dit « le lit mobile simulé ». Ce procédé permet de séparer deux composants se trouvant initialement mélangés dans une charge liquide. L'objectif de la commande est de faire en sorte que les puretés obtenues correspondent aux puretés désirées tout en minimisant certains critères économiques (réduire la consommation du solvant, augmenter de l'efficacité et respecter les dates de livraison). L'optimisation des critères non convexes associée à la commande prédictive non linéaire est distribuée dans le temps afin de pouvoir appliquer la commande en ligne. L'algorithme développé permet de réaliser les puretés désirées tout en état très flexible quant aux critères économiques à minimiser.

Les bâtiments consomment plus de 40 % de l'énergie mondiale. Bien que nombre de propositions pour améliorer la gestion de l'énergie dans les bâtiments aient été avancées, cette problématique demeure essentiellement ouverte. Cette thèse porte sur le développement et l'évaluation d'une commande prédictive pour la gestion de l'énergie dans le bâtiment ainsi que l'étude de l'embarcabilité de l'algorithme de contrôle sur une cible temps-réel (Roombox - Schneider-Electric). En plus des divers simulations montrant l'intêret d'une telle approche, ce travail explore aussi la capacité de la commande prédictive à s'adapter à des scénarii complexes (prix variable de l'énergie, bâtiments multi-sources, contraintes de ressources, stockage d'énergie, ...). Ce travail propose l'élaboration d'une architecture de commande distribuée pour contrôler les paramètres de confort dans chaque zone du bâtiment sous respect de contraintes de ressources globales. Cette thèse CIFRE a été préparée au sein du laboratoire Gipsa-lab en partenariat avec Schneider-Electric dans le cadre du programme HOMES (www.homesprogramme.com).

Le contexte de cette étude porte sur l’implémentation d’une stratégie de commande collaborative entre le système de freinage électro-hydraulique d’un véhicule récréatif trois-roues à propulsion électrique et son système de freinage régénératif. Grâce à l’établissement d’une méthode originale d’allocation des efforts de freinage aux roues avant / arrière, la stratégie développée permet de spécifier la consigne d’effort de freinage « idéale » à la roue arrière en fonction du freinage hydraulique à l’avant. Une commande prédictive nonlinéaire a été développée pour répartir cette consigne entre le frein électro-hydraulique et le frein régénératif en temps réel. Cette stratégie de contrôle consiste à trouver la commande optimale à appliquer sur un horizon de temps glissant à durée finie. La commande est la solution d’un problème d’optimisation sous contraintes dures, dont le processus a été implémenté en-ligne avec la prise en charge directe d’un modèle de prédiction nonlinéaire des dynamiques rapides du système de freinage hybride. L’identification paramétrique et la validation de ce modèle ont été réalisées expérimentalement sous diverses conditions. L’analyse des résultats de la commande prédictive, tirés de simulations ainsi que d’expérimentations sous forme d’essais routiers montre des résultats conformes aux comportements attendus. En effet, la stratégie permet de maximiser le couple de freinage régénératif lors d’un freinage nécessitant l’utilisation collaborative des deux systèmes de frein tout en respectant la consigne de freinage. De plus, on observe des propriétés de robustesse à l’incertitude paramétrique. Finalement, les résultats expérimentaux démontrent qu’avec la croissance de la puissance de calcul embarquée, la commande prédictive nonlinéaire devient envisageable pour de nombreuses applications temps-réel à dynamique rapide.

Les enjeux énergétiques liés à la qualité de la distribution de l'énergie électrique nécessitent le développement des dispositifs de filtrage actif des réseaux électriques. L'objectif de la thèse est d'utiliser un convertisseur multicellulaire afin d'obtenir une source de courant avec une très bonne bande passante (pour compenser les courants perturbateurs). Une commande directe et prédictive est appliquée à un onduleur multicellulaire à 4 niveaux. Ce type de commande permet d'utiliser au mieux les avantages fréquentiels de cette structure de conversion d'énergie. L'utilisation de cet onduleur pour une application de filtrage actif se révèle très efficace au niveau de la compensation des harmoniques de courant. Un prototype expérimental, développe dans le cadre de la thèse nous permet de valider nos résultats obtenus tout d'abord en simulation.

