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No / An adaptive iterative learning control approach is proposed for a class of single-input single-output uncertain nonlinear systems with completely unknown control gain. Unlike the ordinary iterative learning controls that require some preconditions on the learning gain to stabilize the dynamic systems, the adaptive iterative learning control achieves the convergence through a learning gain in a Nussbaum-type function for the unknown control gain estimation. This paper shows that all tracking errors along a desired trajectory in a finite time interval can converge into any given precision through repetitive tracking. Simulations are carried out to show the validity of the proposed control method.

Dans la plupart des problèmes de synthèse, la loi de commande obtenue doit répondre simultanément à des critères réquentiels et temporels en vue de satisfaire un cahier des charges précis. Les derniers développements des techniques de synthèse Hinf de contrôleurs structurés permettent d'obtenir des lois de commande satisfaisant des critères fréquentiels multiples. En revanche, la synthèse de loi de commande satisfaisant une contrainte temporelle sur une sortie ou un état du système est plus complexe. Dans ce travail de thèse, la technique OIST est considérée pour ce type de contraintes. Elle consiste à saturer la sortie du contrôleur dès que la contrainte n'est plus vérifiée afin de restreindre l'ensemble des sorties admissibles. Initialement formulée pour les systèmes linéaires connus dont l'état est mesuré, la technique OIST peut être généralisée pour permettre de considérer des systèmes incertains. C'est l'extension OISTeR qui est proposée dans ce travail. Elle utilise les données d'un observateur par intervalles pour borner de manière garantie le vecteur d'état. La théorie des observateurs par intervalles a récemment fait l'objet de nombreux travaux. La méthode la plus rapide pour obtenir un observateur par intervalles d'un système donné est de considérer un système intermédiaire coopératif dans de nouvelles coordonnées. Une nouvelle technique de détermination de ces nouvelles coordonnées, intitulée SCorplO, est proposée dans ce mémoire. L'ensemble des techniques présentées est appliqué au contrôle d'un lanceur flexible durant son vol atmosphérique, en présence de rafales de vent et sous contrainte temporelle sur l'angle d'incidence. / Ln control design problems, both frequency- and time-domain requirements are usually considered such that the resulting control law satisfies the specifications. Novel non-smooth optimization techniques can be used to achieve multiple frequency-domain specifications over a family of linear models. However, enforcing time-domain constraints on a given output or state is more challenging Since translating them into frequency-domain requirements may be inaccurate. This motivates the study of an additional approach to the Hinf control design techniques. When time-domain constraints are satisfied, the nominal control law reduces to a controller satisfying the frequency-domain constraints. Upon violation of the ime-domain constraint, an additional tool named OIST is used to saturate the controller output so as to restrict the reachable set of the constrained system output. Stability guarantees are obtained for minimum phase systems. Further developments proposed therein allow the consideration of uncertain systems With incomplete state measurements. This is he OISTeR approach. The method uses certified bounds on the considered system state as provided by an interval observer. he theory of interval observers is well-established. ln the case of linear systems, the most common approach is to consider an intermediate cooperative system on which the interval observer can be built. The novel SCorplO design method proposed in this work is used to compute such cooperative representation. ln this thesis, the considered application is the atmospheric control of a flexible launch vehicle under a time-domain constraint on the angle of attack and in the presence of wind gusts.

