Axes de recherche de l'équipe Automatique et Systèmes (A&S)

L'approche traditionnellement utilisée pour la représentation de l'information propre à un domaine, et pertinente par rapport à une problématique donnée, consiste à passer par une phase de modélisation où les différents aspects du domaine (pertinents pour la problématique) sont identifiés, ainsi que leurs relations et leurs attributs descriptifs. Ce modèle, qualifié de conceptuel, est ensuite utilisé comme base pour définir la structure logique des données qui représenteront, en machine, les informations nécessaires.

Dans un contexte de mutation importante des moyens de production et de distribution de l’énergie électrique, un des défis est d’optimiser les chaînes énergétiques de captation des énergies renouvelables et adapter les réseaux de distribution actuels, essentiellement basse tension, à cette production décentralisée et intermittente. Cette évolution amène à concevoir les réseaux électriques du futur qui engloberont de l’intelligence à partir des nouveaux compteurs communicants (smart meters) et autoriseront la circulation de flux d’information pour la gestion de l'énergie et pour une plus grande interactivité entre producteurs et consommateurs (Smarter Grids).

Même si tous les secteurs d’activités sont concernés, l'action GEN2RI s’intéresse essentiellement à deux domaines : l’habitat résidentiel, retenue pour son fort potentiel d’installation et de production d’électricité décentralisée et les réseaux de distribution électrique quant aux aspects énergétique et communicant.

Concernant l'aspect énergétique, l’objectif du groupe de travail est de concevoir des architectures et des chaînes de conversion adaptées à la fois aux systèmes multi-sources, avec ou sans stockage d'énergie, connectés ou non à un réseau de distribution, ce en assurant la continuité et la qualité de l’énergie.

Concernant l'aspect « communications », l'action GEN2RI s'intéresse à la surveillance et l’évaluation de la qualité de l’énergie sur un réseau basse tension, et à l’exploitation des moyens de comptage pour valider la disponibilité des réseaux à transmettre des flux d’information.

L'action GEN2RI cherche à mettre à profit les méthodes d'automatique développées dans l'équipe « Automatique et Systèmes » du LIAS pour optimiser les stratégies de gestion d'énergie. Le développement des réseaux intelligents de distribution génère également des interactions prometteuses avec l’équipe « Ingénierie Des Données ».

Tous ces axes de recherche engendrent des collaborations avec des partenaires régionaux, nationaux ou internationaux.

Les principaux thèmes abordés actuellement sont les suivants.

• optimisation multicritère pour le dimensionnement de systèmes hybrides de production renouvelable ;
• analyse et gestion des flux d’énergies dans les configurations isolées ou connectées au réseau de distribution ;
• optimisation des architectures et développement de topologies innovantes de convertisseurs de puissance ;
• maximalisation de l’extraction de puissance des structures dans des conditions défavorables ;
• modélisations et élaborations de commandes avancées des convertisseurs de puissance ;
• surveillance et quantification de la qualité de l’énergie des réseaux électriques ;
• évaluation des marges fonctionnelles entre énergie et signal sur un réseau de distribution basse tension.

L’ingénieur qui étudie un système fait toujours face à un compromis entre la précision du modèle utilisé qui doit être au plus proche de la réalité et une simplicité suffisante pour en permettre l’étude et l’exploitation. Avec l’apparition d’outils numériques et surtout technologiques de plus en plus développés, de nouvelles modélisations sont devenues possibles et sont aujourd’hui explorées avec succès. Parmi ses modélisations, on trouve les systèmes fractionnaires (qui font intervenir des dérivées d’ordres non entiers) et les systèmes multidimensionnels, dits systèmes nD (qui tiennent compte du fait que l’information, dans de nombreuses situations, se propage dans plusieurs directions). Les membres de ce groupe s’intéressent à l’identification, à l’analyse et à la commande de tels systèmes. Le champ théorique étant aussi vaste que l’automatique elle-même, il s’agit de se restreindre à certaines approches qui représentent les points forts du laboratoire.

Les principaux thèmes étudiés sont donc actuellement les suivants :

• identification et analyse (stabilité) des systèmes nD et fractionnaires ;
• commande des systèmes à retards via une approche nD ;
• analyse et commande des systèmes nD et fractionnaires par une approche du type commande robuste ;
• modélisation et identification des processus régis par des Equations à Dérivées Partielles (EDP) (diffusion, propagation) à l’aide de systèmes fractionnaires et nD.

D'un point de vue applicatif, on s'intéresse aux domaines suivants :

• caractérisation de systèmes thermiques ;
• caractérisation de systèmes électrochimiques (batteries, supercondensateurs) ;
• échangeurs de chaleur ;
• réservoirs d’eau chaude (géothermie).

