L’objectif de cette thèse est de fournir une approche générale permettant d’aborder les problèmes de contrôle aéroélastique.Tout d’abord, un modèle d’aile oscillante est développé afin de rendre compte des phénomènes d’hystérésis des charges aérodynamiques et de décrochage dynamique qui peut être observé, particulièrement à fort angles d’attaque ou à faible nombre de Reynolds. Le modèle est alors entraîné et comparé avec succès aux résultats expérimentaux obtenus pour une aile NACA 0018. Ce modèle, comme de nombreux modèles aérodynamiques, souffre d’une complexité inhérente et de non-linéarités qui rendent son analyse et son contrôle complexes. Par conséquent, le modèle a été modifié afin d’inclure les non-linéarités dans une formulation polytopique aux paramètres incertains. S’appuyant sur la théorie de la commande linéaire quadratique et utilisant les inégalités des matrices linéaires, plusieurs théorèmes sont développés, considérant les saturations qui sont un problème majeur et récurent de la dynamique du vol. Les théorèmes sont alors appliqués avec succès au cas du stall flutter en présence de saturations en position et en vitesse. / This thesis aims at providing a general approach for aeroelastic control. First, an aeroelastic model of an oscillating wing is developed to capture the phenomena of hysteresis of aerodynamic load and dynamic stall which can be observed at low Reynolds number or large angles of attack. The model is then trained and successfully compared to experimental data for a NACA 0018 wing. This model, like many aeroelastic models, suffers from its inherent complexity and nonlinearities which make its analysis and control challenging. Consequently, the set of equations is conveniently manipulated to encapsulate the nonlinearities in a polytopic formulation with unknown parameters. Then, based on linear quadratic regulation theory and using framework of linear matrix inequalities, several theorems are developed considering saturations which are a major and recurrent issue in flight control. The theorems are then successfully applied to solve the problem of stall flutter in presence of rate and magnitude saturations.

Continuous-time system identification is an important subject with applications within many fields. Many physical processes are continuous in time. Therefore, when identifying a continuous-time model, we can use our insight into the system to decide the system structure and have a direct interpretation of the parameters. Furthermore, in systems such as network control systems and sensor networks, there is a common feature that the output data is quantized meaning we can only represent our data with a limited amount of distinct values. When performing continuous-time system identification of a system with quantized output data, we have errors from process and measurement noise and also a quantization error. This will make it more difficult to estimate the system parameters. This thesis aims to evaluate if it is possible to obtain accurate estimates of continuous-time systems with quantized output data using the indirect inference method. Indirect Inference is a simulation-based method that first estimates a misspecified auxiliary model to the observed data and in the second step, the parameters of the true system are estimated by simulations. Experiments are done both on one linear and two non-linear Hammerstein systems with quantized output data. The indirect inference estimator is shown to have the means to yield accurate estimates on both linear systems as well as non-linear Hammerstein systems with quantized output. The method performs better than the simplified refined instrumental variable method for continuous-time systems (SRIVC), which is commonly used for system identification of continuous-time systems, on a linear system. Furthermore, it performed significantly better compared to the Hammerstein Simplified Refined Instrumental Variable method for continuous-time systems (HSRIVC) for one of the non-linear systems and slightly better for the second one. The downside is that indirect inference is computationally expensive and time-consuming, hence not a good choice when computation time is a critical factor / Identifiering av Tidskontinuerlig system är ett viktigt ämne med användningsområde inom många områden. De flesta fysiska processer är tidskontinuerliga och när vi identifierar tidskontinuerliga modeller av dessa system kan vi använda vår insikt av systemet för att bestämma systemstrukturen och även direkt tolka dessa parametrar. I nätverkssystem och sensor-nätverk är det vanligt att vår utdata är kvantiserad, därav kan vi endast representera vår data med ett begränsat antal distinka värden. När vi identifierar tidskontinuerliga system med kvantiserad utdata, har vi därför både fel som ett resultat av process och mätbrus ovh ett kvantiseringsfel. Detta gör det svårare att identifiera parametrarna av systemet. I detta projekt var målet att utvärdera om det är möjligt att erhålla bra estimat för ett tidskontinuerligt system med kvantiserad utdata genom att använda metoden indrect inference. Indirect inference är en simuleringsbaserad metod som först estimerar en misspecificerad model från det observerade datat och i nästa steg, estimerar paramtrarna av det sanna systemet via simulering. Experiment utfördes både på ett linjärt och två olinära Hammerstein system med kvantiserad utdata. Indirect inference metoden visas ha potential att genere bra estimat på både linjära och icke-linära Hammerstein system med kvantiserad utdata. Metoden presterar bättre än SimplifiedRefined Instrumental Variable Method for continuous-time systems (SRIVC) på det linjära systemet och även mycket bättre än Hammerstein Simplified Refined InstrumentalVariable method for continuous-time systems (HSRIVC) för ett av det olinjära systemen och lite bättre för det andra. En nackdel med indirect inference är att det är beräkningstungt och att det tar lång tid att generera estimaten. Därav är denna metod inte att rekomendera när tid är en kritisk faktor.

We investigate the signal and noise transform characteristics from the projection domain to the image domain in a linear systems theory framework and predictions of the DQE within this framework are made. A simulation study of a photon counting silicon detector is made from which the energy information is used in order to produce synthetic monoenergetic images. From these images the MTF, NPS, and DQE are estimated and are compared to the respective quantities predicted from the model. Within this model we find that the DQE in the projection domain has similar global characteristics as in the image domain, and that the sampling step in the imaging chain affects the DQE close to the zero frequency. / Vi undersöker hur signal och brus egenskaper transformeras från projektionsdomänen till bilddomänen i ett linjärt-skiftinvariant system och förutsägelser av DQE inom detta ramverk görs. Vidare görs en simuleringsstudie av en fotonräknande kiseldetektor från vilken energiinformationen används för att producera syntetiska monoenergetiska bilder. Från dessa bilder uppskattas MTF, NPS och DQE och jämförs med respektive storheter förutspådda från modellen. Inom modellen finner vi att DQE i projektionsdomänen har liknande globala egenskaper som i bilddomänen, och att samplingssteget i bildkedjan påverkar DQE nära nollfrekvensen.

Nous nous intéressons à la résolution en parallèle de système d’équations linéaires creux et de large taille. Le calcul de la solution d’un tel type de système requiert un grand espace mémoire et une grande puissance de calcul. Il existe deux principales méthodes de résolution de systèmes linéaires. Soit la méthode est directe et de ce fait est rapide et précise, mais consomme beaucoup de mémoire. Soit elle est itérative, économe en mémoire, mais assez lente à atteindre une solution de qualité suffisante. Notre travail consiste à combiner ces deux techniques pour créer un solveur hybride efficient en consommation mémoire tout en étant rapide et robuste. Nous essayons ensuite d’améliorer ce solveur en introduisant une nouvelle méthode pseudo directe qui contourne certains inconvénients de la méthode précédente. Dans les premiers chapitres nous examinons les méthodes de projections par lignes, en particulier la méthode Cimmino en bloc, certains de leurs aspects numériques et comment ils affectent la convergence. Ensuite, nous analyserons l’accélération de ces techniques avec la méthode des gradients conjugués et comment cette accélération peut être améliorée avec une version en bloc du gradient conjugué. Nous regarderons ensuite comment le partitionnement du système linéaire affecte lui aussi la convergence et comment nous pouvons améliorer sa qualité. Finalement, nous examinerons l’implantation en parallèle du solveur hybride, ses performances ainsi que les améliorations possible. Les deux derniers chapitres introduisent une amélioration à ce solveur hybride, en améliorant les propriétés numériques du système linéaire, de sorte à avoir une convergence en une seule itération et donc un solveur pseudo direct. Nous commençons par examiner les propriétés numériques du système résultants, analyser la solution parallèle et comment elle se comporte face au solveur hybride et face à un solveur direct. Finalement, nous introduisons de possible amélioration au solveur pseudo direct. Ce travail a permis d’implanter un solveur hybride "ABCD solver" (Augmented Block Cimmino Distributed solver) qui peut soit fonctionner en mode itératif ou en mode pseudo direct. / We are interested in solving large sparse systems of linear equations in parallel. Computing the solution of such systems requires a large amount of memory and computational power. The two main ways to obtain the solution are direct and iterative approaches. The former achieves this goal fast but with a large memory footprint while the latter is memory friendly but can be slow to converge. In this work we try first to combine both approaches to create a hybrid solver that can be memory efficient while being fast. Then we discuss a novel approach that creates a pseudo-direct solver that compensates for the drawback of the earlier approach. In the first chapters we take a look at row projection techniques, especially the block Cimmino method and examine some of their numerical aspects and how they affect the convergence. We then discuss the acceleration of convergence using conjugate gradients and show that a block version improves the convergence. Next, we see how partitioning the linear system affects the convergence and show how to improve its quality. We finish by discussing the parallel implementation of the hybrid solver, discussing its performance and seeing how it can be improved. The last two chapters focus on an improvement to this hybrid solver. We try to improve the numerical properties of the linear system so that we converge in a single iteration which results in a pseudo-direct solver. We first discuss the numerical properties of the new system, see how it works in parallel and see how it performs versus the iterative version and versus a direct solver. We finally consider some possible improvements to the solver. This work led to the implementation of a hybrid solver, our "ABCD solver" (Augmented Block Cimmino Distributed solver), that can either work in a fully iterative mode or in a pseudo-direct mode.

Linear time-invariant (LTI) dynamic networks are described by their dynamical structure function, and generally, they have many possible state space realizations. This work characterizes the necessary and sufficient conditions on a state transformation that preserves the dynamical structure function, thereby generating the entire set of realizations of a given order for a specific dynamic network.

Linear time-invariant (LTI) dynamic networks are described by their dynamical structure function, and generally, they have many possible state space realizations. This work characterizes the necessary and sufficient conditions on a state transformation that preserves the dynamical structure function, thereby generating the entire set of realizations of a given order for a specific dynamic network.

Linear time-invariant (LTI) dynamic networks are described by their dynamical structure function, and generally, they have many possible state space realizations. This work characterizes the necessary and sufficient conditions on a state transformation that preserves the dynamical structure function, thereby generating the entire set of realizations of a given order for a specific dynamic network.

The interconnection of molecular machines with different functionalities to form molecular communication systems can increase the number of design possibilities and overcome the limited reliability of the individual molecular machines. Artificial information exchange using molecular signals would also expand the capabilities of single engineered cell populations by providing them a way to cooperate across heterogeneous cell populations for the applications of synthetic biology and lab-on-a-chip systems. The realization of molecular communication systems necessitates analysis and design of the communication channel, where the information carrying molecular signal is transported from the transmitter to the receiver. In this thesis, significant progress towards the use of microfluidic channels to interconnect molecular transmitter and receiver pairs is presented. System-theoretic analysis of the microfluidic channels are performed, and a finite-impulse response filter is designed using microfluidic channels. The spectral density of the propagation noise is studied and the additive white Gaussian noise channel model is developed. Memory due to inter-diffusion of the transmitted molecular signals is also modeled. Furthermore, the interference modeling is performed for multiple transmitters and its impact on the communication capacity is shown. Finally, the efficient sampling of the signal transduction by engineered bacterial receivers connected to a microfluidic channel is investigated for the detection of the pulse-amplitude modulated molecular signals. This work lays the foundation for molecular communication over microfluidic channels that will enable interconnection of engineered molecular machines.

Ce document synthétise mes travaux de thèse de doctorat en Automatique Productiqueà Grenoble INP (Institut National Polytechnique), thèse préparée au sein dudépartement automatique du laboratoire GIPSA-lab (Grenoble Image Parole Signal etAutomatique). Ce travail s’inscrit dans le cadre du contrôle local et de la supervisiondes systèmes de trafic routier. Les principales contributions portent sur la modélisation,la supervision et la commande locale des systèmes de trafic routier.La contribution apportée à la modélisation du trafic est l’ajout d’un modèle d’incertitudesur le modèle CTM (Cell Transmission Model [Daganzo, 1994]). Ce nouveaumodèle permet de prendre en compte les incertitudes sur différents paramètres dumodèle pour in-fine proposer de nouvelles stratégies de commandes commutées robustes.Outre cette approche de modélisation, nous proposons un niveau de supervisionpermettant d’une part d’estimer en temps réel le mode de fonctionnement et d’autrepart de détecter, localiser et estimer certaines fautes sur le système. L’estimation dynamiquede mode de fonctionnement nous permet de connaître l’état de congestion (ou denon-congestion) de l’aménagement routier considéré. Nous sommes en mesure de détecterdes fautes telles que des chutes de vitesse ou des chutes de capacité survenant sur la route.Enfin, nous proposons deux lois de commandes locales basées sur la théorie dessystèmes à commutations. Ainsi, le schéma de contrôle s’adaptera dynamiquementaux changements de propriétés du système. Ces lois de commande ont pour objet des’insérer dans un schéma de régulation hiérarchique. / This document synthesizes my Phd thesis work in Automatic Control in Grenoble-INP. This thesis has been prepared in the automatic control department of thelaboratory GIPSA-lab. This work is situated in the area of traffic systems control andsupervision. Our contributions are about modeling, supervision and local traffic control.The CTM traffic model has been extended with a model of uncertainties. Thisnews model allows us to take into account the uncertain parameters of the model, topropose new robust switched control law.In addition to this modeling approach, we propose some developments on supervisionof trafic systems. On one hand, we can estimate the operating mode of thesystem in real time and on the other hand to estimate some faults on the system. Thedynamical estimation of the operating mode allows us to know the state of congestion(or non congestion) of the road. We are able to estimate faults such as speed fall andcapacities drop that may appear.Finally, we propose two control laws based on switching systems control. The developedcontrollers adapt their geometry to the properties of the system. The purposeof these controllers is to be inserted in a hierarchic control scheme.