Ce travail présente une nouvelle approche basée sur l’étude de la stabilité du mouvement de systèmes continus, multivariables, non linéaires. Elle repose sur l’utilisation de la seconde méthode de Lyapunov pour le calcul d’une loi de commande de suivi de trajectoire d’un processus dont l’évolution est décrite par son équation d’état. Cette commande est réalisée à partir d’informations accessibles concernant le processus et son évolution désirée.Cette approche est étudiée dans le cas où cette commande n’est pas définie.Afin d’étudier la robustesse de cette commande, nous présentons une approche basée sur la stabilité des systèmes non linéaires par le calcul des systèmes majorants. Cette approche est appliquée sur les systèmes décrivant l’erreur entre le système perturbé réel présentant d’importantes imprécisions et/ou incertitudes et le modèle théorique / This work presents a new approach based on the study of the stability of motion of continuous, multivariable, nonlinear systems. It relies on the use of the second Lyapunov method for computing a control law trajectory tracking of a process whose evolution is described by the equation of state. This control is made from accessible information about the process and its desired evolution. This approach is studied in the case where the command is not defined. To investigate the robustness of this control, we present an approach based on the stability of nonlinear systems by calculating the overvaluing systems. This approach is applied to the systems describing the error between the actual perturbed system with significant inaccuracies and / or uncertainties and the theoretical model

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire portent sur la synthèse d'observateurs intervalles pour la commande tolérante aux fautes de systèmes incertains. La présence de défauts, d'incertitudes et de perturbations peut provoquer des réactions indésirables du système commandé. Dans ce contexte, nous avons développé deux approches de commande tolérante aux fautes basées sur des observateurs intervalles dans le cas où les défauts et les incertitudes sont inconnus mais bornés. La première approche, dite passive, permet de garantir la stabilité du système en boucle fermée y compris en présence de défauts actionneurs et/ou composants. La seconde approche, dite active, permet de compenser l'effet des défauts et d'assurer la stabilité et les performances désirées du système. Ces contributions sont validées par des simulations numériques. / The research work presented in this thesis focuses on the design of interval observers for fault-tolerant control of uncertain systems. The presence of faults, uncertainties and disturbances in automated systems often causes undesirable reactions. In this context, two approaches of fault tolerant control have been developed based on interval observers in the case where the faults and the uncertainties are unknown but bounded. The first approach is passive and consists in ensuring the closed loop system stability even in the presence of actuator and/or component faults. The second approach, an active one, compensates the fault effect and ensures the system stability and desired performances. These contributions are validated through numerical simulations.

Cette thèse propose une nouvelle approche de détection de défauts pour des systèmes linéaires soumis à des incertitudes par intervalles, des perturbations et des bruits de mesures bornés. Dans ce contexte, la détection de défauts est fondée sur une estimation ensembliste de l'état du système. Les contributions de cette thèse concernent trois directions principales :- La première partie propose une méthode d'estimation d'état ensembliste améliorée combinant l'estimation à base des zonotopes (qui offre une bonne précision) et l'estimation à base d'ellipsoïdes (qui offre une complexité réduite).- Dans la deuxième partie, une nouvelle approche d'estimation d'état ellipsoïdale fondée sur la minimisation du rayon de l'ellipsoïde est développée. Dans ce cadre, des systèmes multivariables linéaires invariants dans le temps, ainsi que des systèmes linéaires variants dans le temps ont été considérés. Ces approches, résolues à l'aide de problèmes d'optimisation sous la forme d'Inégalités Matricielles Linéaires, ont été étendues au cas des systèmes soumis à des incertitudes par intervalles.- Dans la continuité des approches précédentes, deux techniques de détection de défauts ont été proposées dans la troisième partie utilisant les méthodes d'estimation ensemblistes. La première technique permet de détecter des défauts capteur en testant la cohérence entre le modèle et les mesures. La deuxième technique fondée sur les modèles multiples permet de traiter simultanément les défauts actionneur/composant/capteur. Une commande prédictive Min-Max a été développée afin de déterminer la commande optimale et le meilleur modèle à utiliser pour le système, malgré la présence des différents défauts. / This thesis proposes a new Fault Detection approach for linear systems with interval uncertainties, bounded perturbations and bounded measurement noises. In this context, the Fault Detection is based on a set-membership state estimation of the system. The main contributions of this thesis are divided into three parts:- The first part proposes an improved method which combines the good accuracy of the zonotopic set-membership state estimation and the reduced complexity of the ellipsoidal set-membership estimation.- In the second part, a new ellipsoidal state estimation approach based on the minimization of the ellipsoidal radius is developed, leading to Linear Matrix Inequality optimization problems. In this context, both multivariable linear time-invariant systems and linear time-variant systems are considered. An extension of these approaches to systems with interval uncertainties is also proposed. - In the continuity of the previous approaches, two Fault Detection techniques have been proposed in the third part based on these set-membership estimation techniques. The first technique allows to detect sensor faults by checking the consistency between the model and the measurements. The second technique is based on Multiple Models. It deals with actuator/component/sensor faults in the same time. A Min-Max Model Predictive Control is developed in order to find the optimal control and the best model to use for the system in spite of the presence of these faults.

