Equipe 2 : Nouvelles technologies de pilotage des procédés industriels

Responsable du projet

Messaoud Hassani

Grade : Professeur

Enseignants-chercheurs impliqués

Doctorants à mobiliser dans le cadre du projet

Préambule

Le développement rapide des technologies et la concurrence acharnée entre les industriels pour gagner le maximum de parts des marchés nationaux et internationaux ouvre la route pour les chercheurs afin qu'ils puissent développer de nouvelles approches et/ou techniques permettant de mieux maîtriser les procédés industriels afin de satisfaire les performances suggérées par le client. Ces objectifs requièrent une connaissance parfaite de ces procédés ainsi que l'adaptation des approches existantes et la synthèse de nouvelles pour le pilotage de tels procédés qui peuvent être de différentes natures à noter les procédés continus qui peuvent être linéaires, non linéaires, singuliers, à retard, ... et les procédés discrets ou plus précisément à évènement discret.

Les approches proposées intéressent l'identification, le diagnostic et la commande de ces systèmes en mettant l'accent sur l'insertion de l'intelligence artificielle dans l'opération de conception. Les procédés réels adressés dans ce projet sont les robots et les véhicules autonomes, les véhicules électriques, les moteurs thermiques, les systèmes mécatroniques, les systèmes ferroviaires, les réseaux électriques et les systèmes de transport.

Objectifs

Pour l'identification on est amené à concevoir des techniques qui permettent d'estimer le modèle qui reproduit le mieux le comportement du système pour tout jeu de mesures prélevées sur ce dernier. Dans cette thématique on opte pour les méthodes utilisant l'apprentissage statistique et on traite toutes les formes des procédés considérés (linéaires, non linéaires, stationnaire ou non, avec ou sans retard, ...

Pour la commande on s'intéresse à deux types de systèmes, les systèmes continus et les systèmes à évènements discrets. Vue la multitude des résultats proposés dans la littérature en termes d'algorithmes de commande, on focalisera essentiellement sur la conception de nouvelles approches pour des systèmes avec des spécifications particulières et on mettra plus l'accent sur les applications. Dans ce contexte on s'intéresse aux approches faisant appel à des concepts relevant de l'intelligence artificielle telles que les méta-heuristiques, les réseaux de neurones artificiels et plus précisément celle ayant recours à l'apprentissage profond pour la commande neuronale des systèmes à retard variable et surtout les systèmes singuliers.

Comme applications on s'intéresse au taux des gaz polluants d'un moteur thermique, les véhicules électriques, les robots et les véhicules autonomes, les réseaux d'énergie électrique,

Pour les observateurs où l'on s'intéresse à des cas particuliers qui concernent la synthèse d'observateurs pour les systèmes singuliers retardés à entrées inconnus et surtout en présence d'incertitudes sur les paramètres du système. On propose également la synthèse de filtres pour ces systèmes munis de retard sur l'état et sur l'entrée et excités par des perturbations à énergie finie.

Lorsque le système singulier est non linéaire et est affecté par des entrées inconnues on propose une méthode d'estimation d'état et des entrées inconnues en utilisant une approche multi-modèle. On propose également la synthèse de filtre dans le domaine fréquentiel et appliquer ainsi des approches de commande.

De même lorsque le système singulier est bilinéaire on propose de synthétiser des correcteurs et des observateurs pour ce type de systèmes lorsqu'ils sont munis de retards et soumis à des entrées inconnues présents au niveau de l'équation d'état et l'équation de sortie.

Enfin le cas des systèmes linéaires incertains fera l'objet des mêmes études.

Organisation des équipes

Les équipes qui contribuent dans le projet sont au nombre de quatre qui interfèrent et qui traitent plusieurs thématiques en même temps. Il est à noter que toutes les contributions seront validées soit sur les processus propres aux laboratoires soit des processus au sein d'autres laboratoires à l'étranger avec qui notre laboratoire maintient des liens de collaboration.

Échéancier de mise en œuvre du projet

Partenaires internationaux

• 1er organisme : G-SCOP, Grenoble - France
• 2ème organisme : CRISTAL à Lille
• 3ème organisme : Laboratoire des technologies innovantes (LTI) Amiens, France
• 4ème organisme : Laboratoire Universitaire de Recherche en Production Avancée (LURPA) Paris Saclay, France
• 5ème organisme : Institut de Recherche en Systèmes Electroniques Embarqués (IRSEEM) Rouen, France

Productions scientifiques attendues

Les résultats attendus incluent :

• Publications scientifiques dans des revues internationales
• Dépôts de brevets pour les innovations techniques
• Rédaction et soutenance de thèses de doctorat
• Préparation d'habilitations à diriger des recherches
• Développement de prototypes et démonstrateurs

Impacts économiques et sociaux

• Mise à la disposition de l'industrie concernée d'un savoir faire sur la commande des systèmes discrets.
• Applications de stratégies de commande intelligentes utilisant les nouvelles techniques basées sur le deep learning
• Mise à la disposition de l'industrie concernée d'un savoir faire sur la classification et la détection des défauts des images médicales.