L'objet de ce travail est l'étude des propriétés de stabilité et de robustesse des systèmes non-linéaires via des méthodes basées sur l'homogénéité. Dans un premier temps, nous rappelons le contexte usuel des systèmes homogènes ainsi que leurs caractéristiques principales. La suite du travail porte sur l'extension de l'homogénéisation des systèmes non-linéaires, déjà proposée dans le cadre de l'homogénéité à poids, au cadre plus général de l'homogénéité géométrique. Les principaux résultats d'approximation sont étendus. Nous développons ensuite un cadre théorique pour définir l'homogénéité de systèmes discontinus et/ou donnés par des inclusions différentielles. Nous montrons que les propriétés bien connues des systèmes homogènes restent vérifiées dans ce contexte. Ce travail se poursuit par l'étude de la robustesse des systèmes homogènes ou homogénéisables. Nous montrons que sous des hypothèses peu restrictives, ces systèmes sont input-to-state stable. Enfin, la dernière partie de ce travail consiste en l'étude du cas particulier du double intégrateur. Nous développons pour ce système un retour de sortie qui le stabilise en temps fini, et pour lequel nous prouvons des propriétés de robustesse par rapport à des perturbations ou à la discrétisation en exploitant les résultats développés précédemment. Des simulations viennent compléter l'étude théorique de ce système et illustrer son comportement

L'objet de ce travail est l’étude des propriétés de stabilité et de robustesse des systèmes non-linéaires via des méthodes basées sur l'homogénéité. Dans un premier temps, nous rappelons le contexte usuel des systèmes homogènes ainsi que leurs caractéristiques principales. La suite du travail porte sur l'extension de l'homogénéisation des systèmes non-linéaires, déjà proposée dans le cadre de l'homogénéité à poids, au cadre plus général de l'homogénéité géométrique. Les principaux résultats d'approximation sont étendus. Nous développons ensuite un cadre théorique pour définir l'homogénéité de systèmes discontinus et/ou donnés par des inclusions différentielles. Nous montrons que les propriétés bien connues des systèmes homogènes restent vérifiées dans ce contexte. Ce travail se poursuit par l'étude de la robustesse des systèmes homogènes ou homogénéisables. Nous montrons que sous des hypothèses peu restrictives, ces systèmes sont input-to-state stable. Enfin, la dernière partie de ce travail consiste en l'étude du cas particulier du double intégrateur. Nous développons pour ce système un retour de sortie qui le stabilise en temps fini, et pour lequel nous prouvons des propriétés de robustesse par rapport à des perturbations ou à la discrétisation en exploitant les résultats développés précédemment. Des simulations viennent compléter l'étude théorique de ce système et illustrer son comportement / The purpose of this work is the study of stability and robustness properties of nonlinear systems using homogeneity-based methods. Firstly, we recall the usual context of homogeneous systems as well as their main features. The sequel of this work extends the homogenization of nonlinear systems, which was already defined in the framework of weighted homogeneity, to the more general setting of the geometric homogeneity. The main approximation results are extended. Then we develop a theoretical framework for defining homogeneity of discontinuous systems and/or systems given by a differential inclusion. We show that the well-known properties of homogeneous systems persist in this context. This work is continued by a study of the robustness properties of homogeneous or homogenizable systems. We show that under mild assumptions, these systems are input-to-state stable. Finally, the last part of this work consists in the study of the example of the double integrator system. We synthesize a finite-time stabilizing output feedback, which is shown to be robust with respect to perturbations or discretization by using techniques developed before. Simulations conclude the theoretical study of this system and illustrate its behavior

Cette thèse est une contribution au problème du pronostic des systèmes complexes. Plus précisément, elle concerne l'approche basée modèles et est composée de trois contributions principales. Tout d'abord, dans une première contribution une définition du concept de pronostic est proposée et est positionnée par rapport aux concepts de diagnostic et de diagnostic prédictif. Pour cela, une notion de contrainte temporelle a été introduite afin de donner toute pertinence à la prédiction réalisée. Il a également été montré comment le pronostic est lié à la notion d'accessibilité en temps fini. La deuxième contribution est dédiée à l'utilisation des observateurs à convergence en temps fini pour la problématique du pronostic. Une méthodologie de pronostic est présentée pour les systèmes non linéaires à échelle de temps multiple. Puis, une troisième contribution est introduite par l'utilisation des observateurs par intervalle pour le pronostic. Une méthodologie de pronostic est proposée pour les systèmes non linéaires incertains à échelle de temps multiple. Pour illustrer les différents résultats théoriques, des simulations ont été conduites sur un modèle de comportement d'un oscillateur électromécanique.

