Identification paramétrique en boucle fermée par une commande optimale basée sur l’analyse d’observabilité

Etudiant :Jun Qian

Date de la soutenance :20150326

Commentaire :20150326

Dans un objectif conjoint d’identification paramétrique en ligne, les
méthodes développées dans cette thèse permettent de concevoir en ligne et
en boucle fermée les entrées optimales qui enrichissent les informations
contenues dans l’expérience en cours. Ces méthodes reposent sur des
mesures en temps réel du procédé, sur un modèle dynamique non linéaire (ou
linéaire) multi-variable choisi du procédé, sur un modèle de sensibilité
des mesures par rapport aux paramètres à estimer et sur un observateur non
linéaire. L’analyse de l’observabilité et des techniques de commande
prédictive permettent de définir la commande optimale qui est déterminée
en ligne par optimisation sous contraintes. Des aspects de stabilisation
sont également étudiés (via un apport de contraintes fictives ou via une
technique de Lyapunov). Enfin, une loi de commande explicite pour le cas
particulier du système d’ordre un est développée. Des exemples
illustratifs sont traités via le logiciel ODOE4OPE : un bio-réacteur, un
réacteur continu parfaitement agité et une aile delta. Ces exemples
permettent de voir que l’estimation des paramètres peut être réalisée avec
une bonne précision, et à moindre coût expérimental en une expérience.

Mots-Clés: Identification paramétrique en ligne en boucle fermée, commande
prédictive, observation, design d’expériences optimales, observabilité,
modèle de sensibilité.

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