Sébastien Rouquet, doctorant au sein de l’équipe COMMANDE, soutiendra sa thèse intitulée « Gestion d’énergie optimisée pour véhicule électrique hybride série » / « Serial hybrid electric vehicle (HEV, PHEV), energy management »

lundi 5 juillet 2021 à 15h, sans l’amphi  du bâtiment S sur le site de Centrale de Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Malek GHANES (Professeur des Universités, Centrale Nantes, LS2N, Nantes)
– Co-directeur : Yuri SHTESSEL (Distinguished Professeur, Université d’Alabama, ECE, USA)
– Rapporteurs : Xuefang LIN-SHI (Professeur des Universités, INSA Lyon, Ampère, Lyon) ; Olivier GEHAN (Maître de Conférences-HDR, ENSICAEN, LAC, Caen)
– Autres membres : Rosane USHIROBIRA (Chargé de Recherche-HDR, INRIA, Lille) ; Maurice FADEL (Professeur des Universités, EN7, Laplace, Toulouse) ; Jean-Pierre BARBOT (Professeur des Universités, ENSEA, Quartz-LS2N) ; Ludovic MERIENNE (Ingénieur, Renault)

Résumé : Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la Chaire entre Renault et Centrale Nantes pour l’amélioration des performances des véhicules électriques et hybrides. La thèse est dédiée au développement de stratégies de contrôle pour un véhicule électrique hybride série sans la batterie principale. En mode hybride série, le moteur à combustion interne est couplé à un générateur électrique pour produire la puissance utilisée par un deuxième moteur électrique pour propulser le véhicule. En l’absence de la batterie principale, le groupe motopropulseur possède deux petits tampons d’énergie, ce qui rend le système sensible à des faibles perturbations. De plus, le système a la particularité d’avoir trois échelles de temps différentes, ce qui a conduit à plusieurs partitionnements des lois de commande. Ce partitionnement a été fait afin de maintenir le niveau de chaque tampon d’énergie, repousser les perturbations et améliorer le fonctionnement du groupe motopropulseur. Après avoir sélectionné une stratégie, les interrogations scientifiques ont porté sur la compréhension du couplage entre chaque échelle de temps et la stabilité du système. L’interaction entre les étages de contrôle a été étudiée avec l’approche des perturbations singulières et améliorée avec des observateurs. Les algorithmes et stratégies développés ont été testés en simulation et sur banc d’essai. Les résultats obtenus ont mis en évidence la faisabilité et les avantages des stratégies proposées dans la thèse.

Mots-clés : Véhicule électrique hybride série, gestion d’énergie, moteur synchrone à aimants permanents, moteur à combustion interne, contrôle basé sur la perturbation singulière, observateurs

Abstract: This thesis is a part of the project Chair between Renault and Centrale Nantes for the improvement of EV/HEV propulsion performances. It is dedicated to proposed control strategies for a serial hybrid electric vehicle without the main battery. In the serial hybrid mode, the internal combustion engine is coupled with an electrical generator to produce power used by a second electric motor to propel the vehicle. In the absence of the main battery, the powertrain has small energy buffer, making the system sensitive to small disturbance. Moreover, the system presents the particularity of having three different time scales. The three time scales have been driving the control design to propose different strategies for partitioning the control in sub stage, maintaining the level of the energy storage, asses the perturbation and improves the operation of the powertrain. After proposing different strategies, the scientific interrogations have been the understanding of the coupling between each time scale and the stability of the overall system. The interaction of the control stage has been studied with the singular perturbation approach and improved with the observation method. The algorithms and strategies developed have been tested in simulation and on a test bench. The results obtained have highlighted the feasibility and the benefits of the strategies proposed in the thesis. 

Keywords: Serial hybrid electric vehicle (HEV, PHEV), energy management, Permanent magnet synchronous machine, Internal combustion engine, Control based singular perturbation approach, Observers

Yishen ZHAO, au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Modélisation cybernétique du conducteur pour la réalisation d’un contrôle haptique partagé du volant et l’adaptation du système homme-machine » / « Cybernetic driver modeling for the realization of haptic shared control and the adaptation of the human-machine system »

le 20 avril 2021 à 10h, à l’amphithéâtre BESSE du campus Nantes et en visio.

