Identification paramétrique en boucle fermée par une commande optimale basée sur l’analyse d’observabilité
Auteur / Autrice : | Jun Qian |
Direction : | Pascal Dufour, Madiha Nadri |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique |
Date : | Soutenance le 14/09/2015 |
Etablissement(s) : | Lyon 1 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Automatique et de Génie des Procédés (Lyon) |
Jury : | Président / Présidente : Xavier Bombois |
Examinateurs / Examinatrices : Marion Gilson, Alain Rapaport | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Isabelle Queinnec, Abderrazak Latifi |
Résumé
Dans un objectif conjoint d'identification paramétrique en ligne, les méthodes développées dans cette thèse permettent de concevoir en ligne et en boucle fermée les entrées optimales qui enrichissent les informations contenues dans l'expérience en cours. Ces méthodes reposent sur des mesures en temps réel du procédé, sur un modèle dynamique non linéaire (ou linéaire) multi-variable choisi du procédé, sur un modèle de sensibilité des mesures par rapport aux paramètres à estimer et sur un observateur non linéaire. L'analyse de l'observabilité et des techniques de commande prédictive permettent de définir la commande optimale qui est déterminée en ligne par optimisation sous contraintes. Des aspects de stabilisation sont également étudiés (via un apport de contraintes fictives ou via une technique de Lyapunov). Enfin, une loi de commande explicite pour le cas particulier du système d'ordre un est développée. Des exemples illustratifs sont traités via le logiciel ODOE4OPE : un bioréacteur, un réacteur continu parfaitement agité et une aile delta. Ces exemples permettent de voir que l'estimation des paramètres peut être réalisée avec une bonne précision, et à moindre coût expérimental en une expérience