Systematické řízení tepelných a elektrických toků v plně elektrických automobilech se stává velmi důležitým, protože v těchto typech automobilů není k dispozici dostatek odpadního tepla pro vytápění kabiny. Aby v zimním období nedocházelo ke snížení dojezdu, je nutné použití technologií, které umožní snížení spotřeby energie nutné k vytápění kabiny (např. tepelné čerpadlo, zásobník tepla). Je také zapotřebí vytvořit řídicí algoritmy pro tato zařízení, aby byl zajištěn jejich optimální provoz. V letním období je nezbytné řídit tepelné toky v rámci elektromobilu tak, aby nedocházelo k nadměrnému vybíjení baterie kvůli chlazení kabiny a dalších částí. Tato práce řeší jak návrh řídicích algoritmů, tak i vývoj rozhodovacího algoritmu, který zajistí směřování tepelných toků.

Master’s thesis deals with problems of predictive control especially Model (Based) Predictive Control (MBPC or MPC). Identifications methods are compared in the first part. Recursive least mean squares algorithm is compared with identification methods based on neural networks. Next parts deal with predictive control. There is described creation MPC with summing element and adaptive MPC. There is also compared fixed setting PSD controller with MPC. Responses on disturbance and changes of parameters of controlled plant are compared. Comparing is made on simulation models in MATLAB/Simulink and on physical model connected to PLC B&R.

Cette thèse contribue à répondre au problème de la gestion optimale des ressources en eau dans les réseaux de navigation intérieure du point de vue de la théorie du contrôle. Les objectifs principales à atteindre consistent à garantir la navigabilité des réseaux de voies navigables, veiller à la réduction des coûts opérationnels et à la longue durée de vie des équipements. Lors de la conception de lois de contrôle, les caractéristiques des réseaux doivent être prises en compte, à savoir leurs dynamiques complexes, des retards variables et l’absence de pente. Afin de réaliser la gestion optimale, le contrôle efficace des structures hydrauliques doit être assuré. A cette fin, une approche de modélisation orientée contrôle est dérivée. Cependant, la formulation obtenue appartient à la classe des systèmes de descripteurs retardés, pour lesquels la commande prédictive MPC et l’estimation d’état sur horizon glissant MHE peuvent être facilement adaptés à cette formulation, tout en permettant de gérer les contraintes physiques et opérationnelles de manière naturelle. En raison de leur grande dimensionnalité, une mise en œuvre centralisée n’est souvent ni possible ni souhaitable. Compte tenu du fait que les réseaux de navigation intérieure sont des systèmes fortement couplés, une approche distribuée est proposée, incluant un protocole de communication entre agents. Malgré l’optimalité des solutions, toute erreur peut entraîner une gestion inefficace du système. Par conséquent, les dernières contributions de la thèse concernent la conception de stratégies de supervision permettant de détecter et d’isoler les pannes des équipements. Toutes les approches présentées sont appliquées à une étude de cas réaliste basée sur le réseau de voies navigables du nord e la France afin de valider leur efficacité. / This thesis addresses the problem of optimal management of water resources in inland navigation networks from a control theory perspective. The main objectives to be attained consist in guaranteeing the navigability condition of the network, minimizing the operational cost and ensuring a long lifespan of the equipment. However, their complex dynamics, large time delays and negligible bottom slopes complicate their management. In order to achieve the optimal management, the efficient control of the hydraulic structures must be ensured. To this end, a control-oriented modeling approach is derived. The resulting formulation belongs to the class of delayed desciptor systems, for which model predictive control and moving horizon estimation can be easily adapted, as well as being able to deal with physical and operational constraints in a natural manner. However, a centralized implementation is often neither possible nor desirable. As these networks are strongly coupled systems, a distributed approach is followed, featuring a communication protocol among agents. Despite the optimality of the solutions, any malfunction can lead to an inefficient system management. Therefore, the last part of the thesis regards the design of supervisory strategies that allow to detect and isolate faults. All the presented approaches are applied to a realistic case study based on the inland navigation network in the north of France to validate their effectiveness.

