La problématique étudiée dans cette thèse concerne le guidage en formation d’une flotte de robots mobiles en environnement naturel. L’objectif poursuivi par les robots est de suivre une trajectoire connue (totalement ou partiellement) en se coordonnant avec les autres robots pour maintenir une formation décrite comme un ensemble de distances désirées entre les véhicules. Le contexte d’évolution en environnement naturel doit être pris en compte par les effets qu’il induit sur le déplacement des robots. En effet, les conditions d’adhérence sont variables et créent des glissements significatifs des roues sur le sol. Ces glissements n’étant pas directement mesurables, un observateur est mis en place, permettant d’obtenir une estimation de leur valeur. Les glissements sont alors intégrés au modèle d’évolution, décrivant ainsi un modèle cinématique étendu. En s’appuyant sur ce modèle, des lois de commande adaptatives sur l’angle de braquage et la vitesse d’avance d’un robot sont alors conçues indépendamment, asservissant respectivement son écart latéral à la trajectoire et l’interdistance curviligne de ce robot à une cible. Dans un second temps, ces lois de commande sont enrichies par un algorithme prédictif, permettant de prendre en compte le comportement de réponse des actionneurs et ainsi d’éviter les erreurs conséquentes aux retards de la réponse du système aux commandes. À partir de la loi de commande élémentaire en vitesse permettant d’assurer un asservissement précis d’un robot par rapport à une cible, une stratégie de commande globale au niveau de la flotte est établie. Celle-ci décline l’objectif de maintien de la formation en consigne d’asservissement désiré pour chaque robot. La stratégie de commande bidirectionnelle conçue stipule que chaque robot définit deux cibles que sont le robot immédiatement précédent et le robot immédiatement suivant dans la formation. La commande de vitesse de chaque robot de la formation est obtenue par une combinaison linéaire des vitesses calculées par la commande élémentaire par rapport à chacune des cibles. L’utilisation de coefficients de combinaison constants au sein de la flotte permet de prouver la stabilité de la commande en formation, puis la définition de coefficients variables est envisagée pour adapter en temps réel le comportement de la flotte. La formation peut en effet être amenée à évoluer, notamment en fonction des impératifs de sécurisation des véhicules. Pour répondre à ce besoin, chaque robot estime en temps réel une distance d’arrêt minimale en cas d’urgence et des trajectoires d’urgence pour l’évitement du robot précédent. D’après la configuration de la formation et les comportements d’urgence calculés, les distances désirées au sein de la flotte peuvent alors être modifiées en ligne afin de décrire une configuration sûre de la formation. / This thesis focuses on the issue of the control of a formation of wheeled mobile robots travelling in off-road conditions. The goal of the application is to follow a reference trajectory (entirely or partially) known beforehand. Each robot of the fleet has to track this trajectory while coordinating its motion with the other robots in order to maintain a formation described as a set of desired distances between vehicles. The off-road context has to be considered thoroughly as it creates perturbations in the motion of the robots. The contact of the tire on an irregular and slippery ground induces significant slipping and skidding. These phenomena are hardly measurable with direct sensors, therefore an observer is set up in order to get an estimation of their value. The skidding effect is included in the evolution of each robot as a side-slip angle, thus creating an extended kinematic model of evolution. From this model, adaptive control laws on steering angle and velocity for each robot are designed independently. These permit to control respectively the lateral distance to the trajectory and the curvilinear interdistance of the robot to a target. Predictive control techniques lead then to extend these control laws in order to account for the actuators behavior so that positioning errors due to the delay of the robot response to the commands are cancelled. The elementary control law on the velocity control ensures an accurate longitudinal positioning of a robot with respect to a target. It serves as a base for a global fleet control strategy which declines the overall formation maintaining goal in local positioning objective for each robot. A bidirectionnal control strategy is designed, in which each robot defines 2 targets, the immediate preceding and following robot in the fleet. The velocity control of a robot is finally defined as a linear combination of the two velocity commands obtained by the elementary control law for each target. The linear combination parameters are investigated, first defining constant parameters for which the stability of the formation is proved through Lyapunov techniques, then considering the effect of variable coefficients in order to adapt in real time the overall behavior of the formation. The formation configuration can indeed be prone to evolve, for application purposes and to guarantee the security of the robots. To fulfill this latter requirement, each robot of the fleet estimates in real time a minimal stopping distance in case of emergency and two avoidance trajectories to get around the preceding vehicle if this one suddenly stops. Given the initial configuration of the formation and the emergency behaviors calculated, the desired distances between the robots can be adapted so that the new configuration thus described ensures the security of each and every robot of the formation against potential collisions.