Ce projet de maîtrise s'effectue en collaboration avec un partenaire industriel, soit le groupe process analytical support group chez Pzer Global Manufacturing Services. L'objectif général de ce partenariat est d'accroître le niveau d'automatisation dans la chaîne de fabrication de l'industrie pharmaceutique. Notamment, des améliorations sont possibles dans l'instrumentation des équipements ainsi que dans l'asservissement de ceux-ci par des stratégies d'optimisation en temps réel. Cet ouvrage s'attaque spécifiquement au cas du séchoir à lit fluidisé. Ce procédé est décrit par une dynamique non linéaire si bien que les outils disponibles pour concevoir une commande prédictive couplée d'un observateur n'offrent pas présentement la flexibilité requise pour répondre à l'objectif du projet. La programmation d'une application de type interface graphique permet à son utilisateur de concevoir ces stratégies pour le procédé de son choix. L'application a été validée en concevant cinq observateurs non linéaires pour le séchage de granules pharmaceutiques. L'objectif est de pouvoir fournir une mesure de teneur en eau ande remplacer la sonde proche infrarouge actuellement utilisée. Il a été montré que certains observateurs sont en mesure de reproduire précisément les données expérimentales tout en montrant un effort de calcul plus acceptable. Ainsi, l'application permet de déployer facilement des solutions efficaces et mesurables pour l'asservissement de procédés pharmaceutiques,dont l'instrumentation du séchoir à lit fluidisé est un exemple spécique. Le déploiement au sein du groupe de recherche de l'application et son amélioration fait partie des travaux futurs. / This work is in partnership with the process analytical support group at Pzer Global Manu-facturing Services. The objective is to increase the level of automation in the pharmaceutical manufacturing process. Possible improvements lie in the instrumentation and control of the equipment. This work particularly aims the discontinuous fluid bed drying (FBD) case. A nonlinear dynamic describes the FBD operation as well as many other pharmaceutical process. Actual predictive control conception tools are not flexible enough. Hence, the programming of a graphical user interface software allows the user to design a control algorithm for nonlinear processes. Validation is ensured by generating five nonlinear estimators to monitor the drying. One of these, based on the moving horizon estimator, could replace the near-infrared probe on the fluid bed dryer as a moisture content soft sensor. Results show that the estimator reproduce accurately the pilot scale experimental data with a moderate computational effort. Thus, the software allows to easily implement control and observation strategies for the pharmaceutical industry Future works imply the deployment and the improvement of the software.

