Le mouvement des ergols au sein des réservoirs, appelé ballottement, est à l’origine d’efforts perturbateurs qui nécessitent une attention particulière lors de la conception d’une mission ; ceci afin de ne pas entraîner de dégradation des performances en précision et stabilité de pointage, voire pour prévenir l’instabilité dans les pires cas. Après avoir présenté et analysé les méthodes habituelles pour l’atténuation des effets de ce phénomène, nous proposons une nouvelle solution méthodologique à la compensation des ballottements d’ergols pour l’amélioration du contrôle d’attitude des engins spatiaux. Nous développons alors une modélisation innovante du ballottement sous la forme de système LPV incertain dont l’identification repose sur des données de Mécanique des Fluides Numériques. En s’appuyant sur ce modèle nous élaborons une stratégie de pré-compensation basée sur un observateur LPV robuste dont la synthèse est effectuée via des techniques de synthèse H1 multi-modèles et par résolution de LMI. Les limites en couple et en moment cinétique des actionneurs sont ensuite prises en compte par l’implémentation alternative d’un filtre Direct Linear Anti-Windup statique et d’un Reference Governor. Lorsque le système est asservi par un contrôleur d’attitude pré-existant et satisfaisant hors-ballottement, notre stratégie de compensation est calculée indépendamment du contrôleur, s’interconnecte facilement avec le système et rétablit ses performances nominales en dépit du mouvement des ergols. L’ensemble de cette stratégie est rigoureusement testée et analysée sur un modèle de satellite test. Les résultats suggèrent qu’une telle modification du système de contrôle d’attitude permet une atténuation efficace des effets délétères du ballottement et pourrait contribuer à réduire la complexité et la masse des réservoirs, et à améliorer la disponibilité des missions spatiales

Les robots manipulateurs sont généralement des machines rigides, conçues pour que leur flexibilité ne perturbe pas leurs mouvements. En effet, des flexibilités mécaniques importantes dans la structure d’un système introduisent des degrés de liberté supplémentaires dont le comportement est complexe et difficile à maîtriser. Cependant, la réduction de la masse d’un système est bénéfique du point de vue des coûts, de la performance énergétique, de la sécurité et des performances dynamiques. Afin de faciliter l’accès aux nombreux avantages d’une structure légère malgré la présence de fortes flexibilités, cette thèse porte sur la modélisation, la conception et la commande de robots manipulateurs flexibles. Elle est motivée par le projet YAKA, dont l’application est le lancement et la récupération de drones à voilure fixe depuis un navire faisant route. Cette application nécessite une importante dynamique sur un vaste espace de travail, bien au-delà des spécifications des robots rigides classiques. Les outils de modélisation, de conception et de commande proposés prennent en compte la flexibilité des segments et des articulations, pour un nombre quelconque de degrés de liberté et de segments flexibles. Le modèle dynamique flexible est obtenu par le formalisme de Lagrange, les poutres flexibles sont représentées par le modèle d’Euler-Bernoulli. Le schéma de commande proposé se décompose en une inversion de modèle dynamique rigide et un bloc de précommande par Input Shaping adapté aux robots manipulateurs flexibles. Les outils de conception proposés permettent de baser le processus de conception sur des performances prédites du système complet muni de ses actionneurs et de son contrôleur avec une simulation réaliste. Les validations expérimentales effectuées sur le robot YAKA permettent de valider la pertinence de la démarche suivie. Les résultats du projet YAKA confirment la faisabilité de la mise en oeuvre d’un robot flexible de grande envergure et à forte dynamique dans un contexte industriel, en particulier pour le lancement et la récupération d’un drone à voilure fixe depuis un navire faisant route.

