Mass-Action Kinetic Models

Séminaire le 14 Juin 2016, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
VijaySekhar Chellaboina, (Mahindra Ecole Centrale)

In this talk, we present a general construction of the mass-action kinetic equations in a state-space form. Next, we discuss the nonnegativity of solutions to the kinetic equations and the inverse problem of constructing a reaction network having specified essentially non- negative dynamics. The problem of reducibility of the kinetic equations is next considered as well as the stability of the equilibria of the kinetic equations. Specifically, Lyapunov methods are employed to show boundedness and convergence of solutions. Finally, the zero deficiency result for mass-action kinetics in standard matrix terminology is presented.

Séminaire d'Automatique du Plateau de Saclay : Robust perfomance by a stable controller for infinite-dimensional plants

Séminaire le 8 Juin 2016, 11h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Hakki Ulas Unal (Anadolu University)

In a feedback system, besides the stabilization, the controllers are often designed to meet some performance specifications defined by H∞ norm minimization of corresponding sensitivity functions. From the practical point of view, if it is possible, it is desired the controller to be designed is stable. In this work, stable controller design to minimize the H∞ norm of the corresponding sensitivity function in a feedback system with a single-input single-output biproper infinite-dimensional real plant is considered. The plant may have infinitely many poles and simple zeros in the right-half-plane, however, its zeros are assumed to satisfy some growth condition. Interpolation-based approach will be used to design such a controller and a numerical example will be presented.

Séminaire d'Automatique du Plateau de Saclay :On Control Lyapunov-Krasovskii Functionals and Stabilization in the Sample-and-Hold Sense of Nonlinear Time-Delay Systems

Séminaire le 8 Juin 2016, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Pierdomenico Pepe (Università degli Studi dell'Aquila)

This talk deals with the stabilization in the sample-and-hold sense of nonlinear systems described by retarded functional differential equations. The notion of stabilization in the sample-and-hold sense has been introduced in 1997 by Clarke, Ledyaev, Sontag and Subbotin, for nonlinear delay-free systems. Roughly speaking, a state feedback (continuous or not) is said to be a stabilizer in the sample-and-hold sense if, for any given large ball and small ball of the origin, there exists a suitable small sampling period such that the feedback control law obtained by sampling and holding the above state feedback, with the given sampling period, keeps uniformly bounded all the trajectories starting in any point of the large ball and, moreover, drives all such trajectories into the small ball, uniformly in a maximum finite time, keeping them in, thereafter. In this talk suitable control Lyapunov-Krasovski functionals will be introduced and suitable induced state feedbacks (continuous or not), and it will be shown that these state feedbacks are stabilizers in the sample-and- hold sense, for fully nonlinear time-delay systems. Moreover, in the case of time-delay systems, implementation by means of digital devices often requires some further approximation due to non availability in the buffer of the value of the system variables at some past times, as it can be frequently required by the proposed state feedback. In order to cope with this problem, well known approximation schemes based on first order splines are used. It is shown, for fully nonlinear retarded systems, that, by sampling at suitable high frequency the system (finite dimensional) variable, stabilization in the sample-and-hold sense is still guaranteed, when the holden input is obtained as a feedback of the (first order) spline approximation of the (infinite dimensional) system state, whose entries are available at sampling times, and the state feedback is Lipschitz on any bounded subset of the Banach state space

Séminaire d'Automatique du Plateau de Saclay : Optimal control and Lyapunov functions applied to the satellite attitude control

Séminaire le 24 Mai 2016, 11h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Nadjim Horri (Coventry University)

The use of Lyapunov functions is generally limited to proving the stability of a system with a given control law. In this presentation, Lyapunov functions are used to formulate optimal control problems as pointwise nonlinear programmes. These optimisation problems are equivalent to inverse optimal control problems. This approach is applied to satellite attitude control. The optimal attitude control problems under consideration will be the minimisation of the norm of the control torque subject to constraints on the convergence rate of a Lyapunov function. This approach improves the tradeoff between rapidity and energy consumption compared to a benchmark controller, which is taken to be a PD type controller without loss of generality. The phase space trajectories show that the solutions to some fundamental open loop optimization problems are particular cases of optimal control problem formulations based on the convergence rates of Lyapunov functions. This is the case of the minimum time single axis attitude control problem, which is a special case of the problem of maximizing the convergence rate of a Lyapunov function under maximum torque limitations. It is also the case of the problem of minimising toque for fixed manoeuvre time. The solution to this problem is a particular case of the problem of minimizing the norm of the control torque under a Lyapunov convergence rate constraint.

S³: Condition monitoring using vibration signals

Séminaire le 24 Mai 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S
Asoke K. Nandi

Condition monitoring of machines is an essential part of smooth, efficient, safe, and productive operation of machines. In this presentation, focus will be on rotating machines and in the use of vibration signals. Classification of vibration signals to different states of machines has been achieved through the developments and applications of signal processing and machine learning. This presentation will cover research efforts and some case studies carried out over many years.