Les micro-drones sont des aéronefs sans pilotes de dimensions inférieures à un mètre et de poids inférieur à deux kilogrammes. Ils se distinguent des aéronefs classiques pour plusieurs raisons : un cycle de développement plus court, un coût plus faible, leur facilité d'opération et des configurations de véhicules spécifiques. L'ensemble de ces points attendent une réponse spécifique dans le développement des lois de commandes. Cette thèse s'y intéresse à travers deux problématiques : la commande d'une famille de drones quadrirotors et celle d'un drone hybride. Une famille de drones représente un même concept de véhicule décliné en plusieurs tailles dont on peut faire varier la charge utile ou son emplacement. Les lois de commandes doivent assurer un même niveau de performances malgré ses modifications. Un drone hybride se caractérise par sa capacité à réaliser du vol stationnaire et du vol d'avancement. Ces deux modes de vol ont chacun une dynamique de vol spécifique à laquelle les lois de commandes doivent s'adapter. Cette thèse présente la modélisation de quadrirotors et d'un drone hybride puis détaille une approche de commande adaptative indirecte qui répond aux problèmes introduits. La commande adaptative permet de garantir à l'aide d'un correcteur unique les performances de commande pour de multiples systèmes. Les méthodes d'estimation de paramètres et de synthèse linéaire à paramètres variants du schéma de commande sont décrites, puis, finalement, des résultats d'essais en vol montrent l'apport et les limites de cette approche. / Micro Air Vehicle are pilotless aircrafts with dimensions not exceeding one meter and a maximum weight of two kilograms. They are different from classical aircrafts for multiple reasons: a shorter development cycle, a cheaper development, their ease of operation and specific vehicle configurations. All these points expect a specific answer in the development of the control laws of the vehicles. This thesis considers this topic through two particular issues: the control of a family of quadrotors and the control of hybrid micro air vehicle. A family of quadrotor represents a single concept of vehicle but with various sizes, payloads and payload configurations. Control laws must guarantee the same level of performance despite all these modifications. A hybrid micro air vehicle is able to both hover like a helicopter and fly forward like a plane. These two flight modes have specific flight dynamics that the control laws must adapt to. This thesis first presents a model of quadrotors and hybrid micro air vehicle and then details an indirect adaptive control method to tackle both issues. Adaptive control should guarantee performance of multiple controlled systems with a single controller. The parameter estimation and linear parameter varying synthesis method of the adaptive control scheme are described and finally flight test results show the contributions and limits of the approach.

Cette thèse propose des approches neuromimétiques d'identification et de commande avec des applications directes au Filtre Actif Parallèle (FAP) et au Moteur Synchrone à Aiment Permanent (MSAP). Une structure neuronale complète a été développée pour réaliser toutes les fonctionnalités d'un FAP pour compenser des harmoniques de courant. La phase instantanée et les composantes symétriques d'un système triphasé de tensions ou de courants ont été estimées avec une boucle à verrouillage de phase neuronale. L'identification des harmoniques de courant a été réalisée avec des réseaux de neurones de type Adaline opérant dans les différents repères. Plusieurs schémas de commande ont été développés pour réinjecter les courants de compensation à l'aide d'un onduleur. Ils sont basés sur des techniques neuromimétiques, sur la logique floue, ou sur leur association. Une approche neuronale a été développée pour commander une MSAP à distribution quelconque avec des contraintes prédéterminées réduisant les ondulations du couple. Elle consiste en des schémas de commande directe en couple ou en vitesse pour obtenir les courants statoriques optimaux qui donnent exactement le couple électromagnétique (ou la vitesse) désiré et qui réduisent au maximum les pertes par effet Joule. Ces commandes intègrent deux blocs neuronaux, l'un dédié au calcul des courants optimaux et l'autre pour assurer leur génération à travers un onduleur de tension. Toutes les approches neuromimétiques ont été validées par des tests de simulation et des essais expérimentaux. Des comparaisons avec les méthodes de commande classique démontrent des caractéristiques supérieures en termes de performance et de robustesse. / This thesis proposes Artificial Neural Networks (ANN) approaches for the identification and the control of an Active Power Filter (APF) and a Permanent-Magnet Synchronous Motor (PMSM). A completed neural architecture was developed for an APF for harmonic currents compensation. The instantaneous phase and the symmetrical components of a three-phase voltage or current were estimated with a neural phase Jock loop. The harmonic terms were identified by Adaline neural networks that estimate the instantaneous powers within different reference frames. Several intelligent techniques, based on neural networks, fuzzy logic or their association, were developed to control the inverter used to inject the harmonic currents phase-opposite. An original neural approach was also carried out for reducing the torque ripple of a non-sinusoidal PMSM. It consists in a direct torque or in a speed control schemes that elaborate the optimal stator currents which exactly give a desired electromagnetic torque or speed and which minimize the ohmic losses. The control schemes integrate two neural networks, one to calculate the optimal currents and one to ensure their generation through an inverter. The neural network approaches were all evaluated by simulated and experimental tests. The results confirm their excellent characteristics in terms of both performance and robustness. Comparisons with conventional methods prove their superiority.