Jury :
– Directeur de thèse : Philippe CHEVREL Professeur, IMT Atlantique
– Co-dir. de thèse : Franck MARS Directeur de Recherche, CNRS
– Co-encadrant de thèse : Fabien CLAVEAU Maître-Assistant, IMT Atlantique
– Rapporteurs : Mariana NETTO Chargée de Recherche, Université Gustave Eiffel ; Jean-Christophe POPIEUL Professeur, Université Polytechnique Hauts-de-France
– Autres membres : David ABBINK Professeur, Delft University of Technology

Résumé : L’amélioration des systèmes d’assistance à la conduite (ADAS) des voitures passe par la minimisation des conflits entre conducteur et le système d’assistance. Le contrôle latéral partagé notamment, fait l’objet de nombreuses études ces dernières années. Il s’agit de partager l’action exercé sur le volant par voie haptique. La conception d’assistances évoluées de ce type suppose qu’un modèle dynamique du conducteur est disponible. Sur ce thème de la modélisation du conducteur, cette thèse s’attaque à deux verrous. Au delà de l’analyse comportementale souvent adoptée dans la littérature, le premier porte sur la formalisation de la question de l’adaptation du comportement du conducteur au contexte routier, aux conditions de visibilité notamment. Il s’agit pour le second de comprendre et modéliser le processus d’adaptation réciproque du conducteur et de l’assistance au fil de l’usage. L’utilisation de la théorie de l’estimation (identification, observateurs) et la mise en situation choisie de cohortes de conducteurs a permis d’enrichir les modèles de conducteur existants. Le comportement adaptatif du conducteur a pu être formalisé au travers de sa réaction haptique au couple produit sur le volant par l’assistance, mais aussi d’une évolution paramétrique de ce que nous avons convenu d’appeler son modèle interne. Les résultats obtenus montrent l’intérêt du modèle cybernétique proposé. Ils pourront à l’avenir être mis à profit pour le développement de nouveaux systèmes de contrôle latéral.

Mots-clés : Contrôle partagé, Adaptation, Modèle de conducteur, Identification

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Abstract: Improving the advanced driver assistance systems (ADAS) involves minimizing conflicts between the driver and the system. The shared lateral control has been the subject of numerous studies in recent years. It refers to sharing the action exerted on the steering wheel through haptics. The design of such advanced assistances assumes that a dynamic driver model is available. Around this theme of driver modelling, this thesis focuses on two objectives. Beyond the behavioral analysis often adopted in the literature, the first concerns the formalization of the adaptation of the driver’s behavior to the road context, to visibility conditions in particular. The second is to understand and model the process of reciprocal adaptation of the driver and the assistance through usage. The implementation of estimation theory (identification, observers) and chosen scenario with cohorts of drivers made it possible to enrich the existing driver models. The drivers’ adaptive behavior has been formalized not only through their haptic reaction to the torque produced on the steering wheel by the assistance, but also through a parametric evolution of what we called « internal model ». The results obtained show the interest of the proposed cybernetic model. They can be used in the future for the development of new lateral control systems.

Keywords: Haptic shared control, Adaptation, Driver steering model, System identification

Zhongchao QIAO, doctorante au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Dynamique non-linéaire, applications au cryptage basé sur le chaos » / « Nonlinear dynamics, applications to chaos-based cryptography »

jeudi 25 février 2021 à 14h00, à Centrale Nantes (bât. E, salle 241). Possibilité d’assister à la soutenance via Zoom : https://ec-nantes.zoom.us/j/91263901780
(ID de réunion : 912 6390 1780).

Jury :
– Directeur de thèse : Mazen SAAD (Professeur des Universités)
– Co-encadrant : Ina TARALOVA (Maître de Conférences)
– Rapporteurs : Danièle FOURNIER-PRUNARET (Professeur des Universités, LAAS) ; Aziz ALAOUI (Professeur des Universités, Laboratoire des Mathématiques Appliquées du Havre).
– Autres membres : Safwan EL ASSAD (Examinateur, Maître de Conférences MCEX/HDR, IETR); Christophe GUYEUX (Examinateur, Professeur des Universités, Femto-St).

