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Accueil > Thèses et HDR > Thèses en 2018

25/07/2018 - Sérgio Waitman

par Laurent Krähenbühl - publié le , mis à jour le

M. Sérgio Waitman soutient sa thèse le 25/072018 à 10:00.
Lieu : Ecole Centrale de Lyon, bâtiment W1, amphithéâtre 203

Titre :
Approche affine par morceau de la performance non-linéaire

Jury :

  • Rapporteur M. Alexandre Trofino Professeur, UFSC, Florianópolis, Brésil
  • Rapporteur M. Marc Jungers Directeur de Recherche CNRS, CRAN, Nancy
  • Examinatrice Mme. Safta de Hillerin Docteur, Ingénieur, Airbus Group MBDA, Paris
  • Examinateur M. Dimitri Peaucelle Directeur de Recherche CNRS, LAAS, Toulouse
  • Encadrant M. Laurent Bako Maître de Conférences HDR, École Centrale de Lyon
  • Encadrant M. Paolo Massioni Maître de Conférences, INSA de Lyon
  • Directeur de thèse M. Gérard Scorletti Professeur des Universités, École Centrale de Lyon

Résumé :
Lorsqu’on fait face à des systèmes non linéaires, les notions classiques de stabilité ne suffisent pas à garantir un comportement approprié vis-à-vis de problématiques telles que le suivi de trajectoires, la synchronisation et la conception d’observateurs. La stabilité incrémentale a été proposée en tant qu’outil permettant de traiter de tels problèmes et de garantir que le système présente des comportements qualitatifs pertinents. Cependant, comme c’est souvent le cas avec les systèmes non linéaires, la complexité de l’analyse conduit les ingénieurs à rechercher des relaxations, ce qui introduit du conservatisme. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la stabilité incrémentale d’une classe spécifique de systèmes, à savoir les systèmes affines par morceaux, qui pourraient fournir un outil avantageux pour aborder la stabilité incrémentale de systèmes dynamiques plus génériques.
Les systèmes affines par morceaux ont un espace d’états partitionné, et sa dynamique dans chaque région est régie par une équation différentielle affine. Ils peuvent représenter des systèmes contenant des non linéarités affines par morceaux, ainsi que servir comme des approximations de systèmes non linéaires plus génériques. Ce qui est plus important, leur description est relativement proche de celle des systèmes linéaires, ce qui permet d’obtenir des conditions d’analyse exprimées comme des inégalités matricielles linéaires qui peuvent être traités numériquement de façon efficace par des solveurs existants.
Dans la première partie de ce document de thèse, nous passons en revue la littérature sur l’analyse des systèmes affines par morceaux en utilisant des techniques de Lyapunov et la dissipativité. Nous proposons ensuite de nouvelles conditions pour l’analyse du gain L2 incrémental et la stabilité asymptotique incrémentale des systèmes affines par morceaux exprimés en tant qu’inégalités matricielles linéaires. Ces conditions sont montrées être moins conservatives que les résultats précédents et sont illustrées par des exemples numériques.
Dans la deuxième partie, nous considérons le cas des systèmes affines par morceaux incertains représentés comme l’interconnexion entre un système nominal et un bloc d’incertitude structuré. En utilisant la théorie de la séparation des graphes, nous proposons des conditions qui étendent le cadre des contraintes quadratiques intégrales afin de considérer le cas où le système nominal est affine par morceaux, à la fois dans les cas non incrémental et incrémental. Via la théorie de la dissipativité, ces conditions sont ensuite exprimées en tant qu’inégalités matricielles linéaires.
Finalement, la troisième partie de ce document de thèse est consacrée à l’analyse de systèmes non linéaires de Lur’e incertains. Nous développons une nouvelle technique d’approximation permettant de réécrire ces systèmes de façon équivalente comme des systèmes affines par morceaux incertains connectés avec l’erreur d’approximation. L’approche proposée garantit que l’erreur d’approximation est Lipschitz continue avec la garantie d’une borne supérieure prédéterminée sur la constante de Lipschitz. Cela nous permet d’utiliser les techniques susmentionnées pour analyser des classes plus génériques de systèmes non linéaires.

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