Contribution à l'estimation d'état par méthodes ensemblistes ellipsoidales et zonotopiques
Auteur / Autrice : | Dory Merhy |
Direction : | Cristina Stoica-Maniu |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique |
Date : | Soutenance le 24/10/2019 |
Etablissement(s) : | Université Paris-Saclay (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....) - Universidad de Sevilla (Espagne). Departamento de IngenierIía de sistemas y automática |
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019) | |
Jury : | Président / Présidente : Antoine Girard |
Examinateurs / Examinatrices : Cristina Stoica-Maniu, Antoine Girard, Nacim Ramdani, José Manuel Bravo Caro, Dan Selisteanu, Christophe Combastel, Teodoro Álamo Cantarero, Eduardo Fernandez Camacho | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Nacim Ramdani, José Manuel Bravo Caro, Dan Selisteanu |
Mots clés
Résumé
Dans le contexte des systèmes dynamiques, cette thèse développe des techniques d'estimation d'état ensemblistes pour différentes classes de systèmes. On considère pour cela le cas d'un système standard linéaire invariant dans le temps soumis à des perturbations, des bruits de mesure et des incertitudes inconnus, mais bornés. Dans une première étape, une technique d'estimation d'état ellipsoïdale est étendue, puis appliquée sur un modèle d'octorotor utilisé dans un contexte radar. Une extension de cette approche ellipsoïdale d'estimation d'état est proposée pour des systèmes descripteurs. Dans la deuxième partie, nous proposons une méthode fondée sur la minimisation du P-rayon d'un zonotope, appliquée à un modèle d'octorotor. Cette méthode est ensuite étendue pour traiter les systèmes affines par morceaux. Dans la continuité des approches précédentes, un nouveau filtre de Kalman sous contraintes zonotopiques est proposé dans la dernière partie de cette thèse. En utilisant la forme duale d'un problème d'optimisation, l'algorithme projette l'état sur un zonotope qui forme l'enveloppe de l'ensemble des contraintes auxquelles l'état est soumis. La complexité de l'algorithme est ensuite améliorée en remplaçant le zonotope initial par une forme réduite en limitant son nombre de générateurs.