The use of SMPS (Switched mode power supply) in embedded systems is continuously increasing. The technological requirements of these systems include simultaneously a very good voltage regulation and a strong compactness of components. SEPIC ( Single-Ended Primary Inductor Converter) is a DC/DC switching converter which possesses several advantages with regard to the other classical converters. Due to the difficulty in control of its 4th-order and non linear property, it is still not well-exploited. The objective of this work is the development of successful strategies of control for a SEPIC converter on one hand and on the other hand the effective implementation of the control algorithm developed for embedded applications (FPGA, ASIC) where the constraints of Silicon surface and the loss reduction factor are important. To do it, two non linear controls and two observers of states and load have been studied: a control and an observer based on the principle of sliding mode, a deadbeat predictive control and an Extended Kalman observer. The implementation of both control laws and the Extended Kalman observer are implemented in FPGA. An 11-bit digital PWM has been developed by combining a 4-bit Δ-Σ modulation, a 4-bit segmented DCM (Digital Clock Management) phase-shift and a 3-bit counter-comparator. All the proposed approaches are experimentally validated and constitute a good base for the integration of embedded switching mode converters

La thématique étudiée dans ce mémoire est axée sur la préservation de la stabilité dynamique de véhicules évoluant en environnement naturel. En effet, la mobilité en milieu tout-terrain est une activité particulièrement pénible et dangereuse en raison de la nature difficile de l'environnement de conduite et de la reconfigurabilité des machines. Le caractère changeant et incertain des interactions rencontrées entre des véhicules à dynamique complexe et variable et leur environnement entraîne régulièrement des risques accrus de renversement et/ou de perte de contrôle (dévalement, dérapage déclenché par une perte soudaine d'adhérence) pour le conducteur. Une forte accidentalité mortelle est, en effet, recensée dans ce secteur, en particulier, dans le milieu agricole ou le renversement de véhicule est classé comme étant la première cause de mortalité au travail. A l'heure actuelle, les approches existantes sur la stabilité d'engins agricoles sont qualifiées à juste titre de passives car elles ne permettent pas d'éviter que les accidents ne se produisent. Par ailleurs, la transposition directe des solutions de sécurité active du secteur de l'automobile (ABS, ESP) s'est révélée inadaptée aux véhicules tout-terrain a cause des hypothèses simplificatrices (routes plates et homogènes, conditions d'adhérence constantes, etc.) dont souffre la conception de ces dispositifs. Ainsi, le développement de systèmes actifs de sécurité prenant en compte les spécificités de la conduite en milieu tout-terrain se révèle être la meilleure voie d'amélioration à suivre. Eu égard à ces circonstances, ce projet se propose d'adresser cette problématique en étudiant des métriques de stabilité pertinentes permettant d'estimer et d'anticiper en temps réel les risques afin de permettre des actions correctives pour la préservation de l'intégrité des machines tout-terrain. Afin de faciliter l'industrialisation du dispositif actif de sécurité conçu, l'une des contraintes sociétales et commerciales de ce projet a été l'utilisation de capteurs compatibles avec le coût des machines visées. L'objectif ambitieux de cette étude a été atteint par différentes voies. En premier lieu, une approche de modélisation multi-échelle a permis de caractériser l'évolution dynamique de véhicules en milieu tout-terrain. Cette approche à dynamique partielle a offert l'avantage de développer des modèles suffisamment précis pour être représentatifs du comportement réel de l'engin mais tout en présentant une structure relativement simple permettant la synthèse d'asservissements performants. Puis, une étude comparative des avantages et des inconvénients des trois grandes familles de métriques répertoriées dans la littérature a permis de mettre en exergue l'intérêt des métriques analytiques à modèle dynamique par rapport aux catégories de critères de stabilité dits statiques et empiriques. Enfin, l'analyse approfondie des métriques dynamiques a facilité le choix de trois indicateurs (Lateral and Longitudinal Load Transfer (LLT), Force Angle Stability Measurement (FASM) et Dynamic Energy Stability Measurement (DESM)) qui sont représentatifs d'un risque imminent de renversement du véhicule. La suite du mémoire s'appuie sur la théorie d'observation pour l'estimation en ligne des variables non directement mesurables en milieu tout-terrain telles que les rigidités de glissement et dérive du pneumatique. Jumelée aux différents modèles dynamiques du véhicule, la synthèse d'observateurs a permis donc d'estimer en temps réel les efforts d'interaction pneumatiques-sol nécessaires à l'évaluation des indicateurs d'instabilité. Le couplage de ces modèles multi-échelles à la théorie d'observation a ainsi constitué un positionnement original à même de briser la complexité de la caractérisation de la stabilité de véhicules à dynamiques complexes et incertaines. (...) / This work is focused on the thematic of the maintenance of the dynamic stability of off-road vehicles. Indeed, driving vehicles in off-road environment remains a dangerous and harsh activity because of the variable and bad grip conditions associated to a large diversity of terrains. Driving difficulties may be also encountered when considering huge machines with possible reconfiguration of their mechanical properties (changes in mass and centre of gravity height for instance). As a consequence, for the sole agriculture sector, several fatal injuries are reported per year in particular due to rollover situations. Passive protections (ROllover Protective Structure - ROPS) are installed on tractors to reduce accident consequences. However, protection capabilities of these structures are very limited and the latter cannot be embedded on bigger machines due to mechanical design limitations. Furthermore, driving assistance systems (such as ESP or ABS) have been deeply studied for on-road vehicles and successfully improve safety. These systems usually assume that the vehicle Center of Gravity (CG) height is low and that the vehicles are operating on smooth and level terrain. Since these assumptions are not satisfied when considering off-road vehicles with a high CG, such devices cannot be applied directly. Consequently, this work proposes to address this research problem by studying relevant stability metrics able to evaluate in real time the rollover risk in order to develop active safety devices dedicated to off-road vehicles. In order to keep a feasible industrialization of the conceived active safety device, the use of compatible sensors with the cost of the machines was one of the major commercial and societal requirements of the project. The ambitious goal of this study was achieved by different routes. First, a multi-scale modeling approach allowed to characterize the dynamic evolution of off-road vehicles. This partial dynamic approach has offered the advantage of developing sufficiently accurate models to be representative of the actual behavior of the machine but having a relatively simple structure for high-performance control systems. Then, a comparative study of the advantages and drawbacks of the three main families of metrics found in the literature has helped to highlight the interest of dynamic stability metrics at the expense to categories of so-called static and empirical stability criteria. Finally, a thorough analysis of dynamic metrics has facilitated the choice of three indicators (Longitudinal and Lateral Load Transfer (LLT), Force Angle Stability Measurement (FASM) and Dynamic Energy Stability Measurement (DESM)) that are representative of an imminent rollover risk. The following of the document is based on the observation theory for estimating online of variables which are not directly measurable in off-road environment such as slip and cornering stiffnesses. Coupled to the dynamic models of the vehicle, the theory of observers has helped therefore to estimate in real time the tire-soil interaction forces which are necessaries for evaluating indicators of instability. The coupling of these multiscale models to the observation theory has formed an original positioning capable to break the complexity of the characterization of the stability of vehicles having complex and uncertain dynamics. (...)