Dans le domaine de l’ingénierie (par exemple l’aéronautique, l’automobile, la biologie, les circuits), les systèmes dynamiques sont le cadre de base utilisé pour modéliser, contrôler et analyser une grande variété de systèmes et de phénomènes. En raison de l’utilisation croissante de logiciels dédiés de modélisation par ordinateur, la simulation numérique devient de plus en plus utilisée pour simuler un système ou un phénomène complexe et raccourcir le temps de développement et le coût. Cependant, le besoin d’une précision de modèle améliorée conduit inévitablement à un nombre croissant de variables et de ressources à gérer au prix d’un coût numérique élevé. Cette contrepartie justifie la réduction du modèle. Pour les systèmes linéaires invariant dans le temps, plusieurs approches de réduction de modèle ont été effectivement développées depuis les années 60. Parmi celles-ci, les méthodes basées sur l’interpolation se distinguent par leur souplesse et leur faible coût de calcul, ce qui en fait un candidat prédestiné à la réduction de systèmes véritablement à grande échelle. Les progrès récents démontrent des façons de trouver des paramètres de réduction qui minimisent localement la norme H2 de l’erreur d’incompatibilité. En général, une approximation d’ordre réduit est considérée comme un modèle de dimension finie. Cette représentation est assez générale et une large gamme de systèmes dynamiques linéaires peut être convertie sous cette forme, du moins en principe. Cependant, dans certains cas, il peut être plus pertinent de trouver des modèles à ordre réduit ayant des structures plus complexes. A titre d’exemple, certains systèmes de phénomènes de transport ont leurs valeurs singulières Hankel qui se décomposent très lentement et ne sont pas facilement approchées par un modèle de dimension finie. En outre, pour certaines applications, il est intéressant de disposer d’un modèle structuré d’ordre réduit qui reproduit les comportements physiques. C’est pourquoi, dans cette thèse, les modèles à ordre réduit ayant des structures de retard ont été plus précisément considérés. Ce travail a consisté, d’une part, à développer de nouvelles techniques de réduction de modèle pour des modèles à ordre réduit avec des structures de retard et, d’autre part, à trouver de nouvelles applications d’approximation de modèle. La contribution majeure de cette thèse couvre les sujets d’approximation et inclut plusieurs contributions au domaine de la réduction de modèle. Une attention particulière a été accordée au problème de l’approximation du modèle optimale pour les modèles structurés retardés. À cette fin, de nouveaux résultats théoriques et méthodologiques ont été obtenus et appliqués avec succès aux repères académiques et industriels. De plus, la dernière partie de ce manuscrit est consacrée à l’analyse de la stabilité des systèmes retardés par des méthodes interpolatoires. Certaines déclarations théoriques ainsi qu’une heuristique sont développées permettant d’estimer de manière rapide et précise les diagrammes de stabilité de ces systèmes.

Dans la plupart des problèmes de synthèse, la loi de commande obtenue doit répondre simultanément à des critères réquentiels et temporels en vue de satisfaire un cahier des charges précis. Les derniers développements des techniques de synthèse Hinf de contrôleurs structurés permettent d'obtenir des lois de commande satisfaisant des critères fréquentiels multiples. En revanche, la synthèse de loi de commande satisfaisant une contrainte temporelle sur une sortie ou un état du système est plus complexe. Dans ce travail de thèse, la technique OIST est considérée pour ce type de contraintes. Elle consiste à saturer la sortie du contrôleur dès que la contrainte n'est plus vérifiée afin de restreindre l'ensemble des sorties admissibles. Initialement formulée pour les systèmes linéaires connus dont l'état est mesuré, la technique OIST peut être généralisée pour permettre de considérer des systèmes incertains. C'est l'extension OISTeR qui est proposée dans ce travail. Elle utilise les données d'un observateur par intervalles pour borner de manière garantie le vecteur d'état. La théorie des observateurs par intervalles a récemment fait l'objet de nombreux travaux. La méthode la plus rapide pour obtenir un observateur par intervalles d'un système donné est de considérer un système intermédiaire coopératif dans de nouvelles coordonnées. Une nouvelle technique de détermination de ces nouvelles coordonnées, intitulée SCorplO, est proposée dans ce mémoire. L'ensemble des techniques présentées est appliqué au contrôle d'un lanceur flexible durant son vol atmosphérique, en présence de rafales de vent et sous contrainte temporelle sur l'angle d'incidence.

Dans cette étude de thèse, le problème du co-design mécanique/contrôle d’attitude avec méthodes de la commande robuste structurée est considéré. Le problème est abordé en développant une technique pour la modélisation de systèmes flexibles multi-corps, appelé modèle Two-Input Two-Output Port (TITOP). En utilisant des modèles d’éléments finis comme données d’entrée, ce cadre général permet de déterminer, sous certaines hypothèses, un modèle linéaire d’un système de corps flexibles enchaînés. De plus, cette modélisation TITOP permet de considérer des variations paramétriques dans le système, une caractéristique nécessaire pour réaliser des études de co-design contrôle/structure. La technique de modélisation TITOP est aussi étendue pour la prise en compte des actionneurs piézoélectriques et des joints pivots qui peuvent apparaître dans les sous-structures. Différentes stratégies de contrôle des modes rigides et flexibles sont étudiées avec les modèles obtenus afin de trouver la meilleure architecture de contrôle pour la réjection des perturbations basse fréquence et l’amortissement des vibrations. En exploitant les propriétés d’outils de synthèse H1 structurée, la mise en oeuvre d’un schéma de co-design est expliquée, en considérant les spécifications du système (bande passante du système et amortissement des modes) sous forme de contraintes H1. L’étude d’un tel co-design contrôle d’attitude/mécanique d’un satellite flexible est illustré en utilisant toutes les techniques développées, optimisant simultanément une loi de contrôle optimisée et certains paramètres structuraux.