Nous nous intéressons à la résolution de systèmes linéaires creux de très grande taille sur des machines parallèles. Dans ce contexte, la mémoire est un facteur qui limite voire empêche souvent l’utilisation de solveurs directs, notamment ceux basés sur la méthode multifrontale. Cette étude se concentre sur les problèmes de mémoire et de performance des deux phases des méthodes directes les plus coûteuses en mémoire et en temps : la factorisation numérique et la résolution triangulaire. Dans une première partie nous nous intéressons à la phase de résolution à seconds membres creux, puis, dans une seconde partie, nous nous intéressons à la scalabilité mémoire de la factorisation multifrontale. La première partie de cette étude se concentre sur la résolution triangulaire à seconds membres creux, qui apparaissent dans de nombreuses applications. En particulier, nous nous intéressons au calcul d’entrées de l’inverse d’une matrice creuse, où les seconds membres et les vecteurs solutions sont tous deux creux. Nous présentons d’abord plusieurs schémas de stockage qui permettent de réduire significativement l’espace mémoire utilisé lors de la résolution, dans le cadre d’exécutions séquentielles et parallèles. Nous montrons ensuite que la façon dont les seconds membres sont regroupés peut fortement influencer la performance et nous considérons deux cadres différents : le cas "hors-mémoire" (out-of-core) où le but est de réduire le nombre d’accès aux facteurs, qui sont stockés sur disque, et le cas "en mémoire" (in-core) où le but est de réduire le nombre d’opérations. Finalement, nous montrons comment améliorer le parallélisme. Dans la seconde partie, nous nous intéressons à la factorisation multifrontale parallèle. Nous montrons tout d’abord que contrôler la mémoire active spécifique à la méthode multifrontale est crucial, et que les technique de "répartition" (mapping) classiques ne peuvent fournir une bonne scalabilité mémoire : le coût mémoire de la factorisation augmente fortement avec le nombre de processeurs. Nous proposons une classe d’algorithmes de répartition et d’ordonnancement "conscients de la mémoire" (memory-aware) qui cherchent à maximiser la performance tout en respectant une contrainte mémoire fournie par l’utilisateur. Ces techniques ont révélé des problèmes de performances dans certains des noyaux parallèles denses utilisés à chaque étape de la factorisation, et nous avons proposé plusieurs améliorations algorithmiques. Les idées présentées tout au long de cette étude ont été implantées dans le solveur MUMPS (Solveur MUltifrontal Massivement Parallèle) et expérimentées sur des matrices de grande taille (plusieurs dizaines de millions d’inconnues) et sur des machines massivement parallèles (jusqu’à quelques milliers de coeurs). Elles ont permis d’améliorer les performances et la robustesse du code et seront disponibles dans une prochaine version. Certaines des idées présentées dans la première partie ont également été implantées dans le solveur PDSLin (solveur linéaire hybride basé sur une méthode de complément de Schur). / We consider the solution of very large sparse systems of linear equations on parallel architectures. In this context, memory is often a bottleneck that prevents or limits the use of direct solvers, especially those based on the multifrontal method. This work focuses on memory and performance issues of the two memory and computationally intensive phases of direct methods, that is, the numerical factorization and the solution phase. In the first part we consider the solution phase with sparse right-hand sides, and in the second part we consider the memory scalability of the multifrontal factorization. In the first part, we focus on the triangular solution phase with multiple sparse right-hand sides, that appear in numerous applications. We especially emphasize the computation of entries of the inverse, where both the right-hand sides and the solution are sparse. We first present several storage schemes that enable a significant compression of the solution space, both in a sequential and a parallel context. We then show that the way the right-hand sides are partitioned into blocks strongly influences the performance and we consider two different settings: the out-of-core case, where the aim is to reduce the number of accesses to the factors, that are stored on disk, and the in-core case, where the aim is to reduce the computational cost. Finally, we show how to enhance the parallel efficiency. In the second part, we consider the parallel multifrontal factorization. We show that controlling the active memory specific to the multifrontal method is critical, and that commonly used mapping techniques usually fail to do so: they cannot achieve a high memory scalability, i.e. they dramatically increase the amount of memory needed by the factorization when the number of processors increases. We propose a class of "memory-aware" mapping and scheduling algorithms that aim at maximizing performance while enforcing a user-given memory constraint and provide robust memory estimates before the factorization. These techniques have raised performance issues in the parallel dense kernels used at each step of the factorization, and we have proposed some algorithmic improvements. The ideas presented throughout this study have been implemented within the MUMPS (MUltifrontal Massively Parallel Solver) solver and experimented on large matrices (up to a few tens of millions unknowns) and massively parallel architectures (up to a few thousand cores). They have demonstrated to improve the performance and the robustness of the code, and will be available in a future release. Some of the ideas presented in the first part have also been implemented within the PDSLin (Parallel Domain decomposition Schur complement based Linear solver) solver.