EStimation COmmande et DIagnostic

Responsable : Rachid OUTBIB

Mots clés :Identification des paramètres, Observateurs, Systèmes non linéaires, Commande des processus, Equation de la chaleur, Equation de Schrödinger, Diagnostic, Pronostic, Tolérance aux défauts, Energies renouvelables, Systèmes multi-énergies, Gestion d’énergie, Stockage d’énergie, Machines électriques, Propulsion électrique, électronique de puissance, Réseaux électriques, Véhicule, Drones, Moteur diesel, Neurosciences, Biomécanique. Sécurité des systèmes, Serre agricole.

Objectif scientifique

Les thèmes centraux du projet concernent l’estimation, la commande et le diagnostic/pronostic des systèmes. L’objectif est double. D’une part, le projet participera aux recherches, à caractère théorique, entamées depuis des décennies et qui visent la maîtrise des systèmes complexes. Notre but est de développer des méthodologies pour la modélisation, l’identification des paramètres, la reconstruction de l’état, le contrôle du comportement et la surveillance d’un système. D’autre part, le projet contribuera à l’étude de processus réels qui sont issus, par exemple, du génie électrique, du véhicule (automobile ou drones) ou des neurosciences.


Activité de recherche

Les activités de recherche du projet s’organiseront autour, d’une part, de travaux à caractère théorique et, d’autre part, des études spécifiques pour des applications industrielles.

1. Méthodologies
Les travaux de recherche, à caractère théorique, s’articuleront au tour de trois problématiques.

1.1. Estimation
La modélisation est la phase initiale de l’automatique moderne. Une fois que le modèle est établi, il reste à déterminer la valeur des paramètres du système. Dans le cadre de ce projet, nous développerons des méthodologies d’identification des paramètres pour les systèmes linéaires de nature multi-modèles ou pour les systèmes non linéaires. Par ailleurs, il est important de reconstruire l’évolution temporelle des variables d’état non mesurées à partir de celles qui sont mesurées. L’algorithme qui réalise cet objectif s’appelle un observateur. À travers ce projet, nous continuerons à développer des activités de recherche sur la problématique de l’observation. Plus précisément, nous nous intéresserons à la synthèse d’observateurs pour les systèmes non linéaires et notamment pour les systèmes à entrées inconnues ou encore sous la contrainte de la convergence de l’erreur en temps fini. Il convient de préciser que cet axe de recherche est stratégique pour la commande par rétroaction et pour le diagnostic/pronostic.

1.2. Commande
La commande des systèmes est un axe qui fait l’objet d’une intense recherche scientifique internationale. Dans le cadre de ce projet, nous nous intéresserons à cette problématique. Plus précisément, nous considérons le problème de la stabilisation par rétroaction, ou par retour d’état estimé, des systèmes non linéaires qui sont définis par des champs de vecteurs de nature non dérivable. Une deuxième activité sur ce thème est celle de la commande dite tolérante aux défauts. La tâche principale qui incombe à ce type de commandes est de synthétiser des lois de commande avec une structure permettant de garantir la stabilité et les performances du système même lorsque des capteurs ou des actionneurs sont défaillants. Il s’agit de réaliser une reconfiguration active avec un placement de capteurs pertinent.

1.3. Diagnostic/Pronostic
La surveillance comporte deux fonctions complémentaires : la détection et le diagnostic. La détection permet de décider si le système comporte un ou plusieurs défauts. Le diagnostic consiste à localiser les défauts, à évaluer leur criticité et à identifier leurs causes. Nous continuerons, à travers ce projet, à développer des activités de recherche sur le diagnostic en explorant des approches fondées sur l’utilisation de modèles ou en utilisant celles qui sont guidées par les données. Une originalité des travaux de ce projet sera celle du pronostic. Le pronostic est défini comme étant la détermination, en un horizon de temps fini, de l’occurrence possible d’un défaut.

2. Applications
Les applications considérées dans le cadre de ce projet concernent les domaines du transport, de l’énergie, de la biologie et du climat.

2.1. Transport
Dynamique du véhicule. Le contrôle de la dynamique d’un véhicule (commande de la vitesse, suivi d’une trajectoire, etc.) peut contribuer à la sécurité des passagers et à leur confort. Dans ce projet, nous nous intéresserons à la modélisation, la simulation et la synthèse de lois de commande. La modélisation, en vue du diagnostic, sera réalisée de sorte à décrire la propagation des défauts et la stratégie de diagnostic sera fondée sur la synthèse d’observateurs. L’objectif de la commande est le contrôle du véhicule et le suivi de trajectoire. Les lois de commande seront synthétisées à partir de modèles non linéaires suffisamment fins afin d’opérer dans de larges plages de fonctionnement.

