Séminaire du département automatique
Vous êtes cordialement invités à participer au séminaire du groupe ROC au cours duquel il y aura 2 présentations :
- 15:30 : Lassaad Zaway, ATER UPHF
- 16:15 : Hasni Arezki, Post-doc RITMEA
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Le 13/02/2026
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15:30 - 17:00
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Séminaire
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Campus Mont Houy
Bâtiment Claudin le Jeune 1
amphi E2
Lassaad Zaway - ATER UPHF
"Développement d'une technique permettant de contrôler un fauteuil roulant électrique grâce à la fusion des signaux EEG et du traitement des images faciales"
Résumé
Cette présentation traite de l'analyse de stabilité robuste de l'estimation à horizon mobile (MHE) pour une classe de systèmes non linéaires.
De nouveaux outils mathématiques sont introduits, permettant le développement de nouvelles conditions de conception pour optimiser les paramètres de la fonction de coût du schéma MHE.
Ces conditions sont étroitement liées à la taille de la fenêtre MHE et aux coefficients incrémentiels de stabilité exponentielle entrée/sortie-état (i-EIOSS) du système. Afin d'améliorer la robustesse de la MHE tout en minimisant la taille de la fenêtre, des techniques de prédiction avancées sont proposées. De plus, des méthodes innovantes basées sur les LMI linéaires sont présentées pour synthétiser les coefficients i-EIOSS et les gains de prédiction.
L'efficacité des méthodes de prédiction proposées est validée à l'aide d'exemples numériques, qui mettent en évidence leurs améliorations en termes de performances.
Hasni Arezki – Post-doc RITMEA
"Schémas avancés d'estimation robuste à horizon mobile pour les systèmes non linéaires"
Résumé
Cette présentation traite de l'analyse de stabilité robuste de l'estimation à horizon mobile (MHE) pour une classe de systèmes non linéaires.
De nouveaux outils mathématiques sont présentés, permettant le développement de nouvelles conditions de conception afin d'optimiser les paramètres de la fonction de coût du schéma MHE.
Ces conditions sont étroitement liées à la taille de la fenêtre MHE et aux coefficients incrémentiels de stabilité exponentielle entrée/sortie-état (i-EIOSS) du système. Afin d'améliorer la robustesse de la MHE tout en minimisant la taille de la fenêtre, des techniques de prédiction avancées sont proposées.
De plus, des méthodes innovantes basées sur les LMI linéaires sont présentées pour synthétiser les coefficients i-EIOSS et les gains de prédiction.
L'efficacité des méthodes de prédiction proposées est validée à l'aide d'exemples numériques, qui mettent en évidence leurs améliorations en termes de performances.