Le consensus des systèmes multi-agents a eu une attention considérable au cours de la dernière décennie. Le consensus est un processus coopératif dans lequel les agents interagissent afin de parvenir à un accord. La plupart des études se sont engagés à l'analyse de l'état d'équilibre du comportement de ce processus. Toutefois, au cours de la transitoire de ce processus une énorme quantité de données est produite. Dans cette thèse, notre objectif est d'exploiter les données produites au cours de la transitoire d'algorithmes de consensus moyenne asymptotique afin de concevoir des protocoles de consensus moyenne en temps fini, évaluer la robustesse du graphique, et éventuellement récupérer la topologie du graphe de manière distribuée. Le consensus de moyenne en temps fini garantit un temps d'exécution minimal qui peut assurer l'efficacité et la précision des algorithmes distribués complexes dans lesquels il est impliqué. Nous nous concentrons d'abord sur l'étape de configuration consacrée à la conception de protocoles de consensus qui garantissent la convergence de la moyenne exacte dans un nombre donné d'étapes. En considérant des réseaux d'agents modélisés avec des graphes non orientés connectés, nous formulons le problème de la factorisation de la matrice de moyenne et étudions des solutions distribuées à ce problème. Puisque, les appareils communicants doivent apprendre leur environnement avant d'établir des liens de communication, nous suggérons l'utilisation de séquences d'apprentissage afin de résoudre le problème de la factorisation. Ensuite, un algorithme semblable à l'algorithme de rétro-propagation du gradient est proposé pour résoudre un problème d'optimisation non convexe sous contrainte. Nous montrons que tout minimum local de la fonction de coût donne une factorisation exacte de la matrice de moyenne. En contraignant les matrices de facteur à être comme les matrices de consensus basées sur la matrice laplacienne, il est maintenant bien connu que la factorisation de la matrice de moyenne est entièrement caractérisé par les valeurs propres non nulles du laplacien. Par conséquent, la résolution de la factorisation de la matrice de la moyenne de manière distribuée avec une telle contrainte sur la matrice laplacienne, permet d'estimer le spectre de la matrice laplacienne. Depuis le spectre peut être utilisé pour calculer des indices de la robustesse (Nombre d'arbres couvrant et la résistance effective du graphe), la deuxième partie de cette thèse est consacrée à l'évaluation de la robustesse du réseau à travers l'estimation distribuée du spectre du Laplacien. Le problème est posé comme un problème de consensus sous contrainte formulé de deux façons différentes. La première formulation (approche directe) cède à un problème d'optimisation non-convexe résolu de manière distribuée au moyen de la méthode des multiplicateurs de Lagrange. La seconde formulation (approche indirecte) est obtenue après une reparamétrisation adéquate. Le problème est alors convexe et résolu en utilisant l'algorithme du sous-gradient distribué et la méthode de direction alternée de multiplicateurs. En outre, trois cas sont considérés: la valeur moyenne finale est parfaitement connue, bruyant, ou complètement inconnue. Nous fournissons également une façon pour calculer les multiplicités des valeurs propres estimées au moyen d'une programmation linéaire en nombres entiers. L'efficacité des solutions proposées est évaluée au moyen de simulations. Cependant, dans plusieurs cas, la convergence des algorithmes proposés est lente et doit être améliorée dans les travaux futurs. En outre, l'approche indirecte n'est pas évolutive pour des graphes de taille importante car elle implique le calcul des racines d'un polynôme de degré égal à la taille du réseau. Cependant, au lieu d'estimer tout le spectre, il peut être possible de récupérer seulement un petit nombre des valeurs propres, puis déduire des limites significatives sur les indices de la robustesse. / Consensus of Multi-agent systems has received tremendous attention during the last decade. Consensus is a cooperative process in which agents interact in order to reach an agreement. Most of studies are committed to analysis of the steady-state behavior of this process. However, during the transient of this process a huge amount of data is produced. In this thesis, our aim is to exploit data produced during the transient of asymptotic average consensus algorithms in order to design finite-time average consensus protocols, assess the robustness of the graph, and eventually recover the topology of the graph in a distributed way. Finite-time Average Consensus guarantees a minimal execution time that can ensure the efficiency and the accuracy of sophisticated distributed algorithms in which it is involved. We first focus on the configuration step devoted to the design of consensus protocols that guarantee convergence to the exact average in a given number of steps. By considering networks of agents modelled with connected undirected graphs, we formulate the problem as the factorization of the averaging matrix and investigate distributed solutions to this problem. Since, communicating devices have to learn their environment before establishing communication links, we suggest the usage of learning sequences in order to solve the factorization problem. Then a gradient backpropagation-like algorithm is proposed to solve a non-convex constrained optimization problem. We show that any local minimum of the cost function provides an accurate factorization of the averaging matrix. By constraining the factor matrices to be as Laplacian-based consensus matrices, it is now well known that the factorization of the averaging matrix is fully characterized by the nonzero Laplacian eigenvalues. Therefore, solving the factorization of the averaging matrix in a distributed way with such Laplacian matrix constraint allows estimating the spectrum of the Laplacian matrix. Since that spectrum can be used to compute some robustness indices (Number of spanning trees and Effective graph Resistance also known as Kirchoff index), the second part of this dissertation is dedicated to Network Robustness Assessment through distributed estimation of the Laplacian spectrum. The problem is posed as a constrained consensus problem formulated in two ways. The first formulation (direct approach) yields a non-convex optimization problem solved in a distributed way by means of the method of Lagrange multipliers. The second formulation (indirect approach) is obtained after an adequate re-parameterization. The problem is then convex and solved by using the distributed subgradient algorithm and the alternating direction method of multipliers. Furthermore, three cases are considered: the final average value is perfectly known, noisy, or completely unknown. We also provide a way for computing the multiplicities of the estimated eigenvalues by means of an Integer programming. In this spectral approach, given the Laplacian spectrum, the network topology can be reconstructed through estimation of Laplacian eigenvector. The efficiency of the proposed solutions is evaluated by means of simulations. However, in several cases, convergence of the proposed algorithms is slow and needs to be improved in future works. In addition, the indirect approach is not scalable to very large graphs since it involves the computation of roots of a polynomial with degree equal to the size of the network. However, instead of estimating all the spectrum, it can be possible to recover only a few number of eigenvalues and then deduce some significant bounds on robustness indices.

