Robust LPV multivariable automotive global chassis control

• Auteur / Autrice : Charles Poussot-Vassal
• Direction : Luc Dugard, Olivier Sename
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Grenoble INPG
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Performances

Véhicules automobiles

Systèmes linéaires

Commande robuste

Résumé

Nous étudions dans cette thèse les problèmes liés à la Commande Globale de Châssis (CGC) automobile. L'objectif est de développer des méthodes pour piloter différents actionneurs du véhicule (suspensions, freinage et direction) afin de les faire collaborer, dans le but d'améliorer le confort et la sécurité, et, de maitriser la dynamique du véhicule. Ce problème est complexe car il implique des dynamiques variées, non linéaires et de fortes contraintes au niveau des actionneurs. Les méthodes et outils utilisés sont issus des récents développements de l'automatique dans le domaine de la commande robuste pour les systèmes linéaires à paramètres variant (LPV). Dans ce contexte, les principaux thèmes développés concernent la modélisation, l'analyse et le contrôle des véhicules automobiles, ainsi que le contrôle robuste des systèmes LPV, utilisant les outils des inégalités linéaires matricielles (LMIs). Les principaux résultats traitent du développement de méthodes LPV pour la synthèse de commande robuste de suspension semi-active et de la synthèse de contrôle global de châssis (CGC) garantissant sécurité et agrément de conduite.

In this thesis, the automotive global chassis control problem is treated. The objective is to develop methodologies to control the different vehicle actuators (suspension, braking and steering systems) to enhance comfort and safety, and, to control the ground vehicle dynamics. Since it implies many different and nonlinear phenomena and constrained actuators, this problem turns to be very complex to solve. The tools and methods used are inspired from the recent developments in automatic control, and especially from the one from the robust control community applied to Linear Parameter Varying (LPV) systems. In this framework, we focus on the modeling, the analysis and the control of automotive systems as well as robust control for LPV systems, using the Linear Matrix Inequality (LMI) tools. The main results concern the development of a new semi-active suspension controller and an adaptive global chassis control using the robust LPV approach.