Les systèmes non linéaires sont si diverses que des outils communs de contrôle sont difficiles à développer. La théorie du contrôle non linéaire nécessite une analyse mathématique rigoureuse pour motiver ses conclusions. Cette thèse aborde deux branches distinctes et bien importantes de la théorie du contrôle non linéaire: le contrôle des systèmes non-linéaires incertains et le contrôle des systèmes sous-actionnés.Dans la première partie, une classe de contrôleurs par mode glissant d’ordre supérieur (MGOS) robuste, basée sur la synthèse de Lyapunov, est développée pour le contrôle des systèmes non-linéaires incertains. Cette classe de contrôleurs est basée sur une classe de régulateurs qui stabilisent une pure chaîne d’intégrateurs en temps fini, et nécessite la connaissance a priori des bornes sur les incertitudes du système. Puis, afin d’éliminer la dépendance liée à la connaissance de ces bornes, un contrôleur par MGOS adaptatif est développé. Dans un deuxième temps, un contrôleur par MGOS homogène universel est développé où il est montré que le degré d’homogénéité peut être manipulé pour obtenir des avantages supplémentaires, tels que la bornitude de la commande, la garantie d’une amplitude minimale de la discontinuité de la commande et la convergence en temps fixe. Les performances des contrôleurs proposés ont été démontrées par des simulations et à travers des résultats expérimentaux sur un système pile à combustible.Dans la deuxième partie de la thèse, deux problèmes de commande de systèmes sous-actionnés sont étudiés. Le premier problème concerne le suivi de chemin global d’un robot mobile avec un point de visée. Le deuxième problème concerne la poursuite de trajectoire globale d’un bateau. Ces deux problèmes sont de nature distincte, cependant, ils sont soumis à des contraintes physiques similaires liées à la bornitude de la commande. Ainsi, les contrôleurs proposés sont basés sur l’utilisation de commandes saturées. Des simulations ont été effectuées pour démontrer les performances de ces contrôleurs. / Nonlinear systems are so diverse that generalized tools for control are difficult to develop. Nonlinear control theory requires rigorous mathematical analysis to justify its conclusions. This thesis addresses two distinct, yet important branches of nonlinear control theory: control of uncertain nonlinear systems and control of under-actuated systems.In the first part, a class of Lyapunov-based robust arbitrary higher order sliding mode (HOSM) controllers is developed for the control of uncertain nonlinear systems. This class of controllers is based on a class of controllers for finite-time stabilization of pure integrator chain, and requires the limits of the system uncertainty to be known a-priori. Then, in order to eliminate the dependence on the knowledge of these limits, an adaptive arbitrary HOSM controller is developed. Using this new class, a universal homogeneous arbitrary HOSM controller is developed and it is shown that the homogeneity degree can be manipulated to obtain additional advantages in the proposed controllers, such as bounded control, minimum amplitude of discontinuous control and fixed time convergence. The performance of the controllers has been demonstrated through simulations and experiments on a fuel cell system.In the next part, the control of two under-actuated systems is studied. The first control problem is the global path following of car-type robotic vehicle, using target-point. The second problem is the precise tracking of surface marine vessels. Both these problems are distinct in nature; however, they are subjected to similar physical constraints. The solutions proposed for these control problems use saturated controls, taking into account the physical bounds on the control inputs. Simulations have been performed to demonstrate the performance of these controllers.

