L'objectif de cette thèse s'inscrit dans la cadre général du développement d'une stratégie de contrôle intelligent distribué en robotique collective. En effet, dans un avenir proche, de nombreux robots vont progressivement intégrer notre environnent aussi bien dans les milieux industriel que domestique. L'objectif de ces robots sera de fournir, de manière autonome, des services aux êtres humains afin de leurs faciliter la vie quotidienne comme par exemple dans le cas de robots compagnons. Ces services pourront être le résultat du travail d'un robot ou bien la conséquence de la coopération de plusieurs robots homogènes et/ou hétérogènes regroupés au sein d'un réseau. Dans ce contexte, si les progrès technologiques permettent sans problème de communiquer et d'échanger des données entre deux agents artificiels distants, la conception de stratégies de contrôle permettant l'auto-organisation de plusieurs robots dans le but de réaliser une tâche précise est encore aujourd'hui un verrou scientifique important. Cette thèse a donc pour but de proposer des pistes pour élaborer des stratégies de contrôle intelligent pour des systèmes multi-robots dans le cadre plus particulier de la logistique industrielle. En effet, le domaine de logistique industrielle nécessite l'utilisation de nombreux robots mobiles comme par exemple des AGV (Automatic Guided Vehicles) pour transporter et stoker des marchandises. Dans ce contexte, nous pensons que le domaine de la logistique peut tirer bénéfice de l'utilisation de systèmes multi-robots. Dans un premier temps, cette thèse aborde donc la problématique de transport d'objet volumineux et encombrant par une formation de robot. Effectivement, il semble que la solution qui consiste à utiliser un ensemble de robots identiques pour transporter des charges de grandes envergures soit, d'une part, très intéressante d'un point de vue économique et, d'autre part, plus robuste et flexible d'un point vue technologique. Dans un deuxième temps, cette thèse aborde l'utilisation d'un réseau de robots hétérogènes qui sont capables de s'organiser afin de réaliser une tâche précise dans un milieu dynamique. Les travaux effectués dans le cadre de la présente thèse doctorale ont donc abouti à la proposition des stratégies viables de contrôle intelligent pour des systèmes multi-robots. Une étude d'application des concepts étudiés a été réalisée, implantée et validée dans le cadre plus particulier de la logistique industrielle. Elle a concerné d'abord le contexte d'un groupe multi-robots homogène, puis a été étendue au contexte d'un système multi-robots hétérogènes. Les points forts des travaux réalisés peuvent être résumés comme ceci :- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle adaptatif par l'apprentissage artificiel pour un robot non-holonomique. Quatre publications internationales ont valorisé cette partie des travaux.- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle hybridant la vision artificielle et l'apprentissage artificiel pour un groupe de robots homogènes. Deux publications internationales ont valorisé cette partie des travaux.- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle hybridant la vision artificielle et l'apprentissage artificiel pour un groupe de robots hétérogènes. Deux publications internationales ont valorisé cette partie des travaux. Il est pertinent de souligner que les travaux relatifs aux aspects précités ont été couronnés par le prix : ″Innovation Award 2011″ de Industrial Robot

Le travail présenté traite la question quelle architecture hybride est la plus adapté pour quel type de véhicule. Une approche multi-architecture/multi-application capable d’identifier l’architecture hybride plus efficace en énergie qui considère à la fois les components clés (batterie, moteur électrique, moteur à combustion interne) et la commande optimale, est présenté. La base de cette modélisation est la représentation énergétique macroscopique (REM), qui est combiné avec la programmation orienté objet (POO) afin d’améliorer la modularité et la réutilisation. Les résultats obtenus montrent que des architectures hybrides différents sont le plus adaptés pour différentes applications. De plus, la robustesse des résultats en utilisant des approches de contrôle en temps réel sont étudiés, montrant l’importance de la stratégie de commande. Les résultats obtenus contribuent à la simplification et l’harmonisation de la conception des solutions hybrides pour des applications multiples. / The presented work deals with the question which hybrid architecture is most adapted for which type of vehicle. Therefore, a multi-architecture/multi-application approach capable to identify the most energy efficient hybrid architecture considering both the dimensions of key components (battery, electric motor, internal combustion engine) and the optimal control is presented. Basis of the model is the energetic macroscopic representation (EMR), which has been combined with object oriented programming (OOP) in order to enhance its modularity and reuse capabilities. The obtained results show, that different hybrid architectures are most adapted for different applications. Moreover, the robustness of the results using real time control algorithms are studied, showing that control strategy matters. The obtained results contribute to simplify and harmonize the design of hybrid solutions for multiple applications.