Bio: Professor Asoke K. Nandi received the degree of Ph.D. in Physics from the University of Cambridge, Cambridge (UK). He held academic positions in several universities, including Oxford (UK), Imperial College London (UK), Strathclyde (UK), and Liverpool (UK) as well as Finland Distinguished Professorship in Jyvaskyla (Finland). In 2013 he moved to Brunel University London (UK), to become the Chair and Head of Electronic and Computer Engineering. Professor Nandi is a Distinguished Visiting Professor at Tongji University (China) and an Adjunct Professor at University of Calgary (Canada).
In 1983 Professor Nandi contributed to the discovery of the three fundamental particles known as W+, W− and Z0 (by the UA1 team at CERN), providing the evidence for the unification of the electromagnetic and weak forces, which was recognized by the Nobel Committee for Physics in 1984. His current research interests lie in the areas of signal processing and machine learning, with applications to communications, gene expression data, functional magnetic resonance data, and biomedical data. He has made many fundamental theoretical and algorithmic contributions to many aspects of signal processing and machine learning. He has much expertise in “Big Data”, dealing with heterogeneous data, and extracting information from multiple datasets obtained in different laboratories and different times. He has authored over 500 technical publications, including 200 journal papers as well as four books, entitled Automatic Modulation Classification: Principles, Algorithms and Applications (Wiley, 2015), Integrative Cluster Analysis in Bioinformatics (Wiley, 2015), Automatic Modulation Recognition of Communications Signals (Springer, 1996), and Blind Estimation Using Higher-Order Statistics (Springer, 1999),. Recently he published in Blood, BMC Bioinformatics, IEEE TWC, NeuroImage, PLOS ONE, Royal Society Interface, and Signal Processing. The h-index of his publications is 63 (Google Scholar).

Professor Nandi is a Fellow of the Royal Academy of Engineering and also a Fellow of seven other institutions including the IEEE and the IET. Among the many awards he received are the Institute of Electrical and Electronics Engineers (USA) Heinrich Hertz Award in 2012, the Glory of Bengal Award for his outstanding achievements in scientific research in 2010, the Water Arbitration Prize of the Institution of Mechanical Engineers (UK) in 1999, and the Mountbatten Premium, Division Award of the Electronics and Communications Division, of the Institution of Electrical Engineers (UK) in 1998.

Séminaire d'Automatique du Plateau de Saclay : Inverse optimal control: the sub-Riemannian case

Séminaire le 24 Mai 2016, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Frédéric Jean (ENSTA)

An inverse control problem is formulated as follows: given a set of trajectories and a control system, find a cost such that these paths are optimal. The first question to ask is the uniqueness of the solution of such a problem. For general classes of costs the problem appears to be very difficult, even with a trivial dynamics. We are therefore interested in this issue for the class of costs which are quadratic in the control, when the dynamics depend linearly in the control (Riemannian and sub-Riemannian case). In this case we can reduce the problem to the question of the existence of geodesically equivalent metrics and the existing results will be described, from the theorem of Levi-Civita (1890) to those we obtained recently with Sofya Maslovskaya and Igor Zelenko.

S³: Time Frequency Array Signal Processing: Multi-Dimensional processing for non-stationary signals

Séminaire le 20 Mai 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Adel Belouchrani

Conventional time-frequency analysis methods are being extended to data arrays, and there is a potential for a great synergistic development of new advanced tools by exploiting the joint properties of time-frequency methods and array signal processing methods. Conventional array signal processing assumes stationary signals and mainly employs the covariance matrix of the data array. This assumption is motivated by the crucial need in practice for estimating sample statistics by resorting to temporal averaging under the additional hypothesis of ergodic signals. When the frequency content of the measured signals is time varying (i.e., nonstationary signals), this class of approaches can still be applied. However, the achievable performances in this case are reduced with respect to those that would be achieved in a stationary environment. Instead of considering the nonstationarity as a shortcoming, Time Frequency Array Processing   takes advantage of the nonstationarity by considering it as a source of information in the design of efficient algorithms in such environments. This talk deals with this  relationship between time-frequency methods and array signal processing methods. Recent results on the performance analysis of the Time Frequency MUSIC algorithm will be also presented.

Bio: Adel Belouchrani was born in Algiers, Algeria, on May 5, 1967. He received the State Engineering degree in 1991 from Ecole Nationale Polytechnique (ENP), Algiers, Algeria, the M.S. degree in signal processing from the Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), France, in 1992, and the Ph.D. degree in signal and image processing from Télécom Paris (ENST), France, in 1995. He was a Visiting Scholar at the Electrical Engineering and Computer Sciences Department, University of California, Berkeley, from 1995 to 1996. He was with the Department of Electrical and Computer Engineering, Villanova University, Villanova, PA, as a Research Associate from 1996 to 1997. From 1998 to 2005, he has been with the Electrical Engineering Department of ENP as Associate Professor. He is currently and since 2006 Full Professor at ENP. His research interests are in statistical signal processing, (blind) array signal processing, time-frequency analysis and time-frequency array signal processing with applications in biomedical and telecommunications. Professor Adel Belouchrani is an IEEE Senior Member and has published over 180 technical publications including 48  journal papers, 4 book chapters and 4 patents that have been cited over 5400 times according Google Scholar  and  over 2000 time according to ISI Web Of Science. He has supervised over 19 PhD students. Professor Adel Belouchrani is currently Associated Editor of the IEEE Transactions on Signal Processing and Editorial board member of the Digital signal processing Journal (Ed. Elsevier).  He has been recently nominated  as a founding member of the Algerian Academy of Science  and Technology.