Moteur diesel. Nos travaux de recherche sur le moteur diesel peuvent être regroupées en de types. Le premier type d’activités, à caractère académique, sera dédié aux moteurs à faibles puissances. Nous considérons le problème du contrôle des émissions des particules du moteur. Ce problème, et malgré les avancées significatives des constructeurs d’automobiles, reste tout à fait d’actualité. À travers ce projet, nous développerons des activités sur la commande du régime du moteur en vue de la réduction des émissions. Le deuxième type d’activités sera réalisé, en collaboration avec des industriels (DCNS, EDF, …), dans le cadre du projet BMCI. Il concernera les moteurs à fortes puissances. Il s’agit des moteurs utilisés dans les bateaux ou pour des applications en stationnaire (industrie ou habitat). L’objectif est de concevoir un outil de diagnostic dédié qui soit suffisamment générique pour être utilisé dans une large gamme de moteurs.

Drones. Les activités sur les drones seront effectuées en étroite collaboration avec l’ONERA, la DGA et l’école de l’air à Salon. Ces activités seront regroupées en deux types. Le premier type concernera la modélisation, le diagnostic et l’accommodation et la tolérance aux défauts des drones (quadrirotors, ailes battantes, …). Le deuxième type sera dédié à la problématique de « voir et éviter » en vue de l’insertion des drones dans la circulation aérienne.

Propulsion électrique. De nos jours, la propulsion électrique est présente dans le transport terrestre, maritime et aéronautique. Ceci est dû à sa disponibilité et sa souplesse d’utilisation. Par ailleurs, et pour répondre aux critères de performances exigés et aux enjeux sociétaux (raréfaction des hydrocarbures et environnement), de nombreux laboratoires de recherche en synergie avec les constructeurs d’automobile s’intéressent activement aux véhicules à propulsion tout électrique ou hybride. Dans le cadre de ce projet, nous continuerons à développer des activités sur la commande et le diagnostic et la commande pour la conception d’un système à propulsion électrique fiable et robuste.

2.2. Énergie
Procédés à multi- sources d’énergie. Le but de cette action est d’optimiser les échanges énergétiques dans le contexte d’un dispositif hybride constitué de plusieurs sources (Pile à combustible, éoliennes, etc.) et un dispositif de stockage (Batteries, supercondensateurs, etc.) et un système de conversion et de contrôle/commande et plusieurs charges (motorisations et auxiliaires). Ce problème peut être formulé en termes de commande sous contraintes. Notre démarche consiste à utiliser des approches de commande que sont la commande optimale, le mode de glissement en vue d’implanter ces stratégies sur des processus réels. Cette action sera réalisée en collaboration avec le laboratoire IUSTI à travers le projet SUPER financé par l’institut CARNOT STAR.

Réseaux électriques. À travers le projet FORCE, conçu en collaboration avec des industriels (Sodielec, G2C Informatique, …) et financé par la région PACA, des activités de recherche seront développées sur les réseaux électriques. Ces activités viseront l’élaboration de stratégies de diagnostic de défauts au sein du réseau ainsi que l’optimisation de sa mise en oeuvre.

2.3. Biologie
Station d’épuration. Le but est la mise en place d’une approche intégrant le génie des procédés et l’automatique en vue de la conduite des procédés biotechnologiques pour le traitement des eaux usées. Dans le cadre de ce projet, nous développerons des outils qui seront utilisés pour la réalisation des systèmes de conduite permettant l’optimisation et le contrôle de procédés afin d’assurer une bonne reproductibilité et une qualité constante des produits.

Neurosciences et biomécanique. L’objectif est d’identifier le critère minimisé par la nature dans les mouvements humains. L’idée d’un « principe d’inactivation » a été dégagée, mettant en évidence un coût minimisé de la forme « travail absolu ». Les mécanismes humains de reconstruction d’images obéissent au modèle de J. PETITOT, qui conduit à appliquer aux données visuelle le noyau de la chaleur associé à un opérateur hypoelliptique naturel sur le groupe des déplacements. Nous avons calculé ce noyau, en terme des fonctions de MATHIEU.

2.4. Climat
Nous poursuivons les approches d’identification du système hiérarchisé serre agricole au sens microclimat suite aux résultats encourageants concernant une approche multi- modèle. La méthodologie testée est basée sur l’expertise et l’analyse en composantes principales, la définition des sous- modèles par réseaux de neurones et la supervision par logique floue. Une connexion est à développer avec l’estimation au sens des modèles multicomportements.