Résumé : Les systèmes chaotiques présentent des comportements dynamiques non-linéaires complexes. Ils possèdent des propriétés spécifiques, à la fois déterministes et pseudo-aléatoires, qui les rendent prometteurs pour la conception de crypto systèmes sécurisés. Les crypto systèmes basés sur le chaos peuvent être classés en chiffrement par flux et chiffrement par blocs. La conception d’un Générateur de Nombres Pseudo-Chaotiques (PCNG) présentant des propriétés pseudo-aléatoires et chaotiques imposées est cruciale pour la sécurité d’un crypto système. Cependant, des niveaux insuffisants de confusion et de diffusion dans l’algorithme de cryptage utilisant un PCNG pas assez performant conduisent à des failles de sécurité. La conception de cartes chaotiques à partir d’une fonction de variables réelles peut menacer la fiabilité d’un crypto système basé sur le chaos.
Pour cette raison nous proposons des cartes chaotiques reformulées sur un corps fini de nombres entiers codés sur 32 bits. Cela permet de surmonter les problèmes d’erreur de quantification et optimise ainsi l’utilisation des ressources informatiques. De plus, nous proposons deux nouveaux algorithmes de chiffrement, le premier est basé sur le chiffrement par flux utilisant un PCNG efficace. Le second est un chiffrement robuste par blocs qui est fondé sur des composants chaotiques et la S-box de l’Advanced Encryption Standard (AES). Ce dernier algorithme présente d’excellentes propriétés de confusion et de diffusion. Les propriétés statistiques ainsi que les cas tests standards de cryptage d’images ont été vérifiés pour les deux algorithmes qui se sont avérés être sûrs et fiables. En outre, un Générateur de Nombres Pseudo-Aléatoires (PRNG) basé sur un schéma de couplage de fonctions chaotiques innovant a été proposé. Les excellentes propriétés statistiques et chaotiques du générateur sont conservées pour un large choix de paramètres couplés. Le générateur proposé peut donc être utilisé pour des applications cryptographiques ou toutes applications nécessitant un PRNG.

Mots-clés : dynamique non-linéaire, système chaotique, crypto-système basé sur le chaos, algorithme de chiffrement, chiffrement de flux, chiffrement par bloc, générateur de nombres pseudo-aléatoires (PRNG)

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Abstract: Chaotic systems are known to exhibit complex nonlinear dynamics. They present both random-like and deterministic features, which render chaos-based cryptography very promising for the design of secure cryptosystems. Chaos-based cryptosystems can be classified into stream ciphers and block ciphers. A well designed pseudo-chaotic number generator (PCNG) with enhanced chaotic features and pseudo-randomness plays a crucial role in the security of a chaos-based cryptosystem. However, an insufficient level of confusion and diffusion in the encryption algorithm and unreliable PCNGs may lead to a security breach. Meanwhile, the adopted real number domain defined chaotic maps may menace the reliability of a chaos-based cryptosystem.
In this thesis, the chaotic maps under investigation have been reformulated over a finite N-bit (N=32) integer field, which overcomes the quantification problems and reduces resource utilization. In addition, a new stream cipher based on an efficient PCNG and a robust block cipher based on chaotic components and the S-box of Advanced Encryption Standard (AES) with excellent confusion and diffusion properties have been proposed. Both have been verified to be secure and reliable. Furthermore, a universal pseudo-random number generator (PRNG) framework based on a newly designed smart coupling of chaotic maps has been explored. It has good flexibility and can be used in cryptographic or other PRNG required applications.

Keywords: nonlinear dynamics, chaotic system, chaos-based cryptosystem, encryption algorithm, stream cipher, block cipher, pseudo-random number generator (PRNG)

Cheng Zhang, doctorant au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « A contribution to the nonlinear control of floating wind turbines » / « Une contribution à la commande non linéaire d’éoliennes flottantes »

mardi 9 février 2021 à 10h30, en visioconférence.

Jury :
– Directeur de thèse : Franck PLESTAN
– Rapporteurs : Salah LAGHROUCHE (Maître de conférences-HDR, UTBM); Nacer K. M’SIRDI (Professeur des universités, Aix-Marseille Université)
– Autres membres : Xavier BRUN (Professeur des universités, INSA de Lyon); Carolina EVANGELISTA (Profesor Adjunto, Universidad Nacional de La Plata); GILLOTEAUX Jean-christophe (Ingénieur de recherche, École Centrale de Nantes); Sofien KERKENI (CEO, D-ICE Engineering)