La problématique traitée dans cette thèse vise à développer une stratégie efficace de détection et de classification des impacts en présence d'incertitudes de modélisation du robot et de son environnement et en utilisant un nombre minimal de capteurs, notamment en l'absence de capteur d’effort.La première partie de la thèse porte sur la détection d'un impact pouvant avoir lieu à n'importe quel endroit du bras robotique et à n'importe quel moment de sa trajectoire. Les méthodes de détection d’impacts sont généralement basées sur un modèle dynamique du système, ce qui les rend sujettes au compromis entre sensibilité de détection et robustesse aux incertitudes de modélisation. A cet égard, une méthodologie quantitative a d'abord été mise au point pour rendre explicite la contribution des erreurs induites par les incertitudes de modèle. Cette méthodologie a été appliquée à différentes stratégies de détection, basées soit sur une estimation directe du couple extérieur, soit sur l'utilisation d'observateurs de perturbation, dans le cas d’une modélisation parfaitement rigide ou à articulations flexibles. Une comparaison du type et de la structure des erreurs qui en découlent et de leurs conséquences sur la détection d'impacts en a été déduite. Dans une deuxième étape, de nouvelles stratégies de détection d'impacts ont été conçues: les effets dynamiques des impacts sont isolés en déterminant la marge d'erreur maximale due aux incertitudes de modèle à l’aide d’une approche stochastique.Une fois l'impact détecté et afin de déclencher la réaction post-impact du robot la plus appropriée, la deuxième partie de la thèse aborde l'étape de classification. En particulier, la distinction entre un contact intentionnel (l'opérateur interagit intentionnellement avec le robot, par exemple pour reconfigurer la tâche) et un contact non-désiré (un sujet humain heurte accidentellement le robot), ainsi que la localisation du contact sur le robot, est étudiée en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé et plus spécifiquement des réseaux de neurones feedforward. La généralisation à plusieurs sujet humains et à différentes trajectoires du robot a été étudiée. / The present thesis aims to develop an efficient strategy for impact detection and classification in the presence of modeling uncertainties of the robot and its environment and using a minimum number of sensors, in particular in the absence of force/torque sensor.The first part of the thesis deals with the detection of an impact that can occur at any location along the robot arm and at any moment during the robot trajectory. Impact detection methods are commonly based on a dynamic model of the system, making them subject to the trade-off between sensitivity of detection and robustness to modeling uncertainties. In this respect, a quantitative methodology has first been developed to make explicit the contribution of the errors induced by model uncertainties. This methodology has been applied to various detection strategies, based either on a direct estimate of the external torque or using disturbance observers, in the perfectly rigid case or in the elastic-joint case. A comparison of the type and structure of the errors involved and their consequences on the impact detection has been deduced. In a second step, novel impact detection strategies have been designed: the dynamic effects of the impacts are isolated by determining the maximal error range due to modeling uncertainties using a stochastic approach.Once the impact has been detected and in order to trigger the most appropriate post-impact robot reaction, the second part of the thesis focuses on the classification step. In particular, the distinction between an intentional contact (the human operator intentionally interacts with the robot, for example to reconfigure the task) and an undesired contact (a human subject accidentally runs into the robot), as well as the localization of the contact on the robot, is investigated using supervised learning techniques and more specifically feedforward neural networks. The challenge of generalizing to several human subjects and robot trajectories has been investigated.

Dans la nécessité de développer des véhicules sûrs, confortables, économiques et à faible impact environnemental, les voitures sont de plus en plus équipées d'organes qui emploient des capteurs, actionneurs et systèmes de commande automatiques.Or ces systèmes, critiques pour la sécurité et le confort des passagers, peuvent mal-fonctionner en présence d'une défaillance (défaut).Dans le cadre du diagnostic à bord, plusieurs approches à base de modèle sont développées dans ce travail afin de détecter, localiser et estimer un défaut capteur ou actionneur, et pour détecter la perte de stabilité du véhicule.Ces méthodes reposent sur une synthèse robuste pour les systèmes incertains à commutation.Elles sont validées en simulation avec le logiciel CarSim, et sur les données réelles de véhicule dans le cadre du projet INOVE. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve safety, comfort and ecological impact. These active systems employ sensors, actuators and automatic control systems. However, in case of failure of one these components, the consequences for the vehicle and the passengers safety could be dramatic. In order to ensure a higher level of reliability within on board diagnosis, new methodologies for sensor or actuator fault detection, location and estimation are proposed. These model based approaches are extended for robust synthesis for switched uncertain systems. In addition, a method for detecting critical stability situation is presented. The validation of the different methods is illustrated with simulations using CarSim, and application on real vehicle data within the INOVE project.

Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse présentent une nouvelle approche permettant d’estimer et si possible minimiser l’écart maximum de la sortie par rapport à l’objectif dans le cas des processus non linéaires pour lesquels il n’est pas toujours possible de déterminer une commande permettant d’atteindre exactement un objectif donné.Le concept de norme vectorielle, associé à la définition des systèmes de comparaison par l'approche de la stabilité Borne et Gentina, et le choix de la représentation matricielle qui s’avère particulièrement importante pour l’étude de la stabilité, est proposé dans ce travail, avec succès, pour étudier la stabilité des processus complexes de modèles éventuellement incertainsNous avons défini une technique d’estimation des attracteurs caractérisant le maximum de l’erreur par rapport à l’objectif et par la prise en compte des résultats ainsi obtenus de les affiner par des itérations successives de la procédure présentée.Dans la recherche de commandes, l’approche a été réalisée en définissant celle-ci par retours d’état calculés soit directement, soit à partir d’une linéarisation du modèle du processus dans le voisinage de l’objectif. Une attention toute particulière a été accordée aux processus du type Lur’e Postnikov / A new approach of the estimation of the error between the desired output of a nonlinear complex system and the real one’s is studied by the use of Borne-Gentina vector norm approach and the Benrejeb arrow form description.A new technique of definition of the attractors characterizing the precision of control laws is defined, implementing successive improved determinations. The research of control laws by various types of state or output feedback in presence of uncertainties is proposed, based on a local linearization and control of the system.A special attention has been devoted to the control of nonlinear Lur’e Postnikov type systems

[ES] Los sistemas de ingeniería o físicos suelen ser inciertos. Su incertidumbre se manifiesta cuando el sistema muestra comportamientos que son relativamente diferentes a los que su modelo predice; estando principalmente causada por: errores de modelado; dinámicas desconocidas; cambios en las propiedades del sistema; interacciones aleatorias con otros sistemas; o cambios en las condiciones de operación. Durante los últimos 40 años, se ha demostrado reiteradamente que las incertidumbres de los sistemas pueden tener efectos muy negativos sobre el comportamiento de un controlador si éstas no se consideran adecuadamente sus formulaciones matemáticas. Por esta razón, una parte importante de la investigación actual está centrada en este tema; buscando las formas mas adecuadas para representar matemáticamente las incertidumbres de los sistemas, así como buscando nuevas herramientas matemáticas que permitan hacer uso de ésta representación de la incertidumbre con el objetivo de diseñar algoritmos de control robustos. En esta tesis se presentan nuevas aportaciones en esta línea. Concretamente, se desarrollan nuevas metodologías para diseñar controladores (DOBCs) y predictores (DOBPs) para sistemas dinámicos inciertos basados en observadores de perturbaciones. La principal aportación es demostrar que los DOBCs se pueden sintetizar desde un enfoque de control óptimo; siendo su principal criterio de diseño el de aproximar la -irrealizable- señal de control óptima que minimiza un índice de coste cuadrático sujeto a un modelo dinámico lineal (LTI). Este nuevo enfoque de diseño es indistintamente válido para modelos SISO/MIMO con múltiples o únicas perturbaciones. Además permite un ajuste del controlador muy intuitivo gracias a las matrices de ponderación del coste. De forma similar; los DOBPs se construyen con el objetivo de aproximar la solución temporal un sistema dinámico perturbado. Con el objetivo de contextualizar la aportación, el documento también incluye un breve resumen de los principales métodos de control robusto y el impacto que han tenido en la revolución tecnológica del siglo XXI; algunas discusiones sobre la utilidad de los modelos LTI perturbados para representar sistemas dinámicos inciertos; y algunas relaciones, comparaciones y simulaciones numéricas de los métodos propuestos con otras técnicas de control. / [CA] Els sistemes d'enginyeria o físics solen ser incerts. La seua incertesa es manifesta quan el sistema mostra comportaments que són relativament diferents als que el seu model prediu; sent