L’objectif principal de ce travail est de développer une stratégie de gestion optimale afin d’améliorer l’efficacité énergétique des véhicules hybrides. Ces travaux comportent une partie analyse expérimentale de la mobilité, une partie modélisation numérique et une partie optimisation de la stratégie de gestion énergétique. L’étude de la mobilité a permis de mettre en avant et de quantifier la prédictibilité des trajets, dus à une forte mobilité contrainte. La modélisation dynamique du véhicule, nécessaire à l’étude de stratégie, a été réalisée par Représentation Energétique Macroscopique (REM) qui est une bonne méthode pour ce type d’étude. La stratégie proposée est basée sur le contrôle prédictif (MPC), résolu par une méthode de Programmation Quadratique, et mis en place en s’appuyant sur la prédiction de cycle issu de l’étude expérimentale. Les perspectives d’améliorations de ces travaux se situent au niveau de la consolidation de la base de données, et du niveau de modélisation de la batterie (impact de la thermique et du vieillissement) et du moteur thermique (prise en compte des polluants). / The main objective of this work is to develop an optimal management strategy to improve energetic efficiency of hybrid electric vehicle. This work is composed by a mobility experimental analysis part, a numerical modelization part and an optimization part of the energy management strategy. The study of mobility allow to highligth and quantify the predictibility of trips, due to a constraint mobility.The dynamic modelling of the vehicle which is necesary to study perfomance of strategies, was realized by Energetic Macroscopic Representation (EMR) which is a good methode in this case. The proposed strategy is based on the predictive control (MPC), solve by a method of Programming Quadratic, and set up resting on the cycle prediction determined from the experimental study. The perspectives of improvements of these work are consolidation of the database, and improvement of the battery modelling (imcluding thermal and ageing effects) and of the thermal engine (taken into account by some pollutants).

L'objectif de cette thèse s'inscrit dans la cadre général du développement d'une stratégie de contrôle intelligent distribué en robotique collective. En effet, dans un avenir proche, de nombreux robots vont progressivement intégrer notre environnent aussi bien dans les milieux industriel que domestique. L'objectif de ces robots sera de fournir, de manière autonome, des services aux êtres humains afin de leurs faciliter la vie quotidienne comme par exemple dans le cas de robots compagnons. Ces services pourront être le résultat du travail d'un robot ou bien la conséquence de la coopération de plusieurs robots homogènes et/ou hétérogènes regroupés au sein d'un réseau. Dans ce contexte, si les progrès technologiques permettent sans problème de communiquer et d'échanger des données entre deux agents artificiels distants, la conception de stratégies de contrôle permettant l'auto-organisation de plusieurs robots dans le but de réaliser une tâche précise est encore aujourd'hui un verrou scientifique important. Cette thèse a donc pour but de proposer des pistes pour élaborer des stratégies de contrôle intelligent pour des systèmes multi-robots dans le cadre plus particulier de la logistique industrielle. En effet, le domaine de logistique industrielle nécessite l'utilisation de nombreux robots mobiles comme par exemple des AGV (Automatic Guided Vehicles) pour transporter et stoker des marchandises. Dans ce contexte, nous pensons que le domaine de la logistique peut tirer bénéfice de l'utilisation de systèmes multi-robots. Dans un premier temps, cette thèse aborde donc la problématique de transport d'objet volumineux et encombrant par une formation de robot. Effectivement, il semble que la solution qui consiste à utiliser un ensemble de robots identiques pour transporter des charges de grandes envergures soit, d'une part, très intéressante d'un point de vue économique et, d'autre part, plus robuste et flexible d'un point vue technologique. Dans un deuxième temps, cette thèse aborde l'utilisation d'un réseau de robots hétérogènes qui sont capables de s'organiser afin de réaliser une tâche précise dans un milieu dynamique. Les travaux effectués dans le cadre de la présente thèse doctorale ont donc abouti à la proposition des stratégies viables de contrôle intelligent pour des systèmes multi-robots. Une étude d'application des concepts étudiés a été réalisée, implantée et validée dans le cadre plus particulier de la logistique industrielle. Elle a concerné d'abord le contexte d'un groupe multi-robots homogène, puis a été étendue au contexte d'un système multi-robots hétérogènes. Les points forts des travaux réalisés peuvent être résumés comme ceci :- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle adaptatif par l'apprentissage artificiel pour un robot non-holonomique. Quatre publications internationales ont valorisé cette partie des travaux.- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle hybridant la vision artificielle et l'apprentissage artificiel pour un groupe de robots homogènes. Deux publications internationales ont valorisé cette partie des travaux.- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle hybridant la vision artificielle et l'apprentissage artificiel pour un groupe de robots hétérogènes. Deux publications internationales ont valorisé cette partie des travaux. Il est pertinent de souligner que les travaux relatifs aux aspects précités ont été couronnés par le prix : ″Innovation Award 2011″ de Industrial Robot / In this thesis, it concentrated the multi robot team navigating in an unknown environment. In our multi robot team, there is a humanoid robot as a leader and a team of two-wheel nonholonomic robots which form a vertical formation. Besides, a top camera and a computer which is a supervisor are the auxiliary robots in the multi robot team. The main purpose of the thesis is to propose an online and an offline navigation strategy for the closed and open area respectively. The core of navigation strategies is the same and it included path planning part and control part. Both the two parts constructed on the virtual structure of the formation robot team. In the former part, it improved the path planning part by the reinforcement Q learning and the image processing to acknowledge the unknown environment. And it applied the Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) algorithm to control of both the single nonholonomic robot and formation robot team. Furthermore, the strategies are applied to the formation robot team and the multi robot team in both closed and open environment. Simulations and real experiments are provided in the detail in the thesis. The strong points of the contribution are :- Proposition, conception, realization and experimental validation of machine learning based adaptive control for a nonholonomic single robot (in a group of robots). Four international publications have valorized this part of the doctoral Works. - Proposition, conception, realization and experimental validation of an adaptive intelligent control strategy hybridizing Artificial vision and Machine Learning for a group of nonholonomic homogeneous robots. Two international publications have valorized this part of the doctoral Works.- Proposition, conception, realization and experimental validation of an adaptive intelligent control strategy hybridizing Artificial vision and Machine Learning for a group of heterogeneous robots. Two international publications have valorized this part of the doctoral Works. It is pertinent to emphasize the investigations relative to the above-mentioned works have been awarded by: ″Innovation Award 2011″ of Industrial Robot

