Les principaux axes de développements méthodologiques de l’équipe SYCOMORE couvrent un large spectre d’approches théoriques allant de la modélisation et de l’estimation (en particulier robuste) à la commande des systèmes complexes/incertains/sous contraintes et aux outils de diagnostic et reconfiguration de ces systèmes. Pour cela, les lois de commande (prédictive, robuste, non linéaire, etc.) élaborées font généralement appel à des techniques d’optimisation qui exploitent les propriétés structurelles ou sont fondées sur des heuristiques spécifiques. Elles s’orientent également vers des structures distribuées/décentralisées adaptées à la maitrise des systèmes multi-agents, systèmes de grande taille, etc.
Les développements théoriques abordés sont mis en œuvre dans de multiples domaines applicatifs : robotique interactive (télémanipulation, haptique) et sciences du mouvement humain, machine-outil dans le cadre de l’industrie du futur (fabrication additive), aéronautique et spatial, sciences du vivant, systèmes/réseaux électriques, secteur des transports, en particulier automobile. On peut citer notamment des applications dans le contexte des interactions entre plusieurs véhicules/drones lors de vols en formation, de la commande des satellites, des bioprocédés, de parcs éoliens, de l’estimation de l’état de batteries de véhicules électriques tant du point de vue de la charge que de l’état de vieillissement, de l’optimisation d’énergie/puissance dans les réseaux multi-sources, etc.
L’équipe SYCOMORE est fortement impliquée dans la thématique Control Education, à la fois au niveau ingénieur (Mention Control Engineering dans le cadre de la dominante “Grands Systèmes en Interaction” du programme ingénieur CentraleSupélec), au niveau Master (“Automatique, Traitement des Signaux et des Images” – ATSI, “Ingénierie et Science du Mouvement Humain” – ISMH, “Aéronautique et spatial : mécanique, automatique, énergétique” – AS-MAE), ainsi que dans des actions de vulgarisation scientifique (Fête de la Science, Girls in Control, etc.).
La commande prédictive robuste est un des éléments centraux des travaux de recherche de l’équipe SYCOMORE avec des applications à la fois sur des systèmes à temps discret, (non-)linéaires, (in)variant dans le temps, des systèmes à retard, des systèmes hybrides etc. Au long des années, les techniques de commande prédictive sous contraintes ont permis de prendre en compte les aspects de robustesse vis-à-vis des perturbations bornées et/ou des incertitudes. Des commandes décentralisées/distribuées/hiérarchisées ont été appliquées aux systèmes multi-agents, souvent dans un contexte de commande tolérante aux défauts.
Les méthodes d’optimisation fournissent un outil d’étude important dans l’équipe SYCOMORE. Outre les approches désormais classiques d’optimisation convexe et toujours d’actualité pour le calcul de lois de commande performantes, des avancées significatives ont ainsi été obtenues dans la prise de contraintes quelconques dans le processus de design de la loi de pilotage (méthodes métaheuristiques par exemple), ou l’analyse de la stabilité (garantie de stabilité de systèmes multi-modèles, détermination automatique de fonctions de Lyapunov, etc.). Enfin, l’utilisation et l’analyse de techniques d’apprentissage (Machine Learning) dans un contexte de boucle fermée fait partie des développements récents de l’équipe.
Des techniques d’estimation d’état ensemblistes à base d’ellipsoïdes et zonotopes ont été développées pour différentes classes de systèmes : linéaires (in)variant dans le temps ou systèmes descripteurs soumis à des perturbations, des bruits de mesure et des incertitudes inconnus, mais bornés. Des observateurs par intervalles ont été proposés pour des systèmes à retard, des systèmes non linéaires etc. Des approches d’estimation distribuée à horizon glissant pour des systèmes linéaires ou non-linéaires de type multi-capteur multi-agent, ainsi que des méthodes de détection de défauts font l’objet des travaux de recherche actuels.
