Séminaire de Mariella Maia Quadros et de Víctor Campos

Titre

Asservissement des systèmes dynamiques hybrides : modélisation, stabilité et régulateurs PI hybrides adaptatifs

Résumé

Les systèmes dynamiques hybrides associent des dynamiques en temps continu et en temps discret, ce qui pose des défis spécifiques en matière d'analyse de stabilité et de conception de contrôleurs. 

Ce séminaire aborde les fondements mathématiques de cette classe de systèmes et passe en revue les principaux contrôleurs et critères de stabilité établis dans la littérature. 

La présentation se concentre sur une formulation de contrôleurs PI hybrides dotés d'un mécanisme d'adaptation, conçus pour améliorer les performances de réponse en boucle fermée tout en tenant compte des incertitudes paramétriques et du rejet des perturbations. 

La formulation de la loi de commande, les garanties formelles de stabilité et une évaluation de la méthodologie développée par rapport aux approches conventionnelles sont examinées.

Courte biographie

Mariella Maia Quadros est titulaire d’un doctorat (2021) et d’un master (2018) en génie électrique, obtenus respectivement à l’Université fédérale de Minas Gerais (UFMG) et au Centre fédéral d’enseignement technologique de Minas Gerais (CEFET-MG), ainsi que d’une licence en génie mécatronique du CEFET-MG (2016).

Elle est actuellement professeure à l’Institut fédéral d’éducation, de sciences et de technologie de Minas Gerais (IFMG) et occupe le poste de vice-présidente du comité « Femmes dans le contrôle automatique » de la Société brésilienne de contrôle automatique (SBA). 

Ses recherches portent sur la théorie du contrôle, avec un accent particulier sur les systèmes dynamiques hybrides, le contrôle tolérant aux pannes et le contrôle non linéaire (LPV et Fuzzy TS).

Titre

Filtre de Kalman à covariance garantie (GCKF) en temps discret

Résumé

Alors que le filtre de Kalman est le filtre optimal (filtre non biaisé à covariance minimale) pour les systèmes linéaires, ses principales extensions aux systèmes non linéaires (le filtre de Kalman étendu, EKF, et le filtre de Kalman non parfumé, UKF) reposent sur des approximations et peuvent, dans certains cas extrêmes, diverger. 

À cette fin, nous avons proposé le filtre de Kalman à covariance garantie, qui nous permet de contourner les mises à jour de la covariance non linéaire grâce à une borne supérieure robuste (d’où le nom de « covariance garantie »). 

Nous montrons que la version en régime permanent du filtre est asymptotiquement non biaisée et garantit qu’une borne supérieure de sa covariance sera respectée en régime permanent. 

Quelques études de cas sont présentées pour illustrer le filtre et ses détails.

Courte biographie

Víctor Campos est professeur au département d’ingénierie électronique de l’Université fédérale de Minas Gerais (UFMG) depuis 2018. 

Il est membre du Groupe des transports intelligents (GTI) et coordinateur du programme de licence en ingénierie de contrôle et d’automatisation. 

Il a obtenu sa licence, son master et son doctorat à l’UFMG respectivement en 2009, 2010 et 2015, après avoir effectué un stage de doctorat au LAMIH (France) et à l’UCSB (États-Unis) en 2014. 

Ses domaines de recherche portent notamment sur les systèmes flous de Takagi-Sugeno, la synthèse de commandes par optimisation, les commandes robustes et adaptatives, ainsi que la planification de mouvement.