La problématique de cette thèse réside dans la caractérisation et le maintien de la stabilité des Véhicules Légers Tout Terrain (VLTT). Elle se concentre plus particulièrement sur le développement de systèmes de sécurité actifs capables à la fois de prévenir le conducteur des risques encourus mais aussi de les limiter afin d'assurer l'évolution du véhicule dans une zone de stabilité prédéfinie. Comme le cadre expérimental privilégié est l'application à la stabilité des quadricycles légers à moteurs, plus connus sous le terme anglophone "quad", une des contraintes du projet a été de se limiter à un système sensoriel bas-coût afin d'être en mesure d'industrialiser un tel système. En premier lieu, les métriques de stabilité (Transfert de Charge Latéral et Longitudinal : TCLa et TCLo) ont été choisies grâce à une étude préliminaire sur la stabilité des VLTT. Par la suite, une modélisation 2D en roulis et en tangage avec la prise en compte des déplacements du pilote sur le véhicule sont présentées, ce qui permet d'estimer respectivement le TCLa et le TCLo uniquement à partir de la mesure de l'accélération latérale et longitudinale. Étant donné que pour la suite des travaux, l'anticipation du risque de renversement latéral est nécessaire, un modèle 2D en lacet du véhicule est proposé afin d'obtenir un modèle analytique décrivant la dynamique latérale du véhicule. La suite du mémoire présente les différentes techniques d'observation proposées pour l'estimation des variables et paramètres non-directement mesurables du modèle en lacet du véhicule et qui influencent sa stabilité latérale : les glissements, les conditions d'adhérence et les inclinaisons du véhicule. Plusieurs observateurs ont été proposés, dont le dernier permet de considérer des conditions d'adhérence différentes entre les essieux avant et arrière en utilisant plus largement les accélérations mesurées. Cela permet d'intégrer les passages de sous- à sur-vireur qu'il est essentiel de considérer quand on étudie la stabilité de ce type de véhicule. Ainsi, l'estimation des glissements est toujours pertinente, ce qui permet d'obtenir par la suite une meilleure prédiction de la métrique de stabilité latérale (TCLa) quel que soit le comportement du véhicule. Puis en s'appuyant sur les estimations des observateurs couplées aux modèles dynamiques du véhicule et sur l'extrapolation des commandes du conducteur sur un horizon de prédiction, il est possible de prédire les évolutions du TCLa. Cette valeur prédite ainsi que les estimations en ligne des métriques de stabilité constituent alors le point d'entrée pour la synthétisation d'un système de sécurité actif dédié aux VLTT. Celui-ci est basé sur la génération d'un retour d'effort au niveau de la gâchette des gaz permettant soit d'informer le pilote du risque encouru par la création d'une sensation de dureté, soit d'imposer le retour complet de la gâchette des gaz, ce qui implique une diminution de la vitesse et donc la réduction du risque. Finalement, dans le cas où il est possible de maîtriser la vitesse du véhicule par l'installation d'un système de rétroaction sur les freins (Quad haut de gamme ou robot mobile), les derniers travaux présentés s'intéressent aux techniques de commande prédictive à modèle afin de calculer en temps-réel la vitesse maximale admissible, qui assure l'évolution du critère de stabilité choisi dans un domaine de stabilité. Les modèles, les observateurs, la prédiction du TCLa et les 2 systèmes de prévention présentés dans ce mémoire ont été validés et testés au travers de simulations avancées et d'essais expérimentaux réalisés sur un quad agricole et un robot autonome. Il apparaît alors qu'en plus d'être efficace pour la prévention des risques de renversement à hautes dynamiques, le système de sécurité est industriellement viable. Cela a été rendu possible grâce à une conception reposant uniquement sur des actionneurs et un système sensoriel, dont les coûts sont en adéquation avec le prix d'un VLTT. / This dissertation addresses the topic of lateral dynamic stability of light All-Terrain Vehicles (ATV) in a o-road environment. In particular, the developments are focused on the design of active security system allowing both to prevent the driver of the rollover risk and to ensure the vehicle stability within a safety margin. As the experimental framework is focused on light ATV (e.g. quad bikes), the main limitation of the project has been to keep a low cost sensing equipment in order to keep a possible industrialization. First, the stability metrics (Lateral and Longitudinal Load Transfer : LaLT and LoLT) have been chosen thanks to a preliminary study on the ATV stability. Then, two 2D models (roll and pitch) are proposed allowing to estimate the LaLT and the LoLT from the only acceleration measures and within the driver displacements on the vehicle. However, as the anticipation of lateral risk is mandatory for the next stage of the work, a 2D yaw model is also proposed in order to obtain an analytic model of the vehicle lateral dynamic. Then, the different observation techniques are presented to estimate the variables and parameters of the yaw model, who are not directly measurable and who inuence the lateral stability : sliding, grip conditions and vehicle slopes. Several observers are proposed, whose the last one permits to estimate separately the grip conditions between the front and rear axle thanks to a particular use of the acceleration measure. It allows to take into account the switch between the under- and over-steering behaviour influencing largely the vehicle stability. Thus, the sliding estimations are always relevant what permits to obtain a better prediction of the lateral stability metric (LaTT) whatever the vehicle behaviour. Then, thanks to the observer estimations combined with the vehicle dynamic models and an extrapolation of the driver inputs on a prediction horizon, the Lateral Load Transfer can be predicted. This latter value as well as the online estimations of the two stability metrics are the input of the active security system, which is based on the generation of a counter-force on the trigger. Thus, this system allows first to inform continuously the driver of the incurred risk thanks to a trigger feel harder to press. Secondly, if the risk is too important, the system is able to force the full return of the trigger, what reduces the vehicle speed and consequently the risk. Finally, a control law based on the Predictive Functional Control (PFC) theory has been designed to ensure the lateral stability of the vehicle. This control law allows to calculate in real time the maximal speed ensuring the evolution of the stability metric into a safety range. Nevertheless, this solution is only available for vehicles where it is possible to regulate their speed thanks to a control system on the brake. The models, the observers, the prediction of the LaLT and the two prevention systems presented in this dissertation have been validated and tested through several advanced simulations, a actual quad bike and autonomous mobile robot. Moreover, the security system appears to be directly integrated to industry, as its design rests upon low cost actuators and sensors compared to the price of actual quad bikes.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet collaboratif MICROSOL, mené par Schneider Electric, et qui oeuvre pour le développement de micros centrales solaires thermodynamiques destinées à la production d'électricité en sites isolés (non connectés au réseau électrique) en exploitant l'énergie thermique du soleil. Le but de cette thèse étant le développement de lois de commande innovantes et efficaces pour la gestion de l'énergie de deux types de micros centrales solaires thermodynamiques : à base de moteur à cycle de Stirling et à base de machines à Cycle de Rankine Organique (ORC). Dans une première partie, nous considérons une centrale solaire thermodynamique à base de machine à cycle de Stirling hybridée à un supercondensateur comme moyen de stockage d'énergie tampon. Dans ce cadre, nous proposons une première loi de commande validée expérimentalement, associée au système de conversion d'énergie du moteur Stirling, qui dote le système de performances quasi optimales en termes de temps de réponse ce qui permet de réduire la taille du supercondensateur utilisé. Une deuxième loi de commande qui gère explicitement les contraintes du système tout en dotant ce dernier de performances optimales en terme de temps de réponse, est également proposée. Cette dernière loi de commande est en réalité plus qu'un simple contrôleur, elle constitue une méthodologie de contrôle applicable pour une famille de systèmes de conversion de l'énergie.Dans une deuxième partie, nous considérons une centrale solaire thermodynamique à base de machine à cycle de Rankine Organique (ORC) hybridée à un banc de batteries comme moyen de stockage d'énergie tampon. Etant donné que ce système fonctionne à vitesse de rotation fixe pour la génératrice asynchrone qui est connectée à un système de conversion d'énergie commercial, nous proposons une loi de commande prédictive qui agit sur la partie thermodynamique de ce système afin de le faire passer d'un point de fonctionnement à un autre, lors des appels de puissance des charges électriques, le plus rapidement possible (pour réduire le dimensionnement des batteries) tout en respectant les contraintes physiques du système. La loi de commande prédictive développée se base sur un modèle dynamique de la machine ORC identifié expérimentalement grâce à un algorithme d'identification nonlinéaire adéquat. / This Ph.D thesis was