Les phénomènes thermoélectriques sont un moyen de convertir directement l'énergie thermique en énergie électrique ; ils sont à ce titre au cœur de nombreuses recherches dans le domaine de l'énergétique. Au-delà de l'optimisation des matériaux constituants les générateurs thermoélectriques, il est également nécessaire de mener une réflexion sur la manière dont ces générateurs sont utilisés. La contribution des contacts thermiques entre le générateur et les réservoirs thermiques est un facteur qui va modifier les conditions de fonctionnement optimales du générateur. En utilisant la notion de courant thermique convectif, développée par Thomson il y a plus de 150 ans, nous généralisons les expressions classiques du fonctionnement à puissance maximum pour le générateur pour ce cas de figure. Nous constatons toutefois que ces conditions se réduisent à une adaptation d'impédance, à la fois thermique et électrique Outre son intérêt pratique, le générateur thermoélectrique est également un système modèle de choix pour étudier la théorie du transport couplé et des phénomènes irréversibles. En utilisant la description donnée par Ioffe de ce système, nous montrons que l'efficacité à maximum de puissance, un coefficient de performance au cœur de la thermodynamique à temps fini, s'exprime comme une fonction relativement simple des paramètres du système. La nouveauté de ce travail repose sur une prise en compte appropriée des dissipations internes associées au processus de conversion d'énergie. Les résultats sont généralisés enfin aux cas d'autres machines thermiques telle que la roue à rochet de Feynman.

Cette thèse propose une étude mathématique du comportement des solutions autour d'états stationnaires pour des systèmes cinétiques gravitationnels de type Vlasov. Les trois premières parties présentent des résultats théoriques. Tout d'abord, par une ap- proche variationnelle, on construit des états stationnaires pour le système de Vlasov-Manev et on montre leur stabilité orbitale. Ensuite, on prouve l'existence de solutions autosimi- laires explosant en temps fini autour d'un état stationnaire pour le système dit de "Vlasov- Manev pur". Enfin on démontre la stabilité orbitale d'une large classe d'états stationnaires pour le système de Vlasov-Poisson relativiste. Ces résultats s'appuient sur de nouvelles méthodes utilisant la rigidité du flot. Celles-ci permettent notamment d'obtenir la séparation d'états stationnaires en évitant l'étude d'équations d'Euler-Lagrange non locales, de résoudre un problème variationnel avec une infinité de contraintes et de prouver la stabilité orbitale de solutions stationnaires non nécessairement obtenues de manière variationnelle. Dans la quatrième et dernière partie, nous étudions numériquement l'équation de Vlasov-Poisson en coordonnées radiales. Après avoir choisi un système de variables adéquates, nous présentons des schémas numériques de différences finies conservant la masse et le Hamiltonien du système.