Modélisation et observabilité des machines électriques en vue de la commande sans capteur mécanique

Soutenance de thèse de doctorat le 18 Mai 2016, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-06

Les stratégies de commande avancée des machines électriques nécessitent une connaissance précise de la position et/ou de la vitesse du rotor. Ces grandeurs mécaniques sont traditionnellement mesurées par des capteurs, ce qui augmente le coût et diminue la fiabilité et la robustesse du système. D’où l’importance de la commande sans capteurs mécaniques, dite commande sensorless : elle consiste à remplacer les capteurs physiques par un observateur d’état, qui estime les grandeurs mécaniques en se basant sur un modèle de la machine et à partir de ses entrées (tensions) et ses sorties (courants mesurés). Toutefois, avant d’entamer la synthèse d’un observateur, il faut examiner l’observabilité du système, c.à.d. vérifier si les grandeurs à estimer peuvent être reconstruites à partir des mesures et des entrées du système.

Ce travail de thèse concerne la modélisation et l’étude d’observabilité des machines électriques en vue de la commande sensorless. Dans un premier temps, les modèles des machines électriques sont établis, et il est montré qu’une modélisation unifiée des machines à courant alternatif est possible. Ensuite, en se basant sur ces modèles, l’observabilité des machines électriques est étudiée en vue de la commande sensorless. La théorie d’observabilité instantanée locale est appliquée, ce qui permet de formuler des conditions analytiques, faciles à interpréter et à vérifier en temps-réel, et qui font le lien avec les phénomènes physiques dans les machines.

La validité des conditions d’observabilité est confirmée par des simulations et sur des données expérimentales, en appliquant un observateur de type Kalman étendu.

Cette thèse contribue à une nouvelle vision des machines à courant alternatif commandées sans capteurs mécaniques, et à une compréhension plus profonde de leurs propriétés. Elle contribue ainsi à la synthèse de stratégies d’observation plus performantes dans les régimes de fonctionnement critiques (à vitesse nulle et/ou à fréquence d’entrée nulle).

Les nouveaux concepts proposés dans cette thèse, tels que le flux équivalent et le vecteur d’observabilité, avec les résultats obtenus, ouvrent de nouveaux horizons dans un domaine qui paraît devenir assez mature.


M. Jean-Pierre BARBOT          Professeur des Universités, ECS-Lab, ENSEA                                          Rapporteur    

M. Guy CLERC                         Professeur des Universités, AMPERE, Univ. Claude Bernard Lyon I        Rapporteur    

M. Maurice FADEL                   Professeur, ENSEEIHT, Laboratoire LAPLACE                                         Examinateur  

M. Philippe MARTIN                Enseignant-Chercheur, CAS, Ecole des Mines de Paris                          Examinateur

M. Eric MONMASSON            Professeur des Universités, SATIE, Université de Cergy-Pontoise         Examinateur

M. Gilles DUC                         Professeur, L2S, CentraleSupélec                                                           Directeur de thèse

M. Guillaume SANDOU          Professeur, L2S, CentraleSupélec                                                            Co-encadrant 

M. Abdelmalek MALOUM      Docteur, Renault                                                                                       Co-encadrant

Cooperative Relaying Protocols and Distributed Coding Schemes for Wireless Multiterminal Networks

Abdulaziz MOHAMAD
Soutenance de thèse de doctorat le 10 Mai 2016, 14h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi F3-06

Avec la croissance rapide des appareils et des applications mobiles, les besoins en débit et en connectivité dans les réseaux sans fil augmentent rapidement. Il est prouvé que les communications coopératives peuvent augmenter significativement l’efficacité spectrale et la fiabilité des transmissions entre les nœuds extrémaux. Le concept de coopération dans un réseau sans fil compte parmi les sujets de recherche les plus actifs en télécommunications, le but étant d'identifier les stratégies de coopération qui maximiseraient les gains en efficacité spectrale et en puissance d'émission. Pour coopérer, les nœuds du réseau partagent leurs ressources (énergie, bande de fréquence, etc.) pour améliorer mutuellement leurs transmissions et leurs réceptions. Dans les réseaux sans fil avec relais, les relais sont des nœuds dédiés à améliorer la qualité de la communication entre les nœuds sources et destination.