prepared in the scope of the MICROSOL project, ledby Schneider Electric, that aims at developing Off-grid solar thermodynamic micro powerplants exploiting the solar thermal energy. The aim of this thesis being the development of innovative and efficient control strategies for the energy management of two kinds of solar thermodynamic micro power plants: based on Stirling engine and based and Organic RankineCycle (ORC) machines.In a first part, we consider the Stirling based solar thermodynamic micro power planthybridized with a supercapacitor as an energy buffer. Within this framework, we propose afirst experimentally validated control strategy, associated to the energy conversion system ofthe Stirling engine, that endows the system with quasi optimal performances in term of settlingtime enabling the size reduction of the supercapacitor. A second control strategy that handlesexplicitly the system constraints while providing the system with optimal performances interm of settling time , is also proposed. This control strategy is in fact more than a simplecontroller, it is a control framework that holds for a family of energy conversion systems.In a second part, we consider the Organic Rankine Cycle (ORC) based thermodynamicmicro power plant hybridized with a battery bank as an energy buffer. Since this system worksat constant speed for the asynchronous generator electrically connected to a commercial energyconversion system, we propose a model predictive controller that acts on the thermodynamicpart of this system to move from an operating point to another, during the load power demandtransients, as fast as possible (to reduce the size of the battery banks) while respecting thephysical system constraints. The developed predictive controller is based upon a dynamicmodel, for the ORC power plant, identified experimentally thanks to an adequate nonlinearidentification algorithm.

Engine control systems aim to ensure satisfactory output performance whilst adhering to requirements on emissions, drivability and fuel efficiency. Model predictive control (MPC) has shown promising results when applied to multivariable and nonlinear systems with operational constraints, such as diesel engines. This report studies the torque generation from a mean-value heavy duty diesel engine with exhaust gas recirculation and variable-geometry turbocharger using state feedback linearization based MPC (LMPC). This is accomplished by first introducing a fuel optimal reference generator that converts demands on torque and engine speed to references on states and control signals for the MPC controller to follow. Three different MPC controllers are considered: a single linearization point LMPC controller and two different successive LMPC (SLMPC) controllers, where the controllers are implemented using the optimization tool CasADi. The MPC controllers are evaluated with the World Harmonized Transient Cycle and the results show promising torque tracking using a SLMPC controller with linearization about reference values.

Ce mémoire rassemble des éléments d'optimisation, d'apprentissage profond et de contrôle optimal afin de répondre aux problématiques d'apprentissage et de planification dans le contexte des systèmes dynamiques en temps continu. Deux approches générales sont explorées. D'abord, une approche basée sur la méthode du maximum de vraisemblance est présentée. Ici, les trajectoires ``d'entrainement'' sont échantillonnées depuis la dynamique réelle, et à partir de celles-ci un modèle de prédiction des états observés est appris. Une fois que l'apprentissage est terminé, le modèle est utilisé pour la planification, en utilisant la dynamique de l'environnement et une fonction de coût pour construire un programme non linéaire, qui est par la suite résolu pour trouver une séquence de contrôle optimal. Ensuite, une approche de bout en bout est proposée, dans laquelle la tâche d'apprentissage de modèle dynamique et celle de planification se déroulent simultanément. Ceci est illustré dans le cadre d'un problème d'apprentissage par imitation, où le modèle est mis à jour en rétropropageant le signal de perte à travers l'algorithme de planification. Grâce au fait que l'entrainement est effectué de bout en bout, cette technique pourrait constituer un sous-module de réseau de neurones de plus grande taille, et pourrait être utilisée pour fournir un biais inductif en faveur des comportements optimaux dans le contexte de systèmes dynamiques en temps continu. Ces méthodes sont toutes les deux conçues pour fonctionner avec des modèles d'équations différentielles ordinaires paramétriques et neuronaux. Également, inspiré par des applications réelles pertinentes, un large recueil de systèmes dynamiques et d'optimiseurs de trajectoire, nommé Myriad, est implémenté; les algorithmes sont testés