Les principaux défis pour le déploiement de systèmes de conversion de l'énergie éolienne est de maximiser la puissance électrique produite, malgré les variations des conditions météorologiques, tout en minimisant les coûts de fabrication et de maintenance du système. L'efficacité de la turbine éolienne est fortement dépendante des perturbations de l'environnement et des paramètres variables du système, tels que la vitesse du vent et l'angle de tangage. Les incertitudes sur le système sont difficiles à modéliser avec précision alors qu'ils affectent sa stabilité.Afin d'assurer un état de fonctionnement optimal, malgré les perturbations, le commande adaptative peut jouer un rôle déterminant. D'autre part, la synthèse de commandes tolérantes aux défauts, capables de maintenir les éoliennes connectées au réseau après la survenance de certains défauts est indispensable pour le bon fonctionnement du réseau. Le travail de cette thèse porte sur la mise en place de lois de commande adaptatives et tolérantes aux défauts appliqués aux systèmes de conversion de l'énergie éolienne. Après un état de l'art, les contributions de la thèse sont :Dans la première partie de la thèse, un modèle incertain non linéaire du système de conversion d'énergie éolienne avec un générateur à induction à double alimentation est proposé. Une nouvelles approches de commande adaptative par mode glissant est synthétisée et ensuite appliquée pour optimiser l'énergie issue de l'éolienne.Dans la deuxième partie, une nouvelle commande par modes glissants tolérante aux défauts et basée sur les modes glissants intégrales est présentée. Puis, cette méthode est appliquée afin de forcer la vitesse de la turbine éolienne à sa valeur optimale en prenant en compte des défauts qui surviennent sur l'actionneur. / The main challenges for the deployment of wind energy conversion systems (WECS) are to maximize the amount of good quality electrical power extracted from wind energy over a significantly wide range of weather conditions and minimize both manufacturing and maintenance costs. Wind turbine's efficiency is highly dependent on environmental disturbances and varying parameters for operating conditions, such as wind speed, pitch angle, tip-speed ratio, sensitive resistor and inductance. Uncertainties on the system are hard to model exactly while it affects the stability of the system. In order to ensure an optimal operating condition, with unknown perturbations, adaptive control can play an important role. On the other hand, a Fault Tolerant Control (FTC) with control allocation that is able to maintain the WECS connected after the occurrence of certain faults can avoid major economic losses. The thesis work concerns the establishment of an adaptive control and fault diagnosis and tolerant control of WECS. After a literature review, the contributions of the thesis are:In the first part of the thesis, a nonlinear uncertain model of the wind energy conversion system with a doubly fed induction generator (DFIG) is proposed. A novel Lyapunov-based adaptive Sliding Mode (HOSM) controller is designed to optimize the generated power.In the second part, a new output integral sliding mode methodology for fault tolerant control with control allocation of linear time varying systems is presented. Then, this methodology has been applied in order to force the wind turbine speed to its optimal value the presence of faults in the actuator.

