UPThèses

L’impédance d’un accumulateur électrochimique est principalement caractérisée par trois phénomènes : la conduction électronique, le transfert de charge et la diffusion ionique. La modélisation de ces phénomènes fait intervenir des fonctions de transfert non rationnelles et non directement simulables dans le domaine temporel. Leur approximation par des modèles fractionnaires (ou modèles d’ordre non entier) devient alors judicieuse pour estimer les caractéristiques de l’impédance à partir non seulement de mesures fréquentielles (spectroscopie), mais aussi de mesures temporelles (chronopotentiométrie). La chronopotentiométrie permet en effet de s’affranchir des contraintes de la spectroscopie pour laquelle les mesures nécessitent un équipement plus complexe et des durées d’acquisition plus longues, en particulier aux basses fréquences. Des stratégies d’identification de ces modèles ont été développées et appliquées expérimentalement sur une cellule électrochimique de type Ferri ferrocyanure ainsi que sur des accumulateurs Lithium-ion et Nickel Métal-Hydrure. Les essais de caractérisation de ces éléments sont effectués à différents états de charge et les résultats obtenus montrent l’intérêt et la pertinence de la méthodologie utilisée.

Dans ce manuscrit, une attention particulière est accordée à l’identification des systèmes dynamiques dont le comportement est régi par des équations aux dérivées partielles (EDP). Afin d’atteindre cet objectif, deux algorithmes d’identification sont proposés. Le premier est un algorithme à erreur d’équation basé sur les moments partiels réinitialisés qui permettent de faire disparaitre les termes de dérivées partielles. Les paramètres du modèle obtenu peuvent alors être estimés par des approches de type moindres carrés. Cette méthode nécessite le choix d’un paramètre de synthèse ainsi qu’un nombre important de capteurs répartis sur toute la géométrie du système étudié. Une étude du choix optimal du paramètre de synthèse ainsi que de l’influence du nombre et de la répartition des capteurs est menée sur un exemple numérique. Le second algorithme est propre aux EDP pouvant être décrites par un modèle de Roesser. Dans ce cas, une formulation linéaire fractionnaire est proposée et un algorithme à erreur de sortie est mis en œuvre pour estimer les paramètres du modèle. L’initialisation de cet algorithme est réalisée grâce aux résultats fournis par le premier algorithme. Finalement, l’efficacité des deux approches proposées est montrée au travers un exemple numérique d’échangeur de chaleur à co-courant.

Cette thèse a été financée par l’ANR au travers du programme Efficacité énergétique et réduction des émissions de CO2 dans les systèmes industriels. Le projet CHIC - CHaîne de mesure Innovante à bas Coût - initié et porté par EDF R&D a pour objectifs de concevoir une chaîne de mesure innovante à faible coût et non-intrusive, permettant de détecter des dérives de consommation avec une justesse de mesure de l'ordre de 5%. Cette thèse est consacrée à la mise en œuvre de capteurs logiciels pour des mesures de puissance et de débits. Trois sous-ensembles ont permis de mener des essais en situation quasi-industrielle : un four électrique, une chaudière à gaz et un compresseur d'air. L'application sur le four électrique a porté sur l'estimation de la puissance électrique et la détection de défauts à partir des mesures disponibles en utilisant de l’estimation en boucle fermée du modèle du four à vide et en charge. L'estimation de débits a été menée sur une chaudière industrielle et un compresseur d'air. Les paramètres des modèles variant en fonction d’autres grandeurs telles que la pression, la température et le taux d’humidité, une approche LPV a été proposée. Une approche non-paramétrique à l'aide de processus gaussiens est également étudiée dans le cas de la chaudière. Le capteur de débit de gaz a été validé sur site via une implémentation directe en C# dans l'automate de contrôle du processus. Dans le cas du compresseur, l'étude de cette variation paramétrique en fonction de la température, l’humidité et la pression de refoulement de l’air a été menée. Ces premières études ont montré la faisabilité des différents capteurs logiciels permettant d'atteindre les objectifs fixés.

L’analyse modale a pour objectif d’identifier les modes de vibration d’une structure. Cette discipline peut nécessiter la réalisation d’essais spécifiques sur le système lorsqu’il se trouve en conditions de fonctionnement opérationnel. Pour certaines applications industrielles, ces essais ont une durée et un coût importants. Les acteurs industriels concernés souhaitent donc obtenir de bons résultats tout en essayant de réduire au maximum la durée des essais réalisés. Afin de répondre à ce besoin, l’objectif de ces travaux est de proposer des méthodes d’identification de systèmes linéaires invariants dans le temps qui soient adaptées au traitement d’essais de courte durée en conditions opérationnelles. Premièrement, une approche fondée sur l’identification dans le domaine fréquentiel de fractions matricielles par des méthodes itératives est étudiée. Cette étude permet la formulation d’un algorithme combinant une variable instrumentale itérative et la méthode de Gauss-Newton. Cet algorithme est fondé sur un nouveau paramétrage des fractions matricielles et tient compte de l’état du système aux instants limites considérés. Deuxièmement, un algorithme fondé sur une approche des sous-espaces est proposé. Celui-ci identifie un système sous forme d’état d’après les fonctions de covariance des mesures temporelles d’entrée-sortie. Cet algorithme inclut des pondérations fréquentielles qui tiennent compte de l’état du système aux instants limites considérés. Les deux algorithmes développés sont finalement appliqués à un cas de simulation représentatif des conditions d’essai en vol de flottement d’un avion civil et à des données provenant d’un essai réalisé sur un avion de combat.