et comparés sur une variété de domaines de la suite Myriad. / This thesis brings together elements of optimization, deep learning and optimal control to study the challenge of learning and planning in continuous-time dynamical systems. Two general approaches are explored. First, a maximum likelihood approach is presented, in which training trajectories are sampled from the true dynamics, and a model is learned to accurately predict the state observations. After training is completed, the learned model is then used for planning, by using the dynamics and cost function to construct a nonlinear program, which can be solved to find a sequence of optimal controls. Second, a fully end-to-end approach is proposed, in which the tasks of model learning and planning are performed simultaneously. This is demonstrated in an imitation learning setting, in which the model is updated by backpropagating the loss signal through the planning algorithm itself. Importantly, because it can be trained in an end-to-end fashion, this technique can be included as a sub-module of a larger neural network, and used to provide an inductive bias towards behaving optimally in a continuous-time dynamical system. Both the maximum likelihood and end-to-end methods are designed to work with parametric and neural ordinary differential equation models. Inspired by relevant real-world applications, a large repository of dynamical systems and trajectory optimizers, named Myriad, is also implemented. The algorithms are tested and compared on a variety of domains within the Myriad suite.

Cette thèse vise à élaborer de nouvelles stratégies de commande basées sur la commande prédictive pour le système de génération d’énergie éolienne. La topologie des systèmes de production éolienne basées sur le Générateur Asynchrone à Double Alimentation (GADA) qui convient à des plateformes de génération dans la gamme de puissance de 1.5 à 6 MW est abordée. Du point de vue technologique, le convertisseur à trois niveaux et clampé par le neutre (3L-NPC) est considéré comme une bonne solution pour une puissance élevée en raison de ses avantages: capacité à réduire la distorsion harmonique de la tension de sortie et du courant, et augmentation de la capacité du convertisseur grâce à une tension réduite appliquée à chaque semi-conducteur de puissance. Une description détaillée de la commande prédictive à ensemble de commande fini (FCS-MPC) avec un horizon de prédiction de deux pas est présentée pour deux boucles de régulation: celle liée au convertisseur connecté au réseau et celle du convertisseur connecté au GADA. Le principe de la commande repose sur l’utilisation d’un modèle de prédiction permettant de prédire le comportement du système pour chaque état de commutation du convertisseur. La minimisation d’une fonction de coût appropriée prédéfinie permet d’obtenir la commutation optimale à appliquer au convertisseur. La thèse étudie premièrement les problèmes liées à la compensation du temps de calcul de la commande et au choix et aux pondérations de la fonction de coût. Ensuite, le problème de stabilité de la commande FCS-MPC est abordé en considérant une fonction de Lyapunov dans la minimisation de la fonction de coût. Finalement, une étude sur la compensation des effets des temps morts du convertisseur est présentée. / This thesis aims to elaborate new control strategies based on Model Predictive control for wind energy generation system. We addressed the topology of doubly fed induction generator (DFIG) based wind generation systems which is suitable for generation platform power in the range in 1.5-6 MW. Furthermore, from the technological point of view, the three-level neutral-point clamped (3L-NPC) inverter configuration is considered a good solution for high power due to its advantages: capability to reduce the harmonic distortion of the output voltage and current, and increase the capacity of the converter thanks to a decreased voltage applied to each power semiconductor.In this thesis, we presented a detailed description of finite control set model predictive control (FCS-MPC) with two step horizon for two control schemes: grid and DFIG connected 3L-NPC inverter. The principle of the proposed control scheme is to use system model to predict the behaviour of the system for every switching states of the inverter. Then, the optimal switching state that minimizes an appropriate predefined cost function is selected and applied directly to the inverter.The study of issues such as delay compensation, computational burden and selection of weighting factor are also addressed in this thesis. In addition, the stability problem of FCS-MPC is solved by considering the control Lyapunov function in the design procedure. The latter study is focused on the compensation of dead-time effect of power converter.