Synthesis of state estimation and H∞ predictive control for networked control systems

par Yi-Ming Zhang

Thèse de doctorat en Automatique et Traitement du signal

Sous la direction de Nicolas Langlois.

  • Titre traduit

    Commande prédictive H-infini et estimation d'état optimale robuste pour le contrôle des systèmes en réseaux


  • Résumé

    This thesis mainly focuses on networked controlled systems, which induce problems such as network-induced delays, packet losses and out-of-order in both the control and the feedback channels. The contribution of this thesis is twofold: the synthesis of (i) a control law and (ii) a network-faced robust estimation algorithm solving both these issues. About control, state-based network-faced generalized predictive control has been investigated, with a design covering a greater number of packet losses if compared to existing approaches in the literature. The main contribution is the resolution of the stability problem for generalized predictive control for a given disturbance level. About state estimation, a Kalman filtering approach has been proposed, with a threshold-length buffer and a dropping over-delayed packet strategy. Based on a linear matrix inequality theorem and modified Riccati equations with packet arrival rate, a complete mathematical relationship between the estimator convergence and the threshold-based packet arrival process is established, so that to derive a stability condition. Furthermore, constraints on state vector and model uncertainties have been both considered. The effectiveness of the proposed methods is illustrated on two different automotive applications: battery state of charge estimation and electromagnetic valves control


  • Résumé

    Cette thèse traite principalement du contrôle des systèmes en réseau. Ces derniers présentent des désagréments relatifs aux paquets d’information transportés, tels que les retards induits par le réseau, des ordres d’arrivée aléatoires voire des pertes potentielles de paquets, que ce soit dans la chaîne directe et/ou dans la chaîne de retour. La contribution de cette thèse est double : il s’agit (i) de synthétiser une loi de commande et (ii) d’élaborer un algorithme d'estimation robuste palliant tous deux à ces problèmes. Une commande prédictive généralisée basée sur l’état du système est ainsi proposée. Par comparaison avec les approches de la littérature, elle permet de compenser un plus grand nombre de pertes de paquets. La contribution principale réside dans la résolution du problème de stabilité de la commande prédictive généralisée face à un niveau de perturbation donné. Concernant l’estimation d’état, une approche basée sur le filtrage de Kalman est proposée, avec un buffer sur la chaîne de mesures et une stratégie d’élimination des mesures dont le retard est supérieur à la taille du buffer. A partir d’inégalités matricielles linéaires et d’équations de Ricatti modifiées, une relation mathématique liant la convergence de l’estimateur au taux d'arrivée des paquets de mesures est obtenue. Cette relation permet de définir une condition de stabilité. Les présences potentielles de contraintes sur le vecteur d’état et d’incertitudes de modèle ont toutes les deux été considérées. L'efficacité des méthodes proposées est illustrée par deux applications liées à l’automobile : l’estimation de l’état de charge d’une batterie et le contrôle local d’une soupape électromagnétique

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Informations

  • Détails : 1 vol. (233 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 211- 220

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