Le transport, en particulier automobile, est un domaine applicatif clé pour l’équipe SYCOMORE. Cet axe s’est encore renforcé avec le développement des véhicules électrifiés qui a donné lieu à un nombre important de thèses en collaboration industrielle. Les sujets abordés au cours de ces travaux couvrent différents champs thématiques comme la gestion d’énergie, l’estimation d’état des batteries, la commande des actionneurs électriques (e.g. en vue de réduire les vibrations) et la commande robuste en particulier dans le contexte du véhicule autonome (e.g. commande robuste à haute vitesse pour des manœuvres d’évitement d’obstacles).
Plusieurs lois de guidage-pilotage (non-)linéaires ont été développées pour des drones (à ailes, hélicoptère, octorotor, quadrirotor en X ou en V) utilisés pour différents missions (e.g. radar, cinématographie). Dans un domaine connexe, des architectures prédictives décentralisées, distribuées et/ou hiérarchisées ont été utilisées pour élaborer des lois de guidage sur l’ensemble des véhicules d’une flotte de drones lors de vol en formation. Sur thématiques davantage en lien avec le spatial, des méthodes d’estimation robuste à horizon glissant ont été appliquées à la problématique de l’estimation de trajectoire de débris spatiaux. Des systèmes de propulsion des petits satellites ont également été étudiés.
Les méthodologies développées dans l’équipe SYCOMORE trouvent un champ d’application vaste et naturel dans le domaine de l’énergie (pilotage de systèmes non linéaires tels que des fermes éoliennes, méthodes de commande avancée pour les systèmes hybrides pour l’électronique de puissance, structures de commandes décentralisées ou hiérarchisées dans les réseaux d’énergie, etc.). L’équipe est en particulier très impliquée dans l’institut RISEGrid (Research Institute for Smarter Electric Grids) avec EDF ou la chaire RTE sur la transformation numérique des réseaux d’électricité. Les aspects liés à l’énergie sont également pris en compte dans le cadre de l’Industrie du futur, en particulier dans le domaine de la fabrication additive. Dans ce contexte, les sources d’énergie (laser en LSM ou faisceaux d’électrons en EBM) peuvent conduire à des performances d’usinage différentes qu’il convient d’analyser.
Les méthodologies de commande et d’estimation développées trouvent leur application dans le champ de la robotique, en particulier la robotique de manipulation (bras manipulateurs ou mains robotisées), la collaboration humain-robot, ainsi que, par extension, la modélisation du mouvement humain en lien avec ces thématiques. Les travaux concernent les analyses de stabilité de ces systèmes en présence d’incertitudes, le développement de stratégies de commande robuste, ainsi que des méthodes de détection de défauts. Ces différents axes méthodologiques trouvent une application naturelle dans de nombreux aspects de l’Industrie du futur, par exemple pour la mise en place de robots collaboratifs dans les ateliers de production et toutes les problématiques en lien avec les flux de distribution (supply chain et, en perspective, livraison par flotte de drones).
L’étude de bioprocédés est une thématique d’application des concepts théoriques de l’équipe SYCOMORE. Plus spécifiquement, cet axe concerne la modélisation, l’optimisation, l’estimation et la commande de bioprocédés. Des cultures de micro-organismes mises en culture dans des bioréacteurs ont été étudiées dans le cadre notamment de collaborations interdisciplinaires, incluant la biologie des cellules et le génie des procédés. Les développements théoriques ont ainsi été corroborés avec des résultats expérimentaux (culture de microalgues et de bactéries), sur des procédés pilotes à échelle de laboratoire. Diverses applications ont été considérées, principalement pour le développement durable (e.g. la biofixation de CO2 par les microalgues, la valorisation de déchets par des bactéries, la digestion anaérobie et production de biométhane).
Professeur – CentraleSupélec
Automatique et systèmes – SYCOMORE
cristina.stoica@l2s.centralesupelec.fr
Bât. Breguet C3.17