principalment causada per: errors de modelatge; dinàmiques desconegudes; canvis en les propietats del sistema; interaccions aleatòries amb altres sistemes; o canvis en les condicions d'operació. Durant els últims 40 anys, s'ha demostrat reiteradament que les incerteses dels sistemes poden tindre efectes molt negatius sobre el comportament d'un controlador si aquestes no es consideren adequadament les seues formulacions matemàtiques. Per aquesta raó, una part important de la investigació actual està centrada en aquest tema; buscant les formes mes adequades per a representar matemàticament les incerteses dels sistemes, així com buscant noves tècniques matemàtiques que permeten fer ús d'aquesta representació de la incertesa amb l'objectiu de dissenyar algorismes de control robustos. En aquesta tesi es presenten noves aportacions en aquesta línia. Concretament, es desenvolupen noves metodologies per a dissenyar controladors (DOBCs) i predictors (DOBPs) per a sistemes dinàmics incerts basats en observadors de pertorbacions. La principal aportació és demostrar que els DOBCs es poden sintetitzar des d'un punt de vista de control òptim; sent el seu principal criteri de disseny el d'aproximar la -irrealitzable- senyal de control òptima que minimitza un índex de cost quadràtic restringit a un model dinàmic lineal (LTI). Aquest nou plantejament és indistintament vàlid per a models SISO/MIMO amb múltiples o úniques pertorbacions. A més permet un ajust del controlador molt intuïtiu gràcies a les matrius de ponderació del cost. De manera similar; els DOBPs es construeixen amb l'objectiu d'aproximar la solució temporal un sistema dinàmic pertorbat. Amb l'objectiu de contextualitzar l'aportació, el document també inclou un breu resum dels principals mètodes de control robust i l'impacte que han tingut en la revolució tecnològica del segle XXI; algunes discussions sobre la utilitat dels models LTI pertorbats per a representar sistemes dinàmics incerts; i algunes relacions, comparacions i simulacions numèriques dels mètodes proposats amb altres tècniques de control. / [EN] Engineering or physical systems are used to be uncertain. Its uncertainty is manifested whenever the system shows behaviors that are relatively different than the ones predicted by its model; being mostly caused by: modeling errors; unknown dynamics; changes in the system properties; random interactions with other systems; or changes in the operating conditions. Through the last 40 years, it has been persistently proved that the system uncertainties could have very negative effects in the performance of a feedback regulator if they are not properly considered in the mathematical formulations of the employed algorithms. Thus, an important part of the recent research is focused on this topic; searching for the most appropriate ways to mathematically represent the system uncertainties and looking for new mathematical-tools that permit to make use of such uncertainty-representation in order to design robust control algorithms. In this thesis, new contributions in this line are provided. Concretely, novel methodologies to design Disturbance Observer-Based Controllers (DOBCs) and Predictors (DOBPs) for uncertain dynamic systems are developed. The main contribution is to show that the DOBCs can be constructed from an optimality-based approach, with the main objective of approximating the -unrealizable- optimal control signal that minimizes a quadratic-cost performance index subject to a LTI disturbed model constraint. This novel robust control design is indistinctly valid for SISO/MIMO models with single/multiple matched/mismatched disturbances; offering also a highly intuitive and versatile tuning through the weighting matrices. Similarly, the DOBPs are synthesized in order to approximate the time-domain solution of LTI disturbed models. For the sake of completeness, the document also includes a brief review of the main robust control methods and the impact that they have had on the technological revolution of the 21st century; some discussions about the usefulness of the LTI disturbed models for representing uncertain dynamic systems; and different relationships, comparisons and numerical simulations, of the proposed methods with other control approaches. / Castillo Frasquet, A. (2021). Novel Strategies to design Controllers and State Predictors based on Disturbance Observers [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/165034 / TESIS