Dans la première partie de la thèse, nous nous concentrons sur un réseau sans fil avec relais spécifique où l'ensemble de sources (mobiles) veulent communiquer leurs messages à une destination commune (station de base) avec l'aide d'un ensemble de relais (contexte cellulaire, sens montant). Nous étudions, sur les plans théorique et pratique, un schéma coopératif dans lequel les relais, après une durée d'écoute fixée a priori, essayent de décoder les messages des sources et commencent à transmettre des signaux utiles pour ceux qui sont décodés correctement. Ces signaux utiles sont le résultat d'un codage canal-réseau conjoint.

Une des limitations du système coopératif précédent est précisément que le temps d'écoute des relais est figé et ne peut pas être adapté à la qualité fluctuante (aléatoire) des liens instantanés sources-relais. Pour pallier cette difficulté, nous proposons et analysons, dans une seconde partie de la thèse, un schéma de coopération plus avancé où le temps d'écoute de chaque relais peut être dynamique. Dans ces conditions, un relais bénéficiant d'une meilleure qualité de réception des sources peut commencer à coopérer plus tôt que d'autres relais ayant une qualité de réception moindre.

Enfin, dans la troisième et dernière partie de la thèse, nous considérons la présence d'une information de retour limitée (limited feedback) entre la destination et les sources et les relais, et tentons de caractériser l'efficacité spectrale d'un tel système.


Antoine O. BERTHET  Directeur de thèse  CS – L2S CNRS UMR 8506 - Gif sur Yvette
Alister BURR  Examinateur  University of York – UK
Jean-Pierre CANCES  Rapporteur  XLIM CNRS UMR 7252 - Limoges
Pierre DUHAMEL  Examinateur  L2S CNRS UMR 8506 – Gif sur Yvette
Florian KALTENBERGER  Rapporteur  Rapporteur, Eurecom - Biot
Soon Xin NG (Michael)  Examinateur  University of Southampton - UK
Raphaël VISOZ  Co-directeur de thèse  Orange Labs – Issy les Moulineaux

Control of Fuel Cell Hybrid Power Systems

Séminaire le 9 Mai 2016, 15h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Prof. Jian Chen, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China

with the environment and energy crisis worsening, fuel cells have shown significant potential as an alternative energy conversion device with high efficiency and low environmental impact. In particular, Fuel cells are promising for new energy automotive applications. Fuel cell hybrid power systems usually include fuel cells and lithium-Ion batteries. In this presentation, I will talk about control of fuel cell systems, SOC Estimation of Lithium-Ion Batteries, and adaptive control strategies of fuel cell/battery hybrid power systems.

Biography: Jian Chen (M’06-SM’10) received the B.E. and M.E. degrees from Zhejiang University, Hangzhou, China, in 1998 and 2001, respectively, and the Ph.D. degree from Clemson University, South Carolina, USA, in 2005. From 2006 to 2008, he was as a research fellow working on fuel cell modeling and ­control at the University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA. He joined IdaTech LLC, Oregen, USA, working on fuel cell back power systems and Proterra Inc., South Carolina, USA, working on the National Fuel Cell Bus Program, in 2008 and 2012, respectively. In 2013, he joined the Department of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China. Dr. Chen is currently a professor with the College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China. He has been supported by the Chinese Recruitment Program of Global Youth Experts since 2012 and received the Major Program of National Natural Science Foundation of China on Modeling and Control of Fuel Cell vehicles in 2014. His research interests include fuel cell modeling and control, battery management, visual servo techniques, and nonlinear control.

Energy-based modeling and control of electric power systems with guaranteed stability properties

Soutenance de thèse de doctorat le 15 Avril 2016, 14h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle des séminaires du L2S

Pour   traiter les systèmes non linéaires, à grande échelle, multi-domaine tels que   les systèmes électriques de puissance, nous avons remarqué dans les dernières   années un intérêt croissant pour les techniques de modélisation, analyse et   contrôle basées sur la notion d'énergie. L'énergie est en fait un concept   fondamental en science et en ingénierie, où typiquement les systèmes   dynamiques sont regardés comme des dispositifs de transformation d'énergie.   Cette perspective est particulièrement utile pour étudier des systèmes non   linéaires assez complexes, qui peuvent être décomposés en sous-systèmes plus   simples, caractérisés au niveau énergétique, et qui, à travers leurs   interconnexions, déterminent le comportement global du système tout entier.   Il représente bien évidemment le langage le plus naturel et intuitif pour   représenter les systèmes électriques de puissance. En particulier,   l'utilisation de systèmes Hamiltoniens à Ports a eu un impact très fort dans   différentes applications, plus précisément dans le cas de systèmes   mécaniques, électriques et électromécaniques. Dans ce contexte alors,   l'approche Hamiltonien à Ports représentent sans doute une base solide qui   montre une nouvelle facon d'aborder les problèmes d'analyse et contrôle de   systèmes électriques de puissance. Basée sur cette approche, la thèse est   structurée en trois étapes fondamentales: 1 - Modélisation d'une classe très   générale de systèmes électriques de puissance, basée sur la théorie des   graphes et la formulation en Systèmes Hamiltoniens à Ports des composantes. 2   - Modélisation, analyse et commande de systèmes de transmission de courant   continu haute tension. Avec l'intention de construire un pont entre la   théorie et les éventuelles applications, un des objectifs fondamentaux   consiste à établir des relations évidentes entre les solutions adoptées dans   la pratique et les solutions obtenues à travers une analyse mathématique   précise. 3 - Travaux apparentés de l'auteur, dans différents domaines des   systèmes électriques de puissance: systèmes ac conventionnels et micro   réseaux.