Le challenge de ces prochaines années est de réduire le plus possible les émissions de CO2 qui la première cause du réchauffement climatique. L’émission de CO2 est principalement due à l’utilisation du moteur thermique dans le milieu du transport. Pour diminuer cette émission, la solution réside à utiliser des véhicules électriques qui sont non polluants et rechargés par des sources émettant le moins possible de CO2. Mais cela impliquerait une production supplémentaire d’énergie. Aujourd’hui l’énergie électrique est produite principalement par des centrales thermiques au niveau mondial, des centrales nucléaires enFrance et des centrales hydrauliques au Québec. Les pics d’utilisations et de productions restant une problématique posant encore beaucoup de problèmes.Une utilisation croissante de véhicules électriques ou hybrides rechargeables permettrait de pouvoir disposer de systèmes de stockage d’énergie, permettant à la fois d’alimenter le moteur électrique du véhicule ou d’aider le réseau électriques. Ce flux est appelé Vehicle-to-Grid ou plus précisément dans le travail présenté ici, ce flux s’appelle Vehicle-to-Home. Alimenter la maison via la batterie du véhicule, permet de diminuer le pic de consommation du foyer. De plus, la batterie du véhicule peut être chargée durant la nuit lorsque la production d’énergie est au plus bas et la moins chère.Ce document présente une optimisation offline du système qui inclut les différents flux d’énergie. Cette optimisation a été réalisée à l’aide de la programmation dynamique. L’objectif de cette optimisation est de minimiser le coût de l’énergie que ce soit le coût de l’essence ou de l’électricité ou encore des énergies renouvelables installées localement.Ensuite deux contrôleurs flous localisés dans le véhicule et dans la maison ont été dimensionnés, testés par simulation (simulation online) et validés expérimentalement.Finalement cette recherche a mis en avant deux cas d’études: un en hivers et l’autre en été. Le cas d’hiver présente une réduction budgétaire de 40% dans la simulation offline, 27% dans la simulation online et 29% en expérimentation. D’autre part, le cas d’été montre une réduction budgétaire de 62% dans la simulation offline, 60% dans la simulation online et 64% en expérimentation. / The challenge for the next few years is to reduce CO2 emissions, which are the cause of global climate warming. CO2 emissions are mainly due to thermal engines used in transportation. To decrease this emission, a viable solution lies in using non-polluting electric vehicles recharged by low CO2 emission energy sources. New transportation penetration has effected on energy production. Energy production has already reached peaks. At the same time, load demand has drastically increased. Hence, it has become imperative to increase daily energy production. It is well-known that world energy production is mainly produced thermal pollutant power plants, except in Québec, where energy is produced by hydro power plants.The more recent electricity utility trend is that electric, and plug-in hybrid electric vehicles (EV, PHEV) could allow storage and/or production of energy. EV/PHEV batteries can supply the electric motor of the vehicle, and act as an energy storage that assists the grid to supply household loads. This power flow is called vehicle-to-grid, V2G. In this dissertation, the V2G power flow is specifically called vehicle-to-home, V2H. That is battery is used during peak. Moreover, the EV battery is charged during the night, when energy production is low and cheap. This important aspect of V2H is that the vehicle battery is not connected to the grid, but is a part of a house micro-grid.This dissertation presents an offline optimization technique, which includes different energy flows, between the home, EV/PHEV, and a renewable energy source (such as photovoltaic - PV and/or wind) which forms the micro-grid. This optimization has been realized through the dynamic programming algorithm. The optimization objective is to minimize energy cost, including fuel cost, electricity cost, and renewable energy cost.Two fuzzy logic controllers, one located in the vehicle and the second one in the house, have been designed, tested by simulation (online simulation) and validated by experiments.The research analyses two seasonal case studies: one in winter and the other one in summer. In the winter case, a cost reduction of 40% for the offline simulation, 27% for the online simulation and 29% for the experiment is realized whereas in the summer case a cost reduction of 62% for the offline simulation, 60% for the online simulation and 64% for the experiment is presented.