Cette thèse porte sur la commande H∞ par loop-shaping pour les systèmes linéaires à temps invariant d'ordre faible avec ou sans retard et dépendant de paramètres inconnus. L'objectif est d'obtenir des correcteurs H∞ paramétriques, c'est-à-dire dépendant explicitement des paramètres inconnus, pour application à des viseurs gyrostabilisés.L'existence de ces paramètres inconnus ne permet plus l'utilisation des techniques numériques classiques pour la résolution du problème H∞ par loop-shaping. Nous avons alors développé une nouvelle méthodologie permettant de traiter les systèmes linéaires de dimension finie grâce à l'utilissation de techniques modernes de calcul formel dédiées à la résolution des systèmes polynomiaux (bases de Gröbner, variétés discriminantes, etc.).Une telle approche présente de multiples avantages: étude de sensibilités du critère H∞ par rapport aux paramètres, identification de valeurs de paramètres singulières ou remarquables, conception de correcteurs explicites optimaux/robustes, certification numérique des calculs, etc. De plus, nous montrons que cette approche peut s'étendre à une classe de systèmes à retard.Plus généralement, cette thèse s'appuie sur une étude symbolique des équations de Riccati algébriques. Les méthodologies génériques développées ici peuvent s'étendre à de nombreux problèmes de l'automatique, notamment la commande LQG, le filtrage de Kalman ou invariant. / This PhD thesis deals with the H∞ loop-shaping design for low order linear time invariant systems depending on unknown parameters. The objective of the PhD thesis is to obtain parametric H∞ controllers, i.e. controllers which depend explicitly on the unknown model parameters, and to apply them to the stabilization of gyrostabilized sights.Due to the unknown parameters, no numerical algorithm can solve the robust control problem. Using modern symbolic techniques dedicated to the solving of polynomial systems (Gröbner bases, discriminant varieties, etc.), we develop a new methodology to solve this problem for finite-dimensional linear systems.This approach shows several advantages : we can study the sensibilities of the H∞ criterion to the parameter variations, identify singular or remarquable values of the parameters, compute controllers which depend explicitly on the parameters, certify the numerical computations, etc. Furthermore, we show that this approach can be extended to a class of linear time-delay systems.More generally, this PhD thesis develops an algebraic approach for the study of algebraic Riccati equations. Thus, the methodology obtained can be extended to many different problems such as LQG control and Kalman or invariant filtering.

Le problème de l'efficacité énergétique dans le domaine des transports a comme principal défi savoir comment utiliser la source d'énergie pour que l'efficacité énergétique puisse être maximisée, c'est-à-dire comment le véhicule doit être conduit de telle sorte que la quantité minimale d’énergie est utilisée. Ce problème est le principal problème considéré dans cette thèse. Le véhicule est un prototype impliqué dans la course européenne Shell Eco-Marathon. La dynamique du véhicule est d'abord obtenu par l'identification expérimentale des paramètres. Une stratégie en boucle ouverte de conduite optimale en termes de consommation électrique est calculée. Plusieurs approches ont été étudiées pour le suivi de la référence optimale (stratégie de conduite optimale). Ces approches doivent prendre en compte les ressources limitées en taille mémoire et capacité de calcul. Une commande prédictive (MPC) basée sur la dynamique linéarisée est tout d'abord synthétisée. Le problème de poursuite nécessite une MPC avec contraintes variant dans le temps. La stabilité et la convergence de la commande prédictive sont prouvées à l'aide du formalisme des ensembles invariants. En troisième partie, à partie du modèle LPV, une adaptation de techniques standards basées sur des fonctions de Lyapunov quadratiques et à paramètres variants avec calculs hors-ligne est proposée. Elle est implémentée sur un banc de test. Enfin, une technique adaptative robuste avec identification en ligne de la dynamique est proposée et implémentée dans le véhicule. Cette technique a été testée et validée en course. Les résultats expérimentaux obtenus montrent de bonnes performances de la stratégie de conduite / In the field of transportation, the research on energy efficiency has been carried out for few decades by the automotive industry, where one of the main objectives is to reduce the energetic consumption. This particular problem can be rephrased as how the vehicle must be driven so that the minimum quantity of energy is used. This is the optimal driving strategy. In this project, a suitable model of the Vir'volt electric vehicle involved in the European Shell Eco-Marathon is obtained. The unknown parameters involved in the vehicle dynamics are estimated using Parameter identification from experimental data. The identified dynamics is used to derive an optimal driving strategy that is intended to be tracked on-line during the driving task. The tracking task is subject to time-varying polytopic constraint on the input and/or the state. A MPC-based tracking strategy that uses an homothetic transformation as a suitable time-varying invariant set is used. The time-varying invariant set guarantees the asymptotic stability of the control law. The problem of the MPC tracking for Linear Parametric Varying (LPV) systems is introduced. A new explicit MPC strategy for LPV systems is developed. This strategy uses a Parameter dependent Lyapunov Function (PDLF) to involve explicitly the time-varying parameter in the control law and so it reduces conservatism. A benchmark is used to test the performances of the optimal driving strategy and the explicit MPC tracking strategy. Finally, a robust adaptive technique with on-line identification of the dynamics is has been proposed and tested in the race showing good performances of the adaptive driving strategy