La réalisation de tâches de manipulation dextres requiert une complexité aussi bien dans la conception de préhenseur robotique que dans la synthèse de leurs lois de commande. Une optimisation de la mécatronique de ces systèmes permet de répondre aux contraintes d'intégration fonctionnelle en se passant de capteurs de force terminaux. L'utilisation de mécanismes réversibles rend alors possible la détermination du positionnement du système dans l'espace libre et la détection de son interaction avec les objets manipulés, grâce aux mesures proprioceptives inhérentes aux actionneurs électriques. L'objectif de cette thèse est de parvenir synthétiser, dans le contexte articulaire (un degré-de-liberté), une commande adaptée à la manipulation en tenant compte de ces particularités mécaniques. La méthode proposée est basée sur une commande robuste par rapport aux non-linéarités structurelles dues aux effets gravitationnels et aux frottements secs d'une part et par rapport aux rigidités variables des objets manipulés. L'approche choisie nécessite la connaissance précise de la configuration du système étudié à chaque instant. Une représentation dynamique de son comportement permet de synthétiser un capteur logiciel pour l'estimation des grandeurs indispensables à la commande. Ces différentes étapes sont validées par des essais expérimentaux pour justifier la démarche choisie menant à une commande adaptée à la manipulation d'objets.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire est une contribution à l'estimation des modèles Linéaires à Paramètres Variants (LPV) à temps continu. Dans un premier temps, il traite de façon originale la modélisation quasi-LPV des échangeurs de chaleur pour la détection d'encrassement durant les régimes transitoires. La méthodologie définie dans cette thèse est introduite pas à pas pour caractériser un échangeur à courants croisés puis pour celle d'un échangeur à contre-courants montrant ainsi la généricité de l'approche pour la modélisation des échangeurs thermiques. Une méthode locale basée sur une estimation initiale de modèles LTI en différents points du domaine de fonctionnement est utilisée pour construire le modèle LPV en agrégeant les paramètres des différents modèles locaux grâce à une méthode d'interpolation polynomiale liée aux débits massiques. Le modèle quasi-LPV de l'échangeur élaboré en fonctionnement sain permet ainsi d'envisager la détection de l'encrassement dans les échangeurs de chaleur en comparant ses sorties à ceux provenant du procédé. Dans un second temps, ce travail porte sur l'identification des systèmes LPV à représentation entrée-sortie à temps continu par une approche globale. Une solution pratique pour l'identification directe de tels systèmes est proposée. Elle est basée sur l'utilisation d'un algorithme à erreur de sortie initialisé par une approche à erreur d'équation, la méthode des Moments Partiels Réinitialisés. Des simulations illustrent les performances de l'approche proposée.

Dans cette thèse, le problème de détermination des domaines d'incertitude et de modélisation de l'erreur du modèle de systèmes représentés à l'aide de formes d'état linéaires à temps invariant est considéré. Les solutions proposées se décomposent en deux étapes. La première consiste à identifier un modèle d'état à l'aide d'algorithmes des sous-espaces à temps continu et discret. Contrairement aux approches classiques conduisant à une représentation totalement paramétrée, les techniques considérées dans cette thèse présentent la particularité de fournir une forme canonique parcimonieuse composée d'invariants du système. Ayant accès à une estimation consistante des paramètres du système, la seconde phase cherche à caractériser les domaines d'incertitude des paramètres estimés. Une approche de type erreur bornée est plus précisément employée. Cette approche est utilisée afin de déterminer ces domaines par des régions ellipsoïdales. Dans ce contexte, pour chaque algorithme d'identification développé, nous proposons une méthode de caractérisation des domaines d'incertitude des coefficients des matrices d'état. Le problème de modélisation de l'erreur du modèle est également considéré au sein de cette thèse. Nous proposons une technique d'estimation des paramètres physiques d'un système multivariable grâce à un modèle d'ordre réduit. Lors de l'identification des paramètres de ce modèle, un biais du à l'erreur de modélisation apparaît. Pour remédier à ce problème, une méthode de réjection du biais est appliquée en approchant l'erreur de modélisation par un ensemble de modèles de types boites noires contraints. Les méthodologies développées au sein du manuscrit...