Présenté initialement à l'agence spatiale américaine par P. Glaser comme une source potentielle d'énergie alternative renouvelable et propre, le projet de Centrales Solaires Orbitales est basé sur le concept de Transport d'Energie Sans Fil (TESF). Le principe consiste à collecter directement dans l'espace l'énergie solaire, puis à la transmettre vers une base de réception terrestre, via un faisceau hyperfréquence. Dans le cadre des actions menées dans le domaine du TESF au niveau terrestre, une solution technologique permettant de répondre au cahier des charges imposé au système d'émission a retenu notre attention : mettre en oeuvre un réseau d'antenne phasé alimenté par des magnétrons de moyenne puissance. Dans cette optique, ce travail de recherche présente une approche originale du contrôle des grandeurs de sortie d'un magnétron opérant en situation de verrouillage par injection. Afin de prendre en compte le comportement non linéaire du magnétron, une stratégie de contrôle hybride a été mise en oeuvre pour le contrôle de la fréquence et de l'amplitude d'un magnétron de moyenne puissance (2.45 GHz) verrouillé par injection et débitant sur une charge fixe. L'aspect hybride est constitué par l'association d'un algorithme de Contrôle Direct Inverse impliquant un réseau de neurones non linéaires modélisant la fonction de transfert inverse du magnétron, avec un correcteur linéaire en boucle fermée de type PID. Le développement d'un dispositif de caractérisation expérimentale d'un magnétron verrouillé par injection a permis de collecter des bases de mesures nécessaires à un apprentissage supervisé et généralisé pour l'identification du contrôleur neuronal. Les meilleures performances en terme de conduite du magnétron ont été obtenues avec une boucle de contrôle effectuant une permutation dynamique entre le correcteur neuronal non linéaire et le correcteur linéaire PID tout en assurant une stabilité de la phase sur l'ensemble de la bande de verrouillage

L'utilisation de systèmes de stockage de l'énergie électrique tels que les batteries nécessite l'assemblage de plusieurs cellules. Comme chacune de ces dernières peut avoir des caractéristiques légèrement différentes ainsi que des conditions d'environnement thermique ou de vieillissement distinctes, l'utilisation d'un système d'équilibrage permettant une bonne gestion de la répartition de l'énergie au sein des éléments qui composent le pack est nécessaire. Les travaux de recherche présentés se rapportent à l'étude et à la conception d'un tel circuit d'équilibrage à base de convertisseurs d'énergie intégrables ainsi qu'aux sollicitations électriques engendrées dans les cellules lors de son utilisation.