Composition du jury

M. Roméo ORTEGA-MARTINEZ, L2S, Directeur de thèse

M. Abdelkrim BENCHAIB, Alstom Grids, Examinateur

M. Claudio DE PERSIS, University of Groningen, Rapporteur

M. Florian DÖRFLER, ETH Zurich-Swiss Federal Institute of Technology, Rapporteur

M. Françoise LAMNABHI-LAGARRIGUE, L2S, Examinateur

M. Valentin COSTAN, EDF-R&D EFESE, Examinateur

Séminaire d'Automatique du Plateau de Saclay: Virtual Inertia Emulation and Placement in Power Grids

Séminaire le 15 Avril 2016, 11h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Florian Dörfler (ETH Zurich)

A major transition in the operation of electric power grids is the replacement of bulk generation based on synchronous machines by distributed generation based on low-inertia power electronic sources. The accompanying "loss of rotational inertia" and the fluctuations by renewable sources jeopardize the system stability, as testified by the ever-growing number of frequency incidents. As a remedy, numerous studies demonstrate how virtual inertia can be emulated through various devices, but few of them address the question of "where" to place this inertia. It is however strongly believed that the placement of virtual inertia hugely impacts system efficiency, as demonstrated by recent case studies. We carry out a comprehensive analysis in an attempt to address the optimal inertia placement problem, considering a linear network-reduced power system model along with an H2 performance metric accounting for the network coherency. The optimal inertia placement problem turns out to be non-convex, yet we provide a set of closed-form global optimality results for particular problem instances as well as a computational approach resulting in locally optimal solutions. We illustrate our results with a three-region power grid case study and compare our locally optimal solution with different placement heuristics in terms of different performance metrics.

Séminaire d'Automatique du Plateau de Saclay: A modular design of incremental Lyapunov functions for microgrid control

Séminaire le 15 Avril 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Claudio De Persis (Groningen University)

In this talk we propose a Lyapunov based analysis of microgrids. The starting point is an energy function comprising the kinetic energy associated with the elements that emulate the rotating machinery and terms taking into account the reactive power stored in the lines and dissipated on shunt elements. We then shape this energy function with the addition of an adjustable voltage-dependent term, and construct incremental storage functions satisfying suitable dissipation inequalities. The choice of the voltage-dependent term depends on the voltage dynamics/controller under investigation. Several microgrids dynamics that have similarities or coincide with dynamics already considered in the literature are captured in this incremental energy analysis framework. These incremental storage functions allow for a complete analysis of the coupled microgrid obviating the need for simplifying linearization techniques and for the restrictive decoupling assumption in which the frequency dynamics is fully separated from the voltage one.

Improved Millimeter-Wave Radar Concealed-Threat Person Scanning

Séminaire le 8 Avril 2016, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Carey M. Rappapor

Metal-detecting airport security scanners for airline passengers are being replaced by millimeter-wave imagers. These new systems are much better at revealing concealed manmade objects, but they can be improved. At our Advanced Imaging Technology Lab at Northeastern University in Boston, we are developing a custom-designed elliptical toroid reflector antenna which allows multiple overlapping beams for focused wide-angle illumination to speed data acquisition and accurately image strongly inclined body surfaces.  We have developed the concept of the Blade Beam Reflector both as a single transmitting antenna and a multi-beam Toroidal Reflector, with multiple feeds. Each feed generates a different incident beam with different viewing angles, while still maintaining the blade beam configuration of narrow slit illumination in the vertical direction.  Having multiple transmitters provides horizontal resolution and imaging of full 120 deg. of body.  Furthermore, the reflector can simultaneously be used for receiving the scattered field, with high gain, overlapping, high vertical resolution beams for each transmitting or receiving array element. The multistatic transmitting and receiving array configuration sensing avoids dihedral artifacts from body crevices and reduces non-specular drop-outs, and will leads to a faster, higher resolution, and less expensive security system.

