Soutenance de thèse de Chaouki Boultifat

Chaouki Boultifat, doctorant au sein de l’équipe Commande soutiendra sa thèse intitulée « Contrôle acoustique actif du bruit dans une cavité fermée » / « Active acoustic noise control in a closed cavity »

mercredi 27 mars à 10h30 dans l’amphi Besse à l’IMT A.

Jury :
– Directeur thèse : Philippe Chevrel
– Co- encadrants : Jérôme Loheac et Mohamed Yagoubi
– Rapporteurs : Daniel Alazar (ISAE SUPAERO) et Xavier Moreau (Université de Bordeaux)
– Autres membres : Delphine Bresch Pietri  (Mines Paris Tech), Bruno Gazengel (Le Mans Université) et Michel Malabre

Résumé : Cette thèse porte sur le contrôle acoustique actif (ANC) dans une cavité. L’objectif est d’atténuer l’effet d’une onde sonore perturbatrice en des points ou dans un volume. Ceci est réalisé à l’aide d’un contre-bruit généré, par exemple, par un haut-parleur. Cette étude requiert l’utilisation de modèles dynamiques rendant compte de l’évolution des pressions aux points d’intérêt en fonction des bruits exogènes. Ce modèle peut être obtenu par une identification fréquentielle des réponses point-à-point ou en utilisant le modèle physique sous-jacent (équation des ondes). Dans ce dernier cas, la recherche d’un modèle de dimension finie est souvent un préalable à l’étude conceptuelle d’un système d’ANC. Les contributions de cette thèse portent donc sur l’élaboration de différents modèles simplifiés paramétrés par la position pour les systèmes acoustiques et sur la conception de lois de commande pour l’ANC.
Le premier volet de la thèse est dédié à l’élaboration de différents modèles simplifiés de système de propagation acoustique au sein d’une cavité. Pour cela, les simplifications
envisagées peuvent être de nature spatiale autant que fréquentielle. Nous montrons notamment qu’il est possible, sous certaines conditions, d’approximer le système 3D par un
système 1D. Ceci sera mis en évidence expérimentalement sur le banc d’essai LS2N Box. Le second volet porte sur la conception de lois de commande. En premier lieu, les
stratégies de commandes couramment utilisées pour l’ANC sont comparées. L’effet de la commande multi-objectif H en différents points voisins des points d’atténuation est
analysé. La possibilité d’une annulation parfaite du bruit en un point est aussi discutée.

Mots- clés : Contrôle actif du bruit, Equation des ondes, Commande robuste, Commande adaptative, Réduction de modèle.

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Abstract: This thesis deals with active noise control (ANC) in a cavity. The aim is to mitigate the effect of a disturbing sound wave at some points or in a volume. This is achieved using an anti-noise generated, for example, by a loudspeaker. This study requires the use of dynamic models that report changes in pressure at points of interest in response to exogenous noises. Such models can be obtained by frequency identification of point-to-point responses or by using the underlying physical model (wave equation). In the latter case, the search for a low-complexity model (finitedimensional model) is often a prerequisite for the conceptual study of an active control system. The contributions of this thesis concern the development of different simplified models parameterized by the spatial position for acoustic systems, and the design of control laws for noise attenuation. The first part of the thesis is dedicated to the development of various simplified models of acoustic propagation system within a cavity. For that, the simplifications envisaged can be of spatial nature as much as frequential. We show in particular that it is possible, under certain conditions, to approximate the 3D system by a 1D system. This will be demonstrated experimentally on the prototype system, LS2N Box. The second part of the thesis deals with the design of control laws. First, the control strategies commonly used for ANC are compared. The effect of multi-objective H control at different spatial positions close to the attenuation points is analyzed. The possibility of perfect noise cancellation at one point is also discussed.

Keywords: Active Noise Control, Wave Equation, Robust Control, Adaptive Control, Model Reduction.