Contribution à la commande robuste de la dynamique du véhicule

Contribution to vehicule dynamics robust control

• Auteur / Autrice : Wissam El Messoussi
• Direction : Ahmed El Hajjaji
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Automatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Amiens

Mots clés

Mots clés contrôlés

Véhicules automobiles

Commande robuste

Véhicules automobiles

Résumé

La croissance de l'utilisation de l'automobile dans le monde motive la recherche dans quatre axes principaux : l'aide à la conduite, la sécurité, le confort ou encore, l'optimisation de la consommation d'énergie et la protection de l'environnement. Dans cette thèse, nous nous intéressons plus au premier et deuxième axe. En effet, l'erreur humaine est parmi les causes principales des accidents. Les véhicules automobiles possèdent de plus en plus de systèmes d'aide à la conduite (ESP, ABS, AFU, ACC, REF, …), permettant d'assister le conducteur dans ces actions et ainsi assurer la sécurité et réduire le nombre d'accidents. La recherche dans ce domaine reste un challenge, dans les situations de conduite critiques, ces systèmes restent à optimiser. Nous proposons dans cette thèse des lois de commande robustes pour le véhicule en se basant sur l'approche de Lyapunov, les observateurs d'état et les techniques de placement de pôles. L'outil d'optimisation convexe LMI est utilisé pour résoudre les contraintes de commande. Dans le but de commander le véhicule, nous avons développé un modèle non linéaire à onze degrés de liberté. Ce modèle est ensuite approximé par un système flou de type T-S avec incertitudes paramétriques résultants des erreurs de modélisation ou des non-linéarités du véhicule (contact pneu/sol, variations brusques de la vitesse, …). Les outils d'analyse robustes utilisés dans cette thèse visent à calculer un correcteur robuste à ces variations, qui peuvent apparaître dans le système lui-même ou au niveau des actionneurs. Dans le but de valider les résultats de modélisation obtenus en théorie et en simulation, nous avons utilisé le logiciel de simulation de la dynamique du véhicule " veDYNA ". Nous avons aussi effectué des essais dynamiques sur piste avec un véhicule équipé d'un calculateur ESP/ABS ainsi que d'une centrale inertielle. Les données mesurées sont ensuite comparées aux résultats de simulations et montrent la validité du modèle développé.

The automotive domain is in permanent evolution and different challenges and objectives appear, whether these are of technological, safety or environmental nature. The use of automobiles is increasing worldwide and motivates research work in four main areas: drive assistance, safety, comfort, fuel economy and vehicle emissions. In this thesis, we focus on the first and second areas; drive assistance and safety. Whilst a variety of factors contribute to accidents, human errors account for a major part of them. For this reason, a variety of drive assistance systems are being developed by automotive manufacturers to automate mundane driving operations, reduce driver burden and prevent vehicles from spinning, drifting out and rolling over (ESP, ABS, AFU, ACC, REF,…), thus reducing accidents. The research work in this domain remains a challenge. Indeed, such systems are still under development to improve their efficiency in critical drive situations. This thesis focuses on this problem and deals with robust vehicle control. An 11-DOF mathematical model has been developed to describe vehicle dynamics. The nonlinear vehicle model was then approximated by a Takagi-Sugeno fuzzy model with structured parametric uncertainties to take into account plant dynamics and controller uncertainties as well as vehicle longitudinal velocity variation, in the control synthesis. In order to validate the developed vehicle model, we compared simulated data with recorded measured data using the software "veDYNA" of vehicle dynamics simulation and also an experimental vehicle equipped with ESP/ABS calculator. After some experiments and suitable driving manoeuvres were carried out, the measured data was then compared to the simulations data, showing a validation of the developed model.