Defensa de la tesis de Hiba Fawzia Bouchama

Resumen

Este trabajo de tesis contribuye al proyecto colaborativo "Train de Fret Autonome"' liderado por la SNCF y tiene como objetivo automatizar la conducción del tren de Mercancías para garantizar una conducción autónoma fiable y segura en todas las condiciones ambientales. En este contexto, nuestras contribuciones se refieren al desarrollo de estimadores para reconstruir con precisión la posición y la velocidad longitudinal del tren en condiciones variables de adherencia rueda-carril.

Trabajos de tesis.

La mayor dificultad surge del hecho de que los sensores odométricos embarcados proporcionan una medida de la rotación de las ruedas a nivel de eje, pero no detectan directamente el fenómeno del deslizamiento de las ruedas, lo que conlleva un alto grado de inexactitud en la estimación de la velocidad longitudinal del tren. Para superar este problema, es necesario realizar una recalibración precisa utilizando la posición del tren medida por radiobalizas instaladas en el carril. Sin embargo, esta medición es discreta con un periodo de muestreo variable.

Uno de los retos es considerar medidas del tren que combinen tanto medidas continuas consideradas como medidas muestreadas aperiódicamente. Así, la principal contribución teórica de esta tesis es el diseño de un observador continuo-discreto para una clase de sistemas multientrada/multisalida con salidas continuas estropeadas por ruido de medida y salidas muestreadas aperiódicamente. Este observador se ha diseñado para cumplir las especificaciones del proyecto "Tren de mercancías autónomo" con el fin de estimar la velocidad del tren en condiciones de adherencia variable. El rendimiento de este observador se muestra en simulación y se compara con otros enfoques para estimar la velocidad del tren, y luego se valida experimentalmente a través de una campaña de pruebas llevada a cabo en el Centre d'Essai Ferroviaire de Tronville-en-Barrois.

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Palabras clave

Tren autónomo, síntesis de observador, fuerza de agarre, medidas continuas y muestreadas aperiódicamente, observador continuo-discreto (CDO), ganancia exponencial variable en el tiempo.

Composición del jurado

Sra. Lydie NOUVELIERE, Maitresse des conférences HDR, Université d'Evry Val d'Essonne (Ponente)
Mondher FARZA, Professeur des universités HDR, Université de Caen Normandie (Ponente)
Kevin GUELTON, Professeur des universités HDR, Université de Reims Champagne-Ardenne (Examinador)
Jimmy LAUBER, Professeur des universités HDR, Institut Nationale des Sciences Appliquées (Director de tesis)
Michael DEFOORT, Professeur des universités HDR, Institut Nationale des Sciences Appliquées (Codirector de tesis)
Denis BERDJAG, Profesor asociado, Université Polytechnique Hauts-de-France (Codirector)
Smail ZIANI, IRT Railenium (Invitado)