Résumé : Les éoliennes flottantes permettent d’utiliser l’abondante ressource en vent présente au large des côtes, et sont considérées comme une source prometteuse d’énergie renouvelable. Cependant, en raison de dynamiques supplémentaires introduites par la plateforme flottante (notamment, le tangage), le contrôle d’une éolienne flottante doit être pensée afin de stabiliser le système tout en optimisant la production d’énergie.
Ce travail est consacré à la commande non linéaire d’éoliennes flottantes dans la région III, la classe de lois de commande proposée nécessitant une connaissance réduite en terme de modélisation du système. Les objectifs de la commande sont de maintenir la puissance produite à sa valeur nominale, tout en limitant le mouvement de tangage de la plateforme et les charges de fatigue sur la structure. Tout d’abord, une loi de commande adaptative basée sur le supertwisting est proposée, avec notamment une loi d’adaptation du gain très simple. Ensuite, en utilisant un contrôle collectif du pas des pales, ce nouvel algorithme de commande est appliqué sur un modèle d’éolienne flottante non linéaire et comparé à d’autres commandes adaptatives par modes glissants d’ordre 2. Dans un second temps, une machine synchrone à aimants permanents est supposée être installée dans l’éolienne flottante. L’utilisation du pas des pales (approche collective) et du couple du générateur permet d’atteindre les objectifs, à partir de lois de commande basées sur une approche adaptative par mode de glissement d’ordre 2. Une troisième partie est consacrée à l’étude d’une commande individuelle du pas des pales combinée à une commande collective. Il est montré qu’un tel algorithme limite la charge de fatigue des pales. Enfin, des lois de commande sont appliquées et comparées sur un système expérimental d’éolienne flottante placé dans un bassin à houle. Les performances des lois de commande basées sur les modes glissants sont évaluées par rapport à des approches de commande linéaire telles qu’un PI à gain variable, et une commande linéaire quadratique.

Mots-clés : éolienne flottante, commande adaptative, modes glissants d’ordre supérieur, contrôle du pas des pales

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Abstract: Floating wind turbines allow the use of the abundant wind resource in ocean area and are considered as a promising solution of renewable energy. However, due to the additional dynamics (especially the platform pitch motion) introduced by the floating platform, the control of a floating wind turbine must take such pitch motion into consideration to stabilize the system meanwhile optimizing the power output.
This work is dedicated to the nonlinear control of floating wind turbines in region III, this class of controllers requiring reduced knowledge of system modeling and parameter. The control objectives are to maintain the power output at its rated value, to reduce the platform pitch motion and to limit the fatigue load. Firstly, a simplified adaptive super-twisting is proposed. Then, by using collective blade pitch control, this algorithm and other adaptive high order sliding model algorithms are applied on a nonlinear floating wind turbine model. Secondly, a permanent magnet synchronous generator is supposed to be installed in the floating wind turbine. Both collective blade pitch control and generator torque control based on adaptive high-order sliding mode control are used to achieve the control objectives. Thirdly, individual blade pitch control combined with collective blade pitch control is employed. Such algorithm further reduces the fatigue load of blades. Finally, the proposed simplified adaptive super-twisting algorithm is validated on an experimental floating wind turbine set-up (with a spar-buoy platform) in a wave tank, and the control performances are evaluated versus linear control approaches such as gain-scheduled PI and linear–quadratic regulators.

Keywords: floating wind turbine, adaptive control, high-order sliding mode, blade pitch control

Yassir Dahmane, doctorant au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Gestion d’énergie optimisée des véhicules électriques et infrastructures » / « Optimized Energy Management for Electric Vehicles and Infrastructures »

mercredi 16 décembre à 13h, dans l’amphi du bât. S,  sur le site de Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Malek GHANES (Professeur des Universités, Centrale Nantes, LS2N)
– Co-encadrant : Raphaël CHENOUARD (Maître de conférences, Centrale Nantes, LS2N)
– Rapporteurs : Delphine RIU (Professeur des Universités, INP Grenoble, G2Elab) ; Mickaël HILAIRET (Professeur des Universités, Université de Franche-Comté, FEMTO-ST)
– Autres membres : Hervé GUEGUEN (Professeur, Centrale Supélec, IETR) ; Jean-Pierre BARBOT (Professeur des universités, ENSEA Cergy-Pontoise, QUARTZ)
– Invité : Mario ALVARADO-RUIZ (Docteur, Renault)

Résumé : Cette thèse de doctorat s’inscrit dans le cadre de la chaire Renault/Centrale Nantes sur l’amélioration des performances des véhicules électriques (EV/HEV). Elle est dédiée à la problématique de la gestion de la recharge des véhicules électriques, en utilisant des algorithmes d’optimisation et des stratégies de recharge intelligentes. Dans ce cadre, plusieurs contributions ont été proposées sur les sujets de la recharge intelligente d’une voiture électrique et la gestion de la recharge d’une flotte de véhicules électriques, en considérant les contraintes de mobilités (SOC désiré à la fin de la recharge et heure de départ), la température des batteries Li-ion, les infrastructures de recharge, et le réseau électrique.
Sur le sujet de la recharge intelligente d’une voiture électrique, les contributions se sont concentrées sur le développement des algorithmes embarqués permettant la planification du profil de la puissance de recharge afin de réduire le coût de la recharge. Les algorithmes proposés prennent en compte les besoins de mobilités des utilisateurs de véhicules électriques, et l’effet de la température sur la puissance de recharge des batteries Li-ion. Sur le sujet de la gestion de recharge de flotte de véhicules, les contributions portent essentiellement sur les algorithmes centralisés dans les stations de recharge de véhicules électriques. Un algorithme de recharge unidirectionnelle a été proposé afin d’évaluer le nombre optimal de véhicules électriques à recharger avec un bon niveau de satisfaction des contraintes de mobilités et sans aucun renforcement de l’infrastructure. Le passage à l’algorithme bidirectionnel est fait grâce à l’exploitation de la fonctionnalité V2G qui permettra la participation des véhicules électriques dans la régulation de fréquence.
Les contributions proposées sur le premier sujet ont l’avantage d’augmenter la précision d’estimation de SOC final en très basse température, et d’être embarquable sur le véhicule grâce à la légèreté des algorithmes et la rapidité d’exécution. D’autre part, les algorithmes de gestion de recharge de flotte de véhicules permettent une intégration des véhicules électriques à grande échelle sur le réseau et montrent le potentiel des voitures électriques dans la contribution à la stabilité du réseau électrique.
Les algorithmes et les stratégies développées ont été testés en simulation et seront testés sur un système de recharge de voiture électrique. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l’avantage de la recharge intelligente sur la réduction des coûts, les bienfaits sur le réseau et l’importance de la gestion de la recharge des flottes de véhicules électriques dans développement des services réseaux.

Mots-clés : Voiture électrique, optimisation, batteries Li-ion, effet de la température, algorithmes de planification, gestion d’énergie de flotte, réseau intelligent, V2G, régulation de fréquence.

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Abstract: This PhD thesis is part of the Renault/Centrale Nantes chair on improving the performance of electric vehicles (EV/PHEV). It is dedicated to the problem of the charging management of electric vehicles, using optimization algorithms and smart charging strategies. In this framework, several contributions have been proposed on the topics of smart charging of an EV and the smart energy management of an EV fleet, considering the mobility constraints (desired SOC at the end of the charging and departure time), the temperature of the Li-ion batteries, the charging infrastructures, and the power grid.
On the subject of smart charging of an EV, the contributions focused on the development of embedded algorithms allowing the scheduling of the charging power profile in order to reduce the charging cost. The proposed algorithms take into account the mobility needs of electric vehicle users, and the effect of temperature on the charging power of Li-ion batteries. On the subject of fleet energy management, the contributions focus on centralized algorithms in electric vehicle charging stations. An unidirectional recharging algorithm has been proposed in order to evaluate the optimal number of electric vehicles to be recharged with a good level of satisfaction of mobility constraints and without any infrastructure reinforcement. The switch to the bidirectional algorithm is due to the exploitation of the V2G functionality, which will allow the participation of electric vehicles in frequency regulation.
The proposed contributions on the first topic have the advantage of increasing the estimation accuracy of final SOC in very low temperature, and to be embedded on the EV due to the low computational capacity of the algorithms and the speed of execution. On the other hand, the EV fleet charging management algorithms allow the possibility of large-scale integration of electric vehicles on the grid and show the potential of EVs in contributing to the stability of the power grid by offering ancillary services such as frequency regulation.
The algorithms and strategies developed have been tested in simulation and will be tested on an EV charging system. The results obtained have highlighted the benefits of smart charging on cost reduction and grid benefits and the importance of electric vehicle fleet charging management in the development of grid services.