Ce doctorat porte sur trois domaines de la théorie du contrôle : le contrôle par le bord d'une équation de Korteweg-de Vries, le contrôle de trois équations de la chaleur couplées par des termes cubiques et la stabilisation en temps fini de trois systèmes classiques de dimension finie. Pour l'équation de Korteweg-de Vries, on démontre d'abord une inégalité de Carleman en utilisant un poids exponentiel bien choisi, puis on en déduit la contrôlabilité à 0 de l'équation. Pour le système de trois équations de la chaleur couplées par des termes cubiques, on montre la contrôlabilité à 0 globale alors que le linéarisé autour de 0 n'est pas contrôlable. On applique la méthode du retour pour obtenir la contrôlabilité locale : on construit des trajectoires du système de contrôle allant de 0 à 0 et ayant un linéarisé contrôlable. Puis un changement d'échelle permet d'obtenir un résultat global. Enfin, concernant les trois systèmes de dimension finie, il s'agit de systèmes contrôlables mais à linéarisés non contrôlables et qui ne sont pas stabilisables à l'aide de feedbacks stationnaires (continus). On construit des feedbacks explicites dépendant du temps conduisant à une stabilisation en temps fini. Pour cela on s'occupe de différentes parties du systèmes pendant différents intervalles de temps. / This doctoral thesis focuses on three fields of Control Theory: the control on the edge of the Korteweg-de Vries equation, the control of three heat equations coupled by cubic terms, and the stabilisation in finite time of three classic systems of finite dimension. For the KdV equation, we first demonstrate a Carleman inequality using a well-chosen exponential weight, then we deduce the controllability at zero of the equation. For the system of three heat equations coupled by cubic terms, we show the global controllability at zero even though the linearized system around zero is not controllable. We apply the return method to obtain local controllability: we build control system trajectories going from zero to zero and whose linearised systems are controllable. Then a scale change allows us to obtain a global result. Finally, concerning the three systems of finite dimension, these systems are controllable systems but the linearised systems are not controllable and are not stabilised with means of continuous stationary feedback. We construct an explicit time-dependent feedback leading to a stabilisation in finite time. For this we deal with different parts of systems during different intervals of time.

L'objet de cette thèse est la construction, l'étude mathématique et numérique de modèles déterministes pour des systèmes Proie-Prédateur en milieu insulaire hétérogène. Il s'agit d'évaluer les effets de l'introduction d'espèces invasives, prédateurs et compétiteurs, sur une population de proies natives. La première partie présente l'étude de modèles faiblement structurés, bas´es sur des systèmes d'E.D.O. singuliers, le dénominateur d'un des termes de réaction pouvant s'annuler. L'analyse mathématique permet d'isoler des conditions d'extinction en temps fini ou de persistance. Dans ce second cas, le comportement en temps long dépend d'hypothèses supplémentaires. Une étude similaire est menée dans le cadre d'une population de proies natives structurée en 2 classes d'âge : juvéniles et adultes. Dans la seconde partie, on étend les modèles précédents au cadre avec structuration en espace, pour prendre en compte les hétérogénéités spatiales du milieu. On obtient des systèmes d'E.D.P. du type Réaction-Diffusion singuliers. Une analyse approfondie donne des critères d'existence globale en temps et d'existence sur un intervalle de temps fini des solutions. Parallèlement, nous mettons en place une méthode numérique du type splitting d'opérateurs dans un but double : valider les modèles spatiaux et étudier des processus d'invasion. Les simulations numériques permettent d'établir le rôle fondamental des proies introduites dans le succès de l'invasion par les prédateurs de colonies isolées de proies natives. Enfin, la structuration discrète en âge pour les proies natives permet d'exhiber des dynamiques oscillatoires.

