Robustification de la commande prédictive non linéaire - Application à des procédés pour le développement durable

Seif Eddine BENATTIA
Soutenance de thèse de doctorat le 21 Septembre 2016, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-06

Les dernières années ont permis des développements très rapides, tant au niveau de l'élaboration que de l'application, d'algorithmes de commande prédictive non linéaire (CPNL), avec une gamme relativement large de réalisations industrielles. Un des obstacles les plus significatifs rencontré lors du développement de cette commande est lié aux incertitudes sur le modèle du système.

Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est la conception de lois de commande prédictives non linéaires robustes vis-à-vis des incertitudes sur le modèle. Classiquement, cette synthèse peut s'obtenir via la résolution d'un problème d'optimisation min-max. L'idée est alors de minimiser l'erreur de suivi de la trajectoire optimale pour la pire réalisation d'incertitudes possible. Cependant, cette formulation de la commande prédictive robuste induit une complexité qui peut être élevée ainsi qu'une charge de calcul importante, notamment dans le cas de systèmes multivariables, avec un nombre de paramètres incertains élevée. Pour y remédier, la principale approche proposée dans ces travaux consiste à simplifier le problème d'optimisation min-max, via l'analyse de sensibilité du modèle vis-à-vis de ses paramètres afin d'en réduire le temps de calcul.

Dans un premier temps, le critère est linéarisé autour des valeurs nominales des paramètres du modèle. Les variables d'optimisation sont soit les commandes du système soit l'incrément de commande sur l'horizon temporel. Le problème d'optimisation initial est alors transformé soit en un problème convexe, soit en un problème de minimisation unidimensionnel, en fonction des contraintes imposées sur les états et les commandes. Une analyse de la stabilité du système en boucle fermée est également proposée.

En dernier lieu, une structure de commande hiérarchisée combinant la commande prédictive robuste linéarisée et une commande par mode glissant intégral est développée afin d'éliminer toute erreur statique en suivi de trajectoire de référence. L'ensemble des stratégies proposées est appliqué à deux cas d'études de commande de bioréacteurs de culture de microorganismes.

 

Membres du jury :

Estelle COURTIAL :                   Maitre de Conférence, Polytech Orléans, Orléans / Examinatrice

Didier DUMUR :                        Professeur, CentraleSupélec, Gif sur Yvette / Directeur de thèse

Hugues MOUNIER :                 Professeur des Universités, L2S, Gif sur Yvette / Examinateur

Mohammed M’Saad :            Professeur des Universités, ENSI Caen, Caen / Rapporteur

Alain Vande WOUWER :        Professeur, Université de Mons, Mons, Belgique / Rapporteur

Sihem TEBBANI :                      Professeur associé, CentraleSupélec, Gif sur Yvette / Co-encadrante