Les principaux objectifs de ce travail est de développer une méthode de modélisation efficace pour un déploiement facile et rapide d'une stratégie de contrôle, d'examiner et d'étudier cette stratégie pour une application spécifique, et d'analyser l'amélioration qui peut être apporté à un moteur pour une meilleure efficacité dans les systèmes électrique et hybride. Ce travail comprend une partie simulation du système étudié et sa validation avec les résultats expérimentaux. Les études de cas sont utilisées pour analyser l'optimisation qui peut être effectuée en comparaison au système d'origine (le véhicule étudié est la NOAO).Un outil d'optimisation est choisie pour optimiser la stratégie de contrôle actuellement déployée sur le véhicule. Cette outil nous a permis de développer une nouvelle stratégie de commande optimisée prêt à être déployé dans le véhicule. Un procédé de prédiction pour connaître la consommation d'énergie du système est mis au point en vue d'obtenir un contrôle optimal adapté à la demande du véhicule et à une utilisation spécifique.Comme perspectives, les principaux composants du système peuvent être étudiés et modélisé afin d'améliorer l’efficacité énergétique du véhicule. La Représentation Energétique Macroscopique (REM) est une bonne méthode pour représenter le modèle dynamique et peut être utilisé pour modéliser des machines électromécaniques. Cette méthode est également envisagé pour modéliser d’autre système que le système véhicule tel que les systèmes énergies renouvelables, les systèmes électromécanique ou robotique. / The main objectives of this work is to develop an effective modeling method for an easydeployment of a control strategy, to review and study an optimal control strategy for a specific application, and to analyze improvement that can be effected to engine for better efficiency in hybrid vehicle architecture. The scopes of this work include the simulation part of the studied system and its validation with experimental results. Study cases are used to analyze optimization that can be effected to the original system. A well established optimization tool is chosen to optimize the actual control strategy and becomes a benchmark of a new optimal control strategy to be deployed in the system. A predictive method to know energy consumption of the system is developed in order to obtain an optimal control suitable with the vehicle application. Using the developed model, analysis is conducted to identify an optimal control strategy for a specific utilization. As perspectives, the main components of the system can be studied for improvements of its energy efficiency. The Energetic Macroscopic Representation (EMR) is a good method to represent dynamic model and it can be used to model any electromechanical machines and can be envisaged to model other system than a vehicle system, like a renewable energy system, a new electro-mechanical system or a robotic system.

L'utilisation de systèmes de stockage de l'énergie électrique tels que les batteries nécessite l'assemblage de plusieurs cellules. Comme chacune de ces dernières peut avoir des caractéristiques légèrement différentes ainsi que des conditions d'environnement thermique ou de vieillissement distinctes, l'utilisation d'un système d'équilibrage permettant une bonne gestion de la répartition de l'énergie au sein des éléments qui composent le pack est nécessaire. Les travaux de recherche présentés se rapportent à l'étude et à la conception d'un tel circuit d'équilibrage à base de convertisseurs d'énergie intégrables ainsi qu'aux sollicitations électriques engendrées dans les cellules lors de son utilisation. / To store electrical energy in batteries, the use of multiple cells is needed. Since each of these cells can have slightly different characteristics and also different thermal or aging environmental conditions, a balancing system is required to manage the energy inside the battery pack. The researches described in this document show the study and the design of such a balancing system based on power electronics converters and also the impact of these systems on the electrochemical cells.

Ce travail s’intéresse à l’étude d’un système de pompage turbinage à vitesse variable avec une machine asynchrone doublement alimentée face aux perturbations de réseau électrique. L’objectif est d’assurer la continuité de service de cet élément stabilisateur de réseau électrique de sorte qu’il reste connecté au réseau même en cas de perturbations. Le contrôle du système dans les différentes phases de fonctionnement en mode sain a été tout d’abord développé ainsi qu'une étude de stabilité de système utilisant l’analyse modale. Les différents outils nécessaires pour cette analyse ont été tout d’abord mis en oeuvre. Ensuite, les limites de stabilité du système ont été étudiées tenant compte de la variation de longueur de ligne. Le comportement du système en présence des défauts a été par la suite étudié. Les défauts de réseau considérés sont les défauts symétriques et les défauts asymétriques. Une solution basée sur la modification de la stratégie de contrôle a été adoptée pour le cas des défauts symétriques et une solution basée sur l’ajout d’éléments au circuit de puissance a été adoptée pour les cas des défauts asymétriques. Un dispositif expérimental de 4kW a été mis en oeuvre pour la validation des développements menés dans le cadre de cette thèse. / This work focuses on the study of a variable speed pumped storage system based on a doubly fed induction machine in case of grid disturbances. Thus the main objective is to improve the fault ride through capabilities of this grid stabilizer and to guarantee its connection with the grid even under disturbances. The system control in the different operating phases in healthy conditions is developed and then a system stability study is conducted using the eigenvalue analysis. The system stability limits have been investigated taking into account the variation of grid line length so the grid impedance variation. Then the system behavior under disturbances is analyzed. Theconsidered grid faults are symmetric and asymmetric faults. The investigated fault ride through capabilities of the pumped storage system consist of two solutions, one based on the modification of the control strategy was adopted for the symmetric faults and one based on hardware modification has been adopted for the asymmetric ones. A 4kW laboratory set-up has been developed for experimental validation.