Bio — Carey M. Rappaport received five degrees from the Massachusetts Institute of Technology:  the SB in Mathematics, the SB, SM, and EE in Electrical Engineering in June 1982, and the PhD in Electrical Engineering in June 1987.  He is married to Ann W. Morgenthaler, and has two children, Sarah and Brian. Prof. Rappaport joined the faculty at Northeastern University in Boston, MA in 1987.  He has been Professor of Electrical and Computer Engineering since July 2000. In 2011, he was appointed College of Engineering Distinguished Professor.  He was Principal Investigator of an ARO-sponsored Multidisciplinary University Research Initiative on Humanitarian Demining, Co-Principal Investigator of the NSF-sponsored Engineering Research Center for Subsurface Sensing and Imaging Systems (CenSSIS), and Co-Principal Investigator and Deputy Director of the DHS-sponsored Awareness and Localization of Explosive Related Threats (ALERT) Center of Excellence. Prof. Rappaport has authored over 400 technical journal and conference papers in the areas of microwave antenna design, electromagnetic wave propagation and scattering computation, and bioelectromagnetics, and has received two reflector antenna patents, two biomedical device patents and three subsurface sensing device patents.  He was awarded the IEEE Antenna and Propagation Society's H.A. Wheeler Award for best applications paper, as a student in 1986.  He is a member of Sigma Xi and Eta Kappa Nu professional honorary societies.

S³: Topological Pattern Selection in Recurrent Networks

Séminaire le 1 Avril 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Alireza Bahraini

One of the differences between memory function of hypocampus and  neural networks situated at neocortex is that in the  latter memory operation still reflect the topography informing synaptic connections. This means that the activity of a unit relates also to its position in the tissue.
We introduce two approaches for incorporating the information of the geometry  of the underlying neural network into its dynamics. This phenomenon is carried out based on two probability rules for selecting storing patterns. First  a Gibbs type distribution inspired by the architecture of the network is applied. We are then led to a second method to introduce topological effects on the dynamics of the network. In both approaches a significant enhancement on the capacity of the network is observed after considerable rigorous computations.

Some References:
1- Bahraini,A, .  Abbassian,A.  Topological Pattern Selection in Recurrent Networks, Journal of Neural Networks, 31, 2012, 22-32.
2- Roudi, Y, Treves, A,. An associative Network with Spatially Organized Connectivity,2004, Journal of Statistical Mechanics.
3- Gallan, R., F., On how network architecture determines the dominant patterns of spontaneous neural activity, PLoS One , 2008.

Bio: I obtained my DEA in 2001 and my PhD in 2004 at University Paris 7 under the supervision of Professor Daniel Bennequin. The title of my thesis was Super-symmetry and Complex Geometry. I joined the department of mathematical sciences of Sharif university of technology as an assistant
professor in 2004 and in 2012 I became an associate professor at the same department.

Modélisation et commande d'un réseau électrique continu

Soutenance de thèse de doctorat le 1 Avril 2016, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette)

Les travaux de recherche abordés dans cette thèse ont porté sur l'investigation de méthodes de commande permettant d'aborder la stabilisation des réseaux électriques. Les risques potentiels d'instabilité dans les réseaux électrique DC sont souvent liés aux conséquences des interactions entre les charges, ou encore entre les charges et leurs filtres d'entrée dans l'interface avec les réseaux. Ces dernières interactions ont été mises en évidence dans un cas d’étude de réseau contenant des charges à puissance constante (CPLs). Pour pallier à ces problèmes différentes méthodes de commande ont été évaluées afin d'assurer la stabilité du réseau dans tout son domaine de fonctionnement. Afin de valider, et de comparer, les performances des différentes méthodes de commande, un réseau électrique DC a été défini et auquel un cahier des charges a été associé. Ce réseau est caractérisé par deux charges de nature différente et d’un organe de stockage réversible. Ce dernier est considéré comme le seul degré de liberté disponible afin de réaliser l'objectif de stabilisation. Les travaux portant sur le développement de méthodes de commande ont été menés plus spécifiquement sur trois axes. La synthèse par « backstepping » comme première méthode de commande a été orientée par la nature non linéaire du modèle. Cette façon d’approcher la régulation de la tension du réseau a permis de synthétiser une loi de commande stabilisante en reformulant le modèle du réseau sous une structure cascade. Cette approche présente comme intérêt d'assurer la stabilité globale du système bouclé et de déduire un réglage des paramètres de la régulation en tenant compte des performances dynamiques souhaitées. Néanmoins, les études effectuées ont mis en évidence que l’utilisation de cette méthode, ne peut être réalisée systématiquement pour les structures d'un réseau à plus d'une charge. Pour pallier à ce problème, une deuxième approche fondée sur les méthodes de passivité pour synthétiser une commande par «injection d'amortissement » a été mise en œuvre. Cette approche permet d'ajouter un amortisseur virtuel au filtre d'entrée afin de compenser l’effet d'impédance négative introduit par la CPL. Dans cette approche de stabilisation, l’organe de stockage a été connecté au réseau via un convertisseur entrelacé à charge commune afin d’avoir un degré de liberté supplémentaire. Cette stratégie de stabilisation peut être considérée comme une approche décentralisée où on peut connecter aux bornes de chaque filtre d'entrée des différentes charges un stabilisateur local. Cependant, l’utilisation de ce type de convertisseur peut rendre l’architecture du réseau plus complexe. Enfin, pour proposer une solution intégrée permettant de mieux répondre à la problématique de la stabilisation de la tension du réseau, une approche fondée sur une représentation sous forme multi modèle du système a été étudiée. Cette approche de modélisation, associée à une commande par retour d’état obtenue par interpolations de gains locaux, donnés par la solution d’un système d’inégalités matricielles linéaires (LMIs), permet de prendre en compte l’aspect non linéaire du procédé et de garantir la stabilité et le niveau de performances définis à priori, tout en étant adaptée au cas des réseaux à plusieurs charges. Cette commande a été associée à un multi-observateur afin d'estimer des variables d’état, parfois difficilement mesurables (les courants) du réseau. La synthèse du multi-observateur a été effectuée selon une démarche identique à celle utilisée pour la synthèse de la loi de commande. Des analyses effectuées au moyen de modèles non linéaires, comportant des représentations plus fines que celles utilisées pour la synthèse des lois de commande, ont permis de vérifier les performances de cette approche et de valider ainsi la pertinence de ce type de structure.