L’objectif de ce travail est de permettre à une équipe de robots autonomes hétérogènes d’effectuer une mission complexe dans un environnement réel et sous contrainte de communication. Cette thèse a donc consisté à créer et à valider une architecture distribuée à bord des robots et intégrant planification, supervision de l’exécution du plan et réparation de ce plan suite à l’occurrence d’aléas. Ce manuscrit présente la conception d’un algorithme de planification hybride, dénommé HiPOP, utilisé pour calculer un plan initial, avant le début de la mission, et pour réparer le plan en cours de mission quand un événement perturbateur survient. Il présente aussi la conception d’un algorithme de supervision, dénommé METAL, utilisé pour suivre l’exécution du plan sur chaque robot et, le cas échéant, faisant appel à HiPOP pour réparer le plan. Ces deux algorithmes ont été implémentés et ont permis de réaliser des missions de surveillance allant jusqu’à impliquer 12 robots, à la fois en simulation et avec de vrais robots.

Un système robotique est un système complexe, à la fois d’un point de vue matériel et logiciel. Afin de simplifier la conception de ces machines, le développement est découpé en modules qui sont ensuite assemblés pour constituer le système complet. Cependant, la facilité de conception de ces systèmes est bien souvent contrebalancée par la complexité de leur mise en sécurité, à la fois d’un point de vue fonctionnel et temporel. Il existe des ensembles d’outils et de méthodes permettant l’étude d’ordonnançabilité d’un système logiciel à base de tâches. Ces outils permettent de vérifier qu’un système de tâches respecte ses contraintes temporelles. Cependant ces méthodes d’analyse considèrent les tâches comme des entités monolithiques, sans prendre en compte la structure interne des tâches, ce qui peut les rendre trop pessimistes et non adaptées à des applications robotiques. Cette étude consiste à prendre en compte la structure interne des tâches dans des méthodes d’analyse d’ordonnançabilité. Cette thèse montre que le découpage de tâches monolithiques permet d’améliorer la précision des analyses d’ordonnancement. De plus, les outils issus de ces travaux ont été expérimentés sur un cas d’application de robotique mobile autonome.

Cette étude s’inscrit dans le domaine de l’intelligence artificielle, plus précisément au croisement des deux domaines que sont la planification autonome en environnement probabiliste et la vérification formelle probabiliste. Dans ce contexte, elle pose la question de la maîtrise de la complexité face à l’intégration de nouvelles technologies dans les systèmes critiques : comment garantir que l’ajout d’une intelligence à un système, sous la forme d’une autonomie, ne se fasse pas au détriment de la sécurité ? Pour répondre à cette problématique, cette étude a pour enjeu de développer un processus outillé, permettant de concevoir des systèmes auto-adaptatifs critiques, ce qui met en œuvre à la fois des méthodes de modélisation formelle des connaissances d’ingénierie, ainsi que des algorithmes de planification sûre et optimale des décisions du système.

Les Processus Décisionnels de Markov Partiellement Observables (PDMPOs) permettent de modéliser facilement les problèmes probabilistes de décision séquentielle dans l'incertain. Lorsqu'il s'agit d'une mission robotique, les caractéristiques du robot et de son environnement nécessaires à la définition de la mission constituent le système. Son état n'est pas directement visible par l'agent (le robot). Résoudre un PDMPO revient donc à calculer une stratégie qui remplit la mission au mieux en moyenne, i.e. une fonction prescrivant les actions à exécuter selon l'information reçue par l'agent. Ce travail débute par la mise en évidence, dans le contexte robotique, de limites pratiques du modèle PDMPO: elles concernent l'ignorance de l'agent, l'imprécision du modèle d'observation ainsi que la complexité de résolution. Un homologue du modèle PDMPO appelé pi-PDMPO, simplifie la représentation de l'incertitude: il vient de la Théorie des Possibilités Qualitatives qui définit la plausibilité des événements de manière qualitative, permettant la modélisation de l'imprécision et de l'ignorance. Une fois les modèles PDMPO et pi-PDMPO présentés, une mise à jour du modèle possibiliste est proposée. Ensuite, l'étude des pi-PDMPOs factorisés permet de mettre en place un algorithme appelé PPUDD utilisant des Arbres de Décision Algébriques afin de résoudre plus facilement les problèmes structurés. Les stratégies calculées par PPUDD, testées par ailleurs lors de la compétition IPPC 2014, peuvent être plus efficaces que celles des algorithmes probabilistes dans un contexte d'imprécision ou de grande dimension. Cette thèse propose d'utiliser les possibilités qualitatives dans le but d'obtenir des améliorations en termes de temps de calcul et de modélisation.

Les méthodes de synthèse et de validation de lois de pilