Équipe Automatique et Systèmes (A&S)

L’équipe Automatique et Systèmes du LIAS travaille sur deux thèmes majeurs de l’automatique, à savoir l’identification et la commande des systèmes.

Dans le cadre de l’identification, l’équipe s’intéresse à la modélisation, l’identification et le diagnostic des systèmes non linéaires et des systèmes régis par des équations aux dérivées partielles. L’objectif est de fournir une connaissance du système que l’on souhaite analyser, commander, observer ou surveiller. Les nombreux développements conduits au LIAS permettent de proposer de nouveaux algorithmes, de faciliter leur utilisation, d’améliorer leur convergence et d’accéder à la connaissance physique. Des travaux sont également menés sur le diagnostic des systèmes par estimation paramétrique, essentiellement appliqués dans le domaine des machines électriques. Enfin, des recherches portent sur la modélisation et l'identification des interfaces de diffusion grâce à la définition originale d'un opérateur d'intégration fractionnaire.

La seconde problématique de l’équipe porte sur la commande des systèmes multivariables. Un travail consiste en l’analyse, c’est-à-dire la recherche de conditions numériquement exploitables qui permettent d’attester ou non de la stabilité des systèmes étudiés, ou encore d’attester d’un certain niveau de performances (performances transitoires ou rejet de perturbations). S’ensuit la commande, c’est-à-dire la recherche d’algorithmes de contre-réaction qui permettent d’atteindre les performances précédemment mentionnées. La classe des systèmes considérés est large : elle couvre les systèmes linéaires et non linéaires, les systèmes incertains, les systèmes fractionnaires, les systèmes multidimensionnels (nD), systèmes avec ou sans retard, etc. De nombreuses applications relèvent du génie électrique et de son utilisation dans le domaine des énergies renouvelables.

Problématique Scientifique

  • Modélisation et identification : des systèmes multivariables à représentation continue, des systèmes à paramètres variant linéairement (LPV), des interfaces de diffusion ;
  • Identification en boucle fermée ;
  • Diagnostic des systèmes par estimation paramétrique et intelligence artificielle ;
  • Analyse et commande : des systèmes fractionnaires (d’ordre non entier), des systèmes multidimensionnels (procédés répétitifs, EDP), des systèmes implicites, périodiques, positifs, des systèmes à retards ;
  • Placement robuste de pôles ;
  • Contrôle actif.

Domaines d'application

  • Transports (motorisation hybride, moteurs flex fuel...) ;
  • Télécommunications ;
  • Gestion et distribution de l'énergie (réseaux intelligents d’énergie, comptage, facturation...) ;
  • Energies renouvelables (solaire, éolienne, hydrolienne...) ;
  • Machines électriques ;
  • Robotique (robots à câbles, interfaces haptiques...) ;
  • Échangeurs de chaleur ;
  • Traitement des eaux ;
  • Capteurs logiciels ;
  • Contrôle des écoulements ;
  • Dépollution d’un réseau électrique.

Méthodes, Techniques et Approches Mises en œuvre

  • Identification : erreur de sortie, algorithmes des sous-espaces, en boucle fermée, réseaux de neurones à temps continu, modèles LPV et non linéaires ; initialisation des algorithmes à erreur de sortie, étude de convergence, moments partiels réinitialisés, identification avec information a priori ;
  • Commande : approche LMI, S-procédure, lemme KYP, systèmes à paramètres complexes, quaternions, DU-stabilité robuste, S-régularité, approche « Euler-Lagrange », placement de structure propre ;
  • Modélisation : machines électriques en défauts, circuits magnétiques, systèmes régis par des équations aux dérivées partielles ;
  • Simulation : éléments finis, systèmes régis par des équations aux dérivées partielles.

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