Synthèse de contrôleurs prédictifs auto-adaptatifs pour l'optimisation des performances des systèmes

Synthesis of self-adaptive predictive controllers for optimizing system performance

• Auteur / Autrice : Marwa Turki
• Direction : Nicolas Langlois, Adnan Yassine
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, signal, productique, robotique
• Date : Soutenance le 12/10/2018
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut de recherche en systèmes électroniques embarqués (Saint-Étienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; 2001-...)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation de la thèse : Université de Rouen Normandie (1966-....) - Ecole supérieure d'ingénieurs en génie électrique (Rouen)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en systèmes électroniques embarqués (Saint-Étienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; 2001-...) - Laboratoire de Mathématiques Appliquées du Havre (Le Havre, Seine-Maritime)
• Jury : Président / Présidente : Isabelle Queinnec
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hervé Guéguen, Estelle Courtial, Frank Allgöwer
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sami Othman, Hervé Guéguen

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation mathématique

Systèmes adaptatifs

Calcul adaptatif

Commande prédictive

Mots clés libres

Modèle prédictive contrôle

Optimisation des paramètres

Approche analytique

Prise en compte des contraintes

Stabilité optimale garantie

Améliorer la matrice Hessienne

Model-based predictive control

Tuning approach

Analytical approach

Taking into account constrains

Optimal stability guaranteed

Improving the Hessian matrix

Résumé

Bien que la commande prédictive fasse appel à des paramètres ayant une signification concrète, la valeur de ces derniers impacte fortement les performances obtenues du système à contrôler. Leur réglage n’étant pas trivial, la littérature fait état d’un nombre conséquent de méthodes de réglage. Celles-ci ne garantissent cependant pas des valeurs optimales. L’objectif de cette thèse est de proposer une approche analytique et originale de réglage de ces paramètres. Initialement applicable aux systèmes MIMO linéaires, l’approche proposée a été étendue aux systèmes non linéaires avec ou sans contraintes et pour lesquels il existe un modèle Takagi-Sugeno (T-S). La classe des systemès non linéaires considérés ici est écrite sous la forme quasi-linéaire paramétrique (quasi-LPV). Sous l’hypothese que le système soit commandable et observable, la méthode proposée garantit la stabilité optimale de ce système en boucle fermée. Pour ce faire, elle s’appuie, d’une part, sur une technique d’amélioration du conditionnement de la matrice hessienne et, d’autre part, sur le concept de rang effectif. Elle présente également l’avantage de requérir une charge calculatoire moindre que celle des approches identifiées dans la littérature. L’intérêt de l’approche proposée est montré à travers l’application en simulation à différents systèmes de complexité croissante. Les travaux menés ont permis d’aboutir à une stratégie de commande prédictive auto-adaptative dénommée ''ATSMPC'' (Adaptive Takagi-Sugeno Model-based Predictive Control).

Even though predictive control uses concrete parameters, the value of these latter has a strong impact on the obtained performances from the system to be controlled. Their tuning is not trivial. That is why the literature reports a number of adjustment methods. However, these ones do not always guarantee optimal values. The goal of this thesis is to propose an analytical and original tuning tuning approach of these parameters. Initially applicable to linear MIMO systems, the proposed approach has been extended to non-linear systems with or without constraints and for which a Takagi-Sugeno (T-S) model exists. The class of nonlinear systems considered here is written in quasi-linear parametric form (quasi-LPV). Assuming that the system is controllable and observable, the proposed method guarantees the optimal stability of this closed-loop system. To do this, it relies, on the one hand, on a conditioning improving technique of the Hessian matrix and, on the other hand, on the concept of effective rank. It also has the advantage of requiring a lower computational load than the approaches identified in the literature. The interest of the proposed approach is shown through the simulation on different systems of increasingcomplexity. The work carried out has led to a self-adaptive predictive control strategy called ''ATSMPC'' (Adaptive Takagi-Sugeno Model-based Predictive Control).