Deux axes de recherche sont abordés dans ce groupe de travail. Le premier est le diagnostic des défauts dans les machines électriques. Les défauts étudiés sont de types électriques ou mécaniques. Nous développons des modèles de défauts qui dissocient la partie en défaut de la partie saine dans une machine électrique. Nous utilisons des méthodes d'identification paramétriques de type erreur de sortie avec information a priori. Le deuxième thème concerne la commande des machines électriques. Ce travail consiste d'une part, à proposer des stratégies de commande de la machine synchrone à aimants permanents (machine à pôles lisses en priorité), ce sans utiliser de capteur de position et de vitesse et d'autre part, à utiliser des techniques de commande modernes combinées à des excitatrices originales pour les génératrices synchrones.

Les principaux thèmes étudiés actuellement sont les suivants :

• commande sans capteurs des Machines Synchrones à Aimants Permanents ;
• optimisation des génératrices synchrones ;
• diagnostic des défauts électriques dans les MSAP ;
• diagnostic des défauts mécaniques dans les MSAP ;
• diagnostic des défauts électriques dans les Machines Asynchrones.

L’objectif de cette action est le développement et l'étude d'algorithmes de commande spécifiques aux problèmes de contrôle actif, ce dernier visant à minimiser des perturbations multi-sinusoïdales. Ces problèmes sont particulièrement présents dans la gestion d’un réseau électrique, la gestion d’énergie en général, le contrôle de vibrations, d’écoulements, etc. Le principe est d’utiliser un dispositif actif secondaire pour tenter de minimiser les perturbations exogènes que subit le procédé initial.

Depuis déjà de nombreuses années, la communauté scientifique a bien compris l’intérêt de la rétroaction (feedback) et donc des techniques de l’automatique dans la conception de ces dispositifs actifs, en remplacement ou en compléments des classiques dispositifs passifs.

L’action « Contrôle actif » s’inscrit dans l’étude des techniques modernes de l’automatique et cherche à mettre à profit les récentes recherches pour établir des lois de commande originales spécialement adaptées au contrôle actif. Elle a la chance de pouvoir s’appuyer sur les développements théoriques menées au sein de l’ensemble de l’équipe « Automatique et Systèmes » du LIAS et de pouvoir confronter ces développements à des applications concrètes, en collaboration avec les communautés concernées.

Les principaux thèmes étudiés et méthodes utilisées actuellement sont les suivants :

• Rejet de perturbations persistantes (multi sinusoïdales non stationnaires) par modèle interne ;
• Modélisation quaternionique des systèmes à perturbations sinusoïdales ;
• Contrôleur actif par bande fréquentielle (approche fréquentielle) ;
• Contrôleur actif de Type H2/Hinf ;
• Systèmes LPV, S-procédure.

D'un point de vue applicatif, on s'intéresse aux domaines suivants :

• Génie électrique (réseaux électriques, machines électriques, éolien ...) ;
• Transport (véhicule hybride diesel) : l’Université de Poitiers dispose d’un banc hybride unique en France et l’action « Contrôle actif » est fortement impliquée dans la conception et les études menées sur ce banc ;
• Mécanique des fluides (contrôle des écoulements turbulents).

Dans de nombreux domaines, il est nécessaire de faire appel à une modélisation du système physique étudié. Cette modélisation est réalisable théoriquement en faisant exclusivement appel à des modèles de type boîte blanche basés sur les équations non-linéaires de la physique gérant le fonctionnement du procédé. Par définition, cette procédure demande à l'utilisateur d'avoir des connaissances très avancées dans de nombreux domaines et conduit généralement à des modèles complexes et peu parcimonieux. L'identification ou la modélisation expérimentale est une solution intéressante pour modéliser les systèmes physiques car elle permet de combiner des informations a priori liées aux connaissances de l'utilisateur à des résultats expérimentaux directement obtenu sur le système à identifier. Le modèle qui en découle est souvent qualifié de boîte grise. Qu'il soit linéaire, non linéaire, à paramètres variants, c'est à l'estimation d'un modèle de type comportemental que s'intéresse les membres de ce groupe. Ce groupe aborde les aspects méthodologiques d’estimation de paramètres physiques, la reconstruction de grandeurs d’entrée à partir de modèles de comportement et l'identification pour la commande. Ces études se font pour les systèmes monovariables ou multivariables dans un cadre boucle ouverte ou boucle fermée. Les outils développés sont appliqués sur différents types de processus (électriques, thermiques, robotiques, …) et servent d'appui aux travaux d'autres opérations de l’équipe.

Les principaux thèmes étudiés actuellement sont les suivants :

• Identification des systèmes linéaires et non linéaires à temps continu ;
• Développements, améliorations, initialisation des algorithmes de type erreur de sortie ;
• Interaction modèles à temps continu/modèles à temps discret ;
• Développements et améliorations des méthodes des sous-espaces ;
• Identification en boucle ouverte et boucle fermée ;
• Identification et information a priori ;
• Restructuration et paramétrisation des modèles à temps continu et à temps discret ;
• Estimation des paramètres de modèles linéaires à temps invariant, à temps variant et à paramètres variants.

D'un point de vue applicatif, on s'intéresse aux domaines suivants :

• génie électrique ;
• aéronautique et transport ;
• robotique ;
• thermique et énergétique ;
• traitement des eaux.