De nos jours, les éoliennes contribuent à une large partie de production d'énergie dans le monde. En 2013, 2,7% de la production d'électricité mondiale était éolienne, avec un objectif d'atteindre 14% de la demande d'électricité totale en 2020. Pour satisfaire ces exigences, la taille standard de la turbine éolienne tend à grandir. Les éoliennes de tailles des mégawatts sont très coûteuses, et leur rendement devrait être optimisé pour maximiser l'énergie produite et protéger les équipements de toute dégradation pour optimiser leur durée de vie.Dans ce projet de thèse, la commande prédictive à base de modèle (MPC) est utilisée pour la commande et la commande tolérante aux défauts de l'éolienne. Afin d'optimiser le temps de calcul de la commande MPC, qui peut rendre son implémentation en ligne irréalisable, les entrées de la commande ont été paramétrées par les fonctions de Laguerre (LMPC) ou les fonctions de Kautz (KMPC). Ceci a permis de réduire le temps de calcul d'un tiers. La commande MPC robuste par approche min-max a également été considérée dans l'objectif de rendre la stratégie de commande robuste aux incertitudes paramétriques, et à l'apparition de défauts. Ces différentes stratégies ont état évaluées sur un modèle de l'éolienne à deux masses, avec une commande multi entrée/multi avec contraintes sur les entrées et les sorties.Dans le chapitre V, la commande MPC paramétrée par les fonctions de Laguerre ou de Kautz a été reformulée dans l'unique objectif de compenser le défaut. En effet, sur une éolienne en fonctionnement stable et possédant des lois de commande qui ne s'accommode pas aux défauts, il est possible de calculer la correction nécessaire à considérer par les lois existantes afin de compenser le défaut, si le défaut est bien détecté et estimé. Cette stratégie est recherchée si l'industriel ne souhaite pas changer les lois de commande établies sur l'éolienne, car les stratégies de commande MPC discutées peuvent faire l'ensemble de travail : poursuite de la trajectoire désirée et l'accommodation aux défauts / Nowadays, wind turbines contribute to a large part of energy production in the world. In 2013, 2.7% of global electricity production was based on wind power, with a goal of reaching 14% of total electricity demand in 2020. The progression was remarkable in the last years, namely in France where the wind power generation increased from 2.5 TWh (terawatt-hour) in 2013 to 21.1 TWh in 2015.In order to satisfy these objectives, the standard size of the wind turbine tends to grow. However, the megawatt size wind turbines are very expensive and thus their efficiency has to be optimized in order to maximize the produced energy. Furthermore, it is aimed to protect the equipment from damage and maximize the service life of wind turbines, which is usually 20 years.In this thesis, model predictive control (MPC) is used to control the wind turbine and to identify the faults that could occur. Since the computation time in the MPC strategy is high, its use in real time fast systems may become unfeasable. To overcome this difficulty, the MPC control inputs are parametrized by Laguerre functions (LMPC) or Kautz functions (KMPC). This allowed decreasing the computation time by 33% compared to non-parametrized MPC. The min-max MPC approach is also considered in order to render the control strategy robust to parametric uncertainties and faults scenarios.These control strategies are evaluated on a wind turbine model with a multi-input (pitch angle and generator torque) / multi- output (generator power and generator speed) control, with constraints on inputs and outputs. These results are discussed in Chapter IV.In Chapter V, the Laguerre or Kautz parameterized MPC is reformulated with the objective of faults compensations. Indeed, if the faults are detected and estimated then it is possible to calculate the correction required to compensate these faults. This strategy becomes interesting from a wind turbine is operated with a controller that is not aimed to be changed for security or cost reasons, and the objective of the operator is only to compensate actuator or sensor faults. In these simulations, an available benchmark was used with the controller implemented in it.The thesis also contains a bibliographic and three introductory chapters discussing the state of the art of the turbine model, its control, fault detection and the MPC strategies used in this work

Les personnes incarcérées ainsi que les personnes présentant une problématique de santé mentale sont deux groupes parmi lesquels le taux de suicide est plus élevé comparativement à la population générale. Considérant que ces caractéristiques se retrouvent parmi la clientèle du Centre Régional de Santé Mentale (CRSM), qui est l'un des cinq centres psychiatriques du Service Correctionnel du Canada (SCC), des mesures de dépistage du risque suicidaire avaient été mises en place. Le Suicide Probability Scale (SPS ), test conçu par Cull et Gill (1988), était administré de façon répétitive, soit à un intervalle de trois mois à tous les détenus-patients et après un mois à ceux qui ont obtenu un résultat indiquant un risque sévère . Cette thèse visait à évaluer la valeur prédictive du SPS auprès d'une population à la fois carcérale et psychiatrique et aussi à vérifier si le fait de passer un même test de façon répétitive n'influence pas sa prédictivité.Les dossiers de soixante sujets ont été examinés, dont la moitié ont posé un geste suicidaire lors de leur séjour au CRSM. Ces sujets sont des hommes adultes condamnés à une peine d'incarcération au niveau fédéral, c'est-à-dire une sentence supérieure à deux ans et qui ont présenté des besoins au niveau de la santé mentale justifiant un transfert au centre psychiatrique. Les résultats des analyses ROC confirment la validité prédictive du SPS dans une perspective à court et moyen terme, mais pas à long terme puisque pour les tests administrés à l'admission, les analyses statistiques ne se sont pas révélées significatives. D'autres analyses ROC ainsi que des régressions logistiques n'ont pas permis de confirmer l'hypothèse initiale à savoir que l'utilisation répétitive d'un même instrument nuisait à sa validité prédictive. Toutefois, une prudence est recommandée quant aux interprétations tirées de ces analyses, compte tenu du nombre restreint de participants lorsqu'ils ont été répartis selon le nombre de passations du test.