Mots-clés : Réseau électrique, Commande, Electronique de puissance,Charge à puissance constante (CPL),Multi-modèle,Multi-observateur


M. Mohamed BECHERIF                  Université de Technologie de Belfort-Montbéliard         Rapporteur
M. Juvelino DASILVA                      BOWEN-ERTE                                                       Examinateur
M. Demba DIALLO                         GEEPS, Université de Paris Sud                                 Examinateur
M. Mohamed DJEMAI                     Université de Valenciennes et Hainaut-Cambrésis         Rapporteur
M. Akram FAYAZ                          CentraleSupélec-CNAM                                           Co-encadrant de thèse
M. Emmanuel GODOY                    CentraleSupélec - LSS                                            Directeur de thèse
M. Charif KARIMI                          CentraleSupélec - GEEPS - Département Energie         Co-encadrant de thèse
M. Serge PIERFEDERICI                  GREEN - ENSEM Université de Lorraine                       Examinateur

Approche bayésienne de l'estimation des composantes périodiques des signaux en chronobiologie.

Soutenance de thèse de doctorat le 25 Mars 2016, 10h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Ampère

La toxicité et l'efficacité de plus de 30 agents anticancéreux présente de très fortes variations
en fonction du temps de dosage. Par conséquent, les biologistes qui étudient le rythme circadien ont
besoin une méthode très précise pour estimer le vecteur de composantes périodiques (CP) de signaux
chronobiologiques En outre, dans les développements récents, non seulement la période dominante
ou le vecteur de CP présentent un intérêt crucial, mais aussi leur stabilités ou variabilités. Dans les
expériences effectuées en traitement du cancer, les signaux enregistrés correspondant à différentes
phases de traitement sont courts, de sept jours pour le segment de synchronisation jusqu'à deux ou
trois jours pour le segment après traitement. Lorsque on étudie la stabilité de la période dominante nous
devons considérer des signaux très court par rapport à la connaissance a priori de la période dominante,
placée dans le domaine circadien. Les approches classiques basées sur la transformée de Fourier (TF)
sont inefficaces (i.e. manque de précision) compte tenu de la particularité des données (i.e. la courte
longueur). Une autre particularité des signaux qui est prise en considération dans ces expériences,
est le niveau de bruit. Ces signaux étant très bruités, il est difficile de déterminer les composantes
périodiques associées aux phénomènes biologiques et de les distingue de celle qui sont associées au
bruit. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode pour l'estimation du vecteur de CP des
signaux biomédicaux, en utilisant les informations biologiques a priori et en considérant un modèle
qui représente le bruit.

Les signaux enregistrés dans le cadre d'expériences développées pour le traitement du cancer ont
un nombre limité de périodes. Cette information a priori peut être traduit comme la parcimonie du
vecteur de CP. La méthode proposée considère l'estimation de vecteur de CP comme un problème in-
verse en utilisant l'inférence bayésienne générale afin de déduire toutes les inconnues de notre modèle,
à savoir le vecteur de CP mais aussi les hyperparamètres (i.e. les variances associées). L'information
a priori de parcimonie est modélisée en utilisant une loi a priori renforcent la parcimonie. Dans cette
thèse, nous proposons une distribution de Student, considérée comme la distribution marginale d'une
loi bivariée - la distribution Normale - Inverse Gamma. En fait, lorsque l'égalité entre les paramètres de
forme et d'échelle, de la distribution Inverse Gamma n'est pas imposée, la marginale de la distribution
Normale-Inverse Gamma est une généralisation de la distribution de Student. Nous construisons un mo-
dèle hiérarchique où nous attribuons aussi une loi a priori pour les hyperparamètres. L'expression de
la loi conjointe a posteriori du vecteur de CP et des hyperparamètres est obtenue par la règle de Bayes
et les inconnues sont estimées soit par Maximum A Posteriori (MAP) soit par l'espérance a posteriori
(EAP). Pour le calcul de EAP, l'expression de la loi a posteriori est approchée par une loi séparables en
utilisant l'approximation bayésienne variationnelle (ABV), via la divergence de Kullback-Leibler (KL).
Deux possibilités sont envisagées : une approximation avec des lois partiellement séparables ou entiè-
rement séparable. Ces algorithmes sont présentés en détail et sont comparées avec ceux correspondant
au modèle gaussien. Nous examinons la convergence des algorithmes et donnons des résultats de si-
mulation afin de comparer leurs performances. Enfin, nous montrons des résultats de simulation sur
des données synthétiques et réelles dans une application de traitement du cancer. Les données réelles
utilisées dans cette thèse representent des modèles de repos-activité et d'expression des gènes de KI /
KI Per2 : :luc souris luc, âgées de 10 semaines, seules dans leur cages des RT-BIO.