Cette thèse étudie le problème d'identification de la topologie d'un réseau de systèmes complexes dynamiques, dont les sous-systèmes sont décrits par des équations différentielles ordinaires (EDO) et/ou par des équations différentielles à retard (EDR). La première partie de ce travail porte sur l’identification des paramètres du réseau de systèmes linéaires. Ainsi, différentes classes de systèmes linéaires ont été traitées, à savoir les systèmes sans retard, les systèmes à retard commensurable et les systèmes à entrées inconnues. Un observateur impulsif est proposé afin d'identifier à la fois les états et les paramètres inconnus de la classe de système dynamique considérée en temps fini. Afin de garantir l'existence de l'observateur impulsif proposé, des conditions suffisantes sont déduites. Des exemples illustratifs sont donnés afin de montrer l'efficacité de l'observateur en temps fini proposé.La deuxième partie de ce travail traite le problème de l'identification de la topologie d'un réseau de systèmes dynamiques non linéaires. Dans nos considérations, les coefficients interconnexions de la topologie du réseau sont considérés comme des paramètres constants. Par conséquent, l'identification de la topologie est équivalente à l'identification des paramètres inconnus. Tout d’abord, nous avons déduit des conditions suffisantes sur l’identifiabilité des paramètres, puis nous avons proposé un différenciateur uniforme avec convergence en temps fini pour estimer les paramètres inconnus / This thesis investigates the topology identification problem for network of dynamical complex systems, whose subsystems are described by ordinary differential equations (ODE) and/or delay differential equations (DDE). The first part of this work focuses on the parameters identification of the network of linear systems. Thus, different classes of linear systems have been treated namely systems without delay, systems with commensurable delay and systems with unknown inputs. An impulsive observer is proposed in order to identify both the states and the unknown parameters of the considered class of dynamic system in finite time. In order to guarantee the existence of the proposed impulsive observer, sufficient conditions are deduced. An illustrative example is given in order to show the efficiency of the proposed finite-time observer.The second part of this work treats the topology identification of the network of nonlinear dynamic systems. In our considerations, the topology connections are represented as constant parameters, therefore the topology identification is equivalent to identify the unknown parameters. A sufficient condition on parameter identifiability is firstly deduced, and then a uniform differentiator with finite-time convergence is proposed to estimate the unknown parameters

Ce travail traite de l'évitement d'obstacles pour les robots mobiles à roues. D’abord, deux solutions sont proposées dans le cas d’un seul robot autonome. La première est une amélioration de la technique des champs de potentiel afin de contraster l’apparition de minima locaux. Le résultat se base sur l’application de la définition de l’ «Input-to-State Stability» pour des ensembles décomposables. Chaque fois que le robot mobile approche un minimum local l’introduction d’un contrôle dédié lui permet de l’éviter et de terminer la tâche. La deuxième solution se base sur l’utilisation de la technique du «Supervisory Control» qui permet de diviser la tâche principale en deux sous tâches : un algorithme de supervision gère deux signaux de commande, le premier en charge de faire atteindre la destination, le deuxième d’éviter les obstacles. Les deux signaux de commande permettent de compléter la mission en temps fini en assurant la robustesse par rapport aux perturbations représentant certaines dynamiques négligées. Les deux solutions ont été mises en service sur un robot mobile «Turtlebot 2». Pour contrôler une formation de type leader-follower qui puisse éviter collisions et obstacles, une modification de l’algorithme de supervision précédent a été proposée ; elle divise la tâche principale en trois sous-problèmes gérés par trois lois de commande. Le rôle du leader est adapté pour être la référence du groupe avec un rôle actif : ralentir la formation en cas de manœuvre d'évitement pour certains robots. La méthode proposée permet au groupe de se déplacer et à chaque agent d’éviter les obstacles, ou les collisions, de manière décentralisée / This dissertation work addresses the obstacle avoidance for wheeled mobile robots. The supervisory control framework coupled with the output regulation technique allowed to solve the obstacle avoidance problem and to formally prove the existence of an effective solution: two outputs for two objectives, reaching the goal and avoiding the obstacles. To have fast, reliable and robust results the designed control laws are finite-time, a particular class very appropriate to the purpose. The novelty of the approach lies in the easiness of the geometric approach to avoid the obstacle and on the formal proof provided under some assumptions. The solution have been thus extended to control a leader follower formation which, sustained from the previous result, uses two outputs but three controls to nail the problem. The Leader role is redesigned to be the reference of the group and not just the most advanced agent, moreover it has a active role slowing down the formation in case of collision avoidance manoeuvre for some robots. The proposed method, formally proven, makes the group move together and allow each agent to avoid obstacles or collision in a decentralized way. In addition, a further contribution of this dissertation, it is represented by a modification of the well known potential field method to avoid one of the common drawback of the method: the appearance of local minima. Control theory tools helps again to propose a solution that can be formally proven: the application of the definition of Input-to-State Stability (ISS) for decomposable sets allows to treat separate obstacles adding a perturbation which is able to move the trajectory away from a critic point