Keywords: Electric vehicle, optimization, Li-ion battery charging, temperature effect, scheduling algorithms, EV fleet energy management, smart grid, V2G, frequency regulation

Rongyao LING, doctorant au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Synthèse de Lois de Commande Résilientes vis-à-vis de l’Implémentation par Réseau » / « Design of Resilient Networked Control Systems »

jeudi 10 décembre 2020 à 9h à Zhejiang University of Technology, China.
En Visio-conférence (Dispositions exceptionnelles durant la crise sanitaire liée au Covid19)
ID de réunion : 910 1499 8294

Jury :
– Directeur de thèse : Philippe CHEVREL (Pr, IMT Atlantique), Wen-an ZHANG (Professeur, Zhejiang University of Technology, Chine)
– Co-encadrant : Fabien CLAVEAU (MCF, IMT Atlantique), Yu FENG (Professeur, Zhejiang University of Technology)
– Rapporteurs : James WHIDBORNE James (Professeur, Cranfield University, UK) ; Zhengguang WU (Professeur, Zhejiang University, Chine)
– Autres membres : Christophe AUBRUN (Professeur, Université de Lorraine); Thibault HILAIRE (MCF, Université Paris VI)

Résumé : Cette thèse apporte des contributions méthodologiques pour l’analyse et la synthèse systématiques de lois de commande implémentée par réseau, confrontées à plusieurs dégradations induites comme les pertes de paquets, les retards ou bien encore les effets de quantification. Plus précisément, les problématiques suivantes sont abordées : 1) sur la base d’un critère LQ stochastique, le problème de suivi de trajectoire pour un système discret multivariable, piloté via un réseau avec pertes de paquets est d’abord considéré. Une solution de co-conception régulateur–codeur/décodeur est proposée, permettant d’exploiter au mieux les capacités du réseau ; 2) le problème de filtrage robuste implémenté aussi sur un réseau avec pertes de paquets est ensuite traité. Une solution à base d’opérateur adjoint est proposé pour résoudre le problème de filtrage H∞, faisant appel à la résolution d’une équation de Riccati discrète modifiée; 3) se focalisant ensuite sur la problématique des estimateurs implémentés de manière distribuée, une méthodologie permettant en une fois de les concevoir et de choisir la réalisation la plus résiliente est ensuite présentée. Cette méthodologie tire profit d’une forme d’état descripteur spécifique, permettant de décrire et analyser les réalisations équivalentes, en explicitant notamment les retards internes et l’impact des phénomènes de quantification. Afin de valider ces différents outils méthodologiques, un exemple basé sur deux robots mobiles coopératifs est introduit. Cet exemple, traité simulation, permet de confronter ces développements méthodologiques sur un problème concret et réaliste. d’ordonnancement, Model-checking

Mots-clés : Commande par Réseau, Commande Robuste, Méthodologie de Co-conception, Commande LQ Stochastique, filtre H∞, Forme Descripteur
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Abstract: This thesis presents several methodological contributions for the systematic analysis and synthesis of networked control systems subjected to multiple network-induced factors, such as packet dropouts, delays, quantization effects. Specifically, the following researches are considered in the thesis: 1) the stochastic LQ control under asymptotic tracking is considered for multiple-input-multiple-output discrete-time system over lossy channels, where the controller-coding co-design approach is adopted to take full advantage of the network resources; 2) the robust filtering problem is considered also over lossy channels, where an adjoint operator-based approach is proposed to solve the considered H∞ filtering problem and a modified discrete-time algebraic Riccati equation-based solution is further proposed to design the corresponding H∞ filter; 3) Taking into consideration the networked estimators, implemented in a distributed way, a methodology making possible both their design and the choice of the most resilient realization is introduced. This methodology is based on a descriptor model-used to describe in a unifying framework all the equivalent realizations, with the internal time delays and finite word length effects. Based on this descriptor model, the design and realization optimization for the estimator is thus achieved. To verify the effectiveness of the proposed methods mentioned above, a platform with two cooperative mobile robots is introduced as an illustrative example. Several simulations permit us to test and validate our different methodological contributions on a concrete and realistic problem.

