Systèmes non linéaires et procédés

SNLEP

Expertises scientifiques :

Modélisation, Contrôle et Optimisation

Le thème de recherche de l’équipe SNLEP concerne le développement théorique et la mise en oeuvre d’outils pour : Analyser, Modéliser, Simuler, Contrôler et Optimiser les systèmes en Génie des Procédés.

Nos développements théoriques sont motivés par les applications pratiques rencontrées à travers les collaborations avec les partenaires industriels et universitaires. Plus précisément, nos travaux couvrent divers aspects de l’automatique : la modélisation, l’identification, l’observation, le diagnostic et la commande.

  • La modélisation concerne les procédés de polymérisation, de cristallisation, de lyophilisation. Nous exploitons principalement les bilans de chaleur et de matière, la diffusion de chaleur et de matière, le transfert entre les phases et les bilans de populations dans les procédés particulaires pour concevoir des modèles propices à la simulation, la supervision et la commande.
  • L’observation porte sur la conception d’algorithmes permettant l’estimation en lignes de paramètres et quantités inconnus du modèle.
  • Le diagnostic de défaut concerne la détection de pannes et anomalies qui affectent un procédé.
  • La commande porte sur les problèmes de stabilisation des systèmes en dimension finie et infinie.

Les procédés principalement concernés par l’équipe SNLEP sont : les procédés de polymérisation, les procédés de cristallisation et les procédés de séchage 

Responsable : Hassan Hammouri

En construction

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270 documents

  • Michelangelo Bin, Daniele Astolfi, Lorenzo Marconi. Robust internal model design by nonlinear regression via low-power high-gain observers. 2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC), Dec 2016, Las Vegas, United States. pp.4740-4745, ⟨10.1109/CDC.2016.7798992⟩. ⟨hal-02304179⟩
  • Mohamed Abdelmoula Benlahrache, Sami Othman, Nida Sheibat-Othman. Fault tolerant control of wind turbine using Laguerre and Kautz MPC for compensation. 2016 European Control Conference (ECC), Jun 2016, Aalborg, France. ⟨10.1109/ECC.2016.7810570⟩. ⟨hal-01901787⟩
  • Ngoc-Tu Trinh, Vincent Andrieu, Cheng-Zhong Xu. Multivariable PI controller design for 2 \texttimes 2 systems governed by hyperbolic partial differential equations with Lyapunov techniques. Proceedings of the 2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC), 2016, Las Vegas, USA, Unknown Region. pp.5654-5659, ⟨10.1109/CDC.2016.7799138⟩. ⟨hal-01923332⟩
  • Amira Abdelkader, Moez Boussada, Koffi Fiaty, Hassan Hammouri, Ahmed Said Nouri. Actuator fault detection identification and isolation via high-gain observer for an olive oil waste esterification in a Semi Continuous Stirred Tank Reactor. 2015 16th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), Dec 2015, Monastir, France. ⟨10.1109/STA.2015.7505232⟩. ⟨hal-01902132⟩
  • Daniele Astolfi, Laurent Praly, Lorenzo Marconi. Approximate regulation for nonlinear systems in presence of periodic disturbances. 2015 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Dec 2015, Osaka, France. pp.7665-7670, ⟨10.1109/CDC.2015.7403431⟩. ⟨hal-02297781⟩
  • Chouaib Afri, Laurent Bako, Vincent Andrieu, Pascal Dufour. Adaptive identification of continuous time MIMO state-space models. 54th IEEE CDC, Dec 2015, Osaka, Japan. pp.5677-5682, ⟨10.1109/CDC.2015.7403110⟩. ⟨hal-01265057⟩
  • Vincent Grelet, Pascal Dufour, Madiha Nadri, Vincent Lemort, Thomas Reiche. Explicit multi model predictive control of a waste heat Rankine based system for heavy duty trucks. 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC) 2015, Dec 2015, Osaka, Japan. pp.179-184, ⟨10.1109/CDC.2015.7402105⟩. ⟨hal-01265059⟩
  • Nida Sheibat-Othman, Sami Othman, T. Raoaa, A. Sakly, Peter F. Odgaard, et al.. Estimation of the wind turbine yaw error by support vector machines. 9th IFAC symposium on Control of Power and Energy Systems (CPES 2015),, Dec 2015, Delhi, India. ⟨hal-01996669⟩
  • Vincent Grelet, Vincent Lemort, Madiha Nadri, Pascal Dufour, Thomas Reiche. Waste heat recovery Rankine cycle based system modeling for heavy duty trucks fuel saving assess- men. 3rd ASME International Seminar on Organic Rankine Cy cle (ORC) Power Systems 2015, Oct 2015, Brussels, Belgium. paper 67. ⟨hal-01265061⟩
  • Vincent Grelet, Pascal Dufour, Madiha Nadri, Vincent Lemort, Thomas Reiche. Model based control for Waste Heat Recovery Heat Exchangers Rankine cycle based system in heavy duty trucks. 3rd ASME International Seminar on Organic RankineCycle (ORC) Power Systems 2015, Oct 2015, Brussels, Belgium. paper 191. ⟨hal-01265060⟩

Responsable d’équipe :

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