Mots-clefs: Estimation de composantes périodiques, Problèmes inverses, Approches bayesiennes, Mo-
del hierarchique, Renforcement de parcimonie, Student-t generalisé, chronobiologie, chronothérapie,
Gènes de l'horloge, Rythme circadien, Traitement du cancer.

Composition du jury

M. Ali MOHAMMAD-DJAFARI, Directeur de recherche CNRS, L2S, Gif-sur-Yvette, Directeur de thèse
M. Francis LÉVI, Professeur des Universités, University of Warwick, Angleterre, Co-directeur de thèse
M. Jean-François GIOVANELLI, Professeur des Universités, IMS, Bordeaux, Rapporteur
M. Ercan Engin KURUOGLU, Chercheur sénior CNRS, ISTI, Italie, Rapporteur
M. Alexandre RENAUX, Maître de conférences, Paris-Sud, Orsay, Examinateur
M. Michel KIEFFER, Professeur des Universités, Paris-Sud, Orsay, Examinateur

S³: Solving large-scale inverse problems using forward-backward based methods

Séminaire le 11 Mars 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Audrey Repett: post-doctoral researcher at the Heriot-Watt university, in Scotland

Recent developments in imaging and data analysis techniques came along with an increasing need for fast convex optimization methods for solving large scale problems.  A simple optimization strategy to minimize the sum of a Lipschitz differentiable function and a non smooth function is the forward-backward algorithm. In this presentation, several approaches to accelerate convergence speed and to reduce complexity of this algorithm will be proposed. More precisely, in a first part, preconditioning methods adapted to non convex minimization problems will be presented, and in a second part, stochastic optimization techniques will be described in the context of convex optimization. The different proposed methods will be used to solve several inverse problems in signal and image processing.

Bio: Audrey Repetti is a post-doctoral researcher at the Heriot-Watt university, in Scotland. She received her M.Sc. degree from the Université Pierre et Marie Curie (Paris VI) in applied mathematics, and her Ph.D. degree from the Université Paris-Est Marne-la-Vallée in signal and image processing. Her research interests include convex and non convex optimization, and signal and image processing.

S³: Data-driven, Interactive Scientific Articles in a Collaborative Environment with Authorea

Séminaire le 4 Mars 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Nathan Jenkins

Most tools that scientists use for the preparation of scholarly manuscripts, such as Microsoft Word and LaTeX, function offline and do not account for the born-digital nature of research objects. Also, most authoring tools in use today are not designed for collaboration and as scientific collaborations grow in size, research transparency and the attribution of scholarly credit are at stake. In this talk, I will show how Authorea allows scientists to collaboratively write rich data-driven manuscripts on the web–articles that would natively offer readers a dynamic, interactive experience with an article’s full text, images, data, and code–paving the road to increased data sharing, data reuse, research reproducibility, and Open Science.

Bio: Nathan Jenkins is co-founder and CTO of Authorea.  A condensed matter physicist, Nathan completed his Ph.D. at the University of Geneva where he studied electronic properties of high temperature superconductors at the atomic scale. He was then awarded a Swiss National Science Foundation scholarship to study as a postdoc at NYU where examined the dynamics of protein folding via atomic force microscopy.  Hailing from California, Nathan resides between Geneva, Switzerland and New York City.

S³: Robust Factor Analysis of Time Series with Long-Memory and Outliers: Application to Air Pollution data

Séminaire le 19 Février 2016, 10h30 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Salle du conseil du L2S - B4.40
Valderio Anselmo Reisen

This paper considers the factor modeling for high-dimensional time series with short and long-memory properties and in the presence of additive outliers. For this, the factor model studied by Lam and Yao (2012) is extended to consider the presence of additive outliers. The estimators of the number of factors are obtained by an eigenanalysis of a non-negative definite matrix, i.e., the covariance matrix or the robust covariance matrix. The proposed methodology is analyzed in terms of the convergence rate of the number factors by means of Monte Carlo simulations. As an example of application, the robust factor analysis is utilized to identify pollution behavior for the pollutant PM10 in the Greater Vitoria region ( ES, Brazil) aiming to reduce the dimensionality of the data and for forecasting investigation.

Bio: Valderio Anselmo Reisen is full Professor of Statistics at the Federal University of Espirito Santo (UFES), Vitoria, Brazil. His main interests are time series analysis, forecasting, econometric modeling, bootstrap, robustness in time series, unit root processes, counting processes,  environmental and economic data analysis, periodically correlated processes, and multivariate time series.