Keywords: Networked Control System, Robust Control, Co-design Methodology, Stochastic LQ Control, H∞ filtering, Descriptor Model

Yang Deng, doctorant au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Estimation du retard et commande prédictive des systèmes à retard avec une classe de retards divers » / « Delay estimation and predictor-based control of time-delay systems with a class of various delays »

mercredi 8 juillet à 10h30 en visioconférence sur Zoom (https://ec-nantes.zoom.us/j/96608195455) et se déroulera dans l’amphi du Bâtiment S de Centrale.

Jury :
– Jean-Pierre RICHARD, Professeur des université, Ecole Centrale de Lille
– Alexandre SEURET, Directeur de Recherche CNRS, LAAS Toulouse
– Pierdomenico PEPE, Professeur des universités, Université de L’Aquila, Italie
– Franck PLESTAN, Professeur des Universités, École Centrale de Nantes
– Emmanuel MOULAY, Chargé de Recherche CNRS-HdR, Université de Poitiers
– Vincent LECHAPPE, Maître de conférence, INSA Lyon

Résumé :
Le retard est un phénomène largement présent dans les systèmes de commande (i.e. retard physique, latence de communication, temps de calcul) et peut en dégrader les performances ou même les déstabiliser. Si le retard est faible, la stabilité en boucle fermée peut être garantie par des lois de commande conventionnelles mais ces techniques ne sont plus efficaces si le retard est long. Cette thèse est dédiée à la commande des systèmes à retard avec retards longs inconnus ou avec des retards incertains. Pour compenser les retards longs, la commande prédictive est adoptée et des techniques d’estimation de retard sont développées. Selon les différents types de systèmes et de retards, trois objectifs sont visés dans la thèse. Le premier objectif considère la commande des systèmes linéaires avec retards constants inconnus pour lesquels un nouvel estimateur de retard est proposé pour estimer les retards inconnus. Le retard estimé est ensuite utilisé dans la commande prédictive pour stabiliser le système. Le deuxième objectif se concentre sur la stabilisation pratique des systèmes commandés à distance avec des retards inconnus variants. Dans ce cas, les retards sont estimés de manière pratique : une boucle de communication spécifique est utilisée pour estimer le retard en temps fini puis le système est stabilisé par une commande prédictive. Les tests expérimentaux réalisés sur un réseau WiFi ont montré que l’algorithme permet d’estimer de manière robuste les retards variants. Le dernier objectif est consacré à la commande des systèmes commandés en réseau avec retards variants. La commande prédictive discrète est utilisée pour compenser les retards longs et variants et les réordonnancements de paquets dans le canal capteur-contrôleur sont également considérés. De plus, cette méthode est validée par l’asservissement visuel d’un pendule inverse commandé en réseau. Les performances obtenues sont meilleures que les méthodes de commande non-prédictives classique.

Mots-clés : Système à retard, retard long, estimation du retard, commande prédictive, système commandé en réseau

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Abstract: Time-delay is a widely-found phenomenon (i.e. physical dead time, communication latency, computation time) in real control systems, which can degrade the performances of the system or destabilize the system. If the time-delay is small, then the closed-loop stability can be guaranteed with conventional control techniques; but these techniques are no longer effective if the time-delay is long. This thesis is dedicated to the control of time-delay systems with unknown or uncertain long time-delays. In order to compensate long time-delays, the predictor-based control technique is adopted, and the delay estimation techniques are developed to assist the predictor-based controller. According to the different types of the systems and the time-delays, three objectives are analyzed in the thesis. The first objective considers the control of LTI systems with unknown constant delays, a new type of delay estimator is proposed to estimate the unknown time-delays, then it is plugged into a predictor-based controller to stabilize the system. The second objective focuses on the practical stabilization of remote control systems with unknown time-varying delays, at this time, the time-delays are estimated by a practical way: a specific communication loop is used to estimate the round-trip delay in finite time, and the system is stabilized with a predictor-based controller. This practical delay estimation algorithm is implemented on a real WiFi network, it can estimate the time-varying delays with good performances and robustness. The last objective is devoted to the control of networked control systems with time-varying delays, the discrete predictor-based control techniques are used to compensate long time-varying delays, and the packet reordering in the sensor-to-controller channel is also considered. Moreover, this control solution is validated on a networked visual servo inverted pendulum system, and the control performances are fairly better than the non-predictive control methods.

Keywords: Time-delay system, long delay, delay estimation, predictor-based control, networked control system.