Les dispositifs électroniques de régulation de tension à hautes performances qui offrent à la charge une résistance réduite par l'emploi d'une contre-réaction énergique appliquée h. un élément régulateur, ont l'inconvénient, du fait de la coupure en fréquence des organes amplificateurs de la chaîne de réaction, de ne pas maintenir à toutes fréquences cette caractéristique désirable. En l'absence de correction, il apparaît généralement un phénomène de résonance avec coefficient de surtension élevé, quand ce n'est l'instabilité proprement dite. Cet état de choses se traduit dans le domaine temporel par une transitoire mal amortie avant le retour à la valeur de consigne. L'introduction de correcteurs calculés selon les méthodes en usage en servo-mécanisme classique ne peut apporter le degré d'amortissement voulu que si la charge est fixe et connue à l'avance. Si elle est variable, réactive ou active, le correcteur choisi pour une situation donnée ne peut rester valable dans tous les cas. Il a semblé qu'un correcteur auto-adaptatif, modifiant ses caractéristiques de façon à maintenir le degré d'amortissement désiré, pourrait offrir une solution attrayante à ce problème. Dans le cas envisagé, le comportement dynamique du régulateur est caractérisé par une paire de racines complexes-conjuguées dont la valeur est liée à la charge imposée. Le correcteur adaptatif conçu pour ce cas est formé d'une seconde chaîne de contre-réaction comportant un amplificateur à gain variable agissant en différentiateur simple jusqu'à une pulsation donnée dictée par les fréquences de coupure des éléments amplificateurs, puis comme différentiateur double jusqu'à l'apparition effective de cette même coupure. Le réglage du gain permet de fixer le degré d'amortissement de l'ensemble du régulateur à une valeur optimale. Par ailleurs, le comportement statique du régulateur ne se voit en rien modifié puisque cette contre-réaction supplémentaire n'agit pas en continu. La recherche automatique de la valeur optimale du degré d'amortissement s'effectue de la façon suivante: le degré d'amortissement désiré s'obtient indirectement à partir de la réponse indicielle. Il se trouve que la moyenne de la valeur absolue de celle-ci présente un minimum à l'amortissement critique. On ramène ainsi le problème d'adaptation à un cas de régulation extrémale. On impose au gain réglable du correcteur des perturbations sinusoïdales qui entraînent des variations à la même fréquence de la fonction d'erreur. Un détecteur synchrone agit sur le gain de façon à conduire le système vers son extrémum.

La présente étude a pour but de mettre en évidence l'utilité des fonctions de Liapounov dans le domaine de 1'autoadaptation: elles permettent de trouver des lois de commande stables. Après quelques considérations sur la méthode du gradient et la méthode de Dressler nous étudierons 1'autoadaptation d'un premier ordre et d'un second ordre à l'aide des fonctions de Liapounov.

Au cours de la présente étude, nous allons comparer diverses méthodes permettant de réaliser 1'autoadaptation avec modèle. Le but de 1'autoadaptation est de faire tendre une structure variable, composée du processus à commander et d'un réseau correcteur, vers un modèle que l'on s'est fixé à priori. Notre étude envisagera donc, d'abord les critères permettant de choisir un modèle, puis les différents types de correcteurs que l'on peut associer au processus. Nous verrons ensuite que le choix des paramètres du correcteur peut être déterminant en ce qui concerne la rapidité de réponse et la stabilité du système. Le modèle et le correcteur étant choisis, nous exposerons différentes méthodes permettant de déterminer les signaux d'adaptation. Nous terminerons l'étude en proposant une méthode originale, dont la mise en oeuvre est très simple, permettant de réaliser 1'autoadaptation d'un système du second ordre.

Thèse de doctorat : Automatique : Nancy 1 : 2009. / Titre provenant de l'écran-titre.

Th.--Paris--ENST, 1988. / Bibliogr. p. 167-182.

Th. doct.--Signal et images--Paris--ENST, 1995. / Textes en français ou en anglais. Bibliogr. p. 213-219.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Systèmes industriels. Automatique : Toulouse, INPT : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 97 réf.

Thèse doctorat : Automatique : Nancy 1 : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1997. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Etablir le meilleur plan pour l'usinage d'un produit, le meilleur ordonnancement des activités de construction d'un bâtiment ou la meilleure tournée de véhicules pour la livraison des commandes, en prenant en compte diverses contraintes économiques, temporelles, humaines, ou même météorologiques : dans cette diversité d'applications, optimiser la planification est une tâche complexe par le grand nombre d'entités hétérogènes en interaction, la forte dynamique, les objectifs contradictoires à atteindre, etc. La planification de missions pour des constellations de satellites en est un exemple majeur : beaucoup de paramètres et de contraintes, souvent antagonistes, doivent être pris en compte, entraînant une importante combinatoire. Actuellement, en Europe, les plans de missions sont élaborés au sol, juste avant que le satellite ne soit visible par la station d'émission. Les requêtes arrivant durant la planification ne peuvent être traitées, et sont mises en attente. De plus, la complexité de ce problème croit drastiquement : le nombre de constellations et les satellites les composant augmentent, ainsi que le nombre de requêtes journalières. Les approches actuelles montrent leurs limites. Pour pallier à ces inconvénients, de nouveaux systèmes basés sur la décentralisation et la distribution inhérentes à ce genre de problèmes, sont nécessaires. La théorie des systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) et notamment le modèle AMAS4Opt (AMAS for Optimisation) ont montré leur adéquation pour la résolution de problèmes d'optimisation complexes sous contraintes. Le comportement local et coopératif des agents AMAS permet au système de s'auto-adapter à la forte dynamique et de fournir des solutions adéquates rapidement. Dans cette thèse, nous adressons la résolution de la planification des missions de satellites par AMAS. Pour cela, nous avons complété et enrichi les modèles d'agents proposés par AMAS4Opt. Nous avons ainsi développé le système de planification dynamique de missions ATLAS. Pour valider ATLAS sur divers critères, nous avons utilisé un grand nombre de données hétérogènes. Enfin, ce travail a été comparé à un système " opérationnel' " standard sur des scénarios réels, mettant en valeur les apports de notre système. / Building the best plan in product treatment, the best schedule to a building construction or the best route for a salesman in order to visit a maximum of cities in the time allowed while taking into account different constraints (economic, temporal, humans or meteorological ): in all of those variety of applications, optimizing the planning is a complex task including a huge number of heterogeneous entities in interaction, the strong dynamics, multiple contradictory objectives, etc. Mission planning for constellations of satellites is a major example: a lot of parameters and constraints, often antagonists must be integrated, leading to an important combinatorial search space. Currently, in Europe, plans are built on ground, just before the satellite is visible by the ground stations. Any request coming during the planning process must wait for the next period. Moreover, the complexity of this problem grows drastically: the number of constellations and satellites increases, as the number of daily requests. Current approaches have shown their limits. To overcome those drawbacks, new systems based on decentralization and distribution inherent to this problem, are needed. The adaptive multi-agent systems (AMAS) theory and especially the AMAS4Opt (AMAS For Optimization) model have shown their adequacy in complex optimization problems solving. The local and cooperative behavior of agents allows the system to self-adapt to highly dynamic environments and to quickly deliver adequate solutions. In this thesis, we focus on solving mission planning for satellite constellations using AMAS. Thus, we propose several enhancement for the agent models proposed by AMAS4Opt. Then, we design the ATLAS dynamic mission planning system. To validate ATLAS on several criteria, we rely on huge sets of heterogeneous data. Finally, this work is compared to an operational and standard system on real scenarios, highlighting the value of our system.