Thèse soutenue

Robustesse des systèmes homogènes échantillonnés : application aux systèmes multi-agents

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Florence Josse
Direction : Emmanuel MoulayEmmanuel Bernuau
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, signal et robotique
Date : Soutenance le 09/12/2021
Etablissement(s) : Poitiers
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie des Systèmes, Mathématiques, Informatique (Limoges ; 2018-2022)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM - XLIM / XLIM
faculte : Université de Poitiers. UFR des sciences fondamentales et appliquées
Jury : Président / Présidente : Mohamed Djemai
Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Moulay, Emmanuel Bernuau, Patrick Coirault
Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Prieur, Denis Efimov

Résumé

FR  |  
EN

Ce mémoire traite du problème de la robustesse des systèmes homogènes échantillonnés soumis à une perturbation externe. Tout d'abord, une présentation du concept d'homogénéité sous ses différentes déclinaisons (homogénéité classique, pondérée puis géométrique) est proposée. Puis quelques rappels sur la stabilité des systèmes contrôlés et les résultats principaux concernant les systèmes homogènes s'ensuivent. Un récapitulatif des principaux modes d'échantillonnage de la commande et des problèmes rencontrés au niveau de la stabilité est exposé. Des lois de commande homogènes de degré négatif sont utilisées afin de pallier ces difficultés. Ensuite, la problématique de la robustesse des systèmes homogènes échantillonnés de degré négatif soumis à une perturbation externe est abordée. Le principal résultat montre la convergence pratique de l'état des systèmes contrôlés dans une boule homogène dont le diamètre est fonction du pas d'échantillonnage, du degré d'homogénéité et de l'intensité de la perturbation externe. Après cela, il est appliqué aux systèmes multi-agents dans le cadre du suivi par consensus à l'aide de lois de commande homogènes de degré négatif où l'accélération du leader est assimilable à une perturbation externe au système. Ce résultat est enfin illustré au moyen de simulations d'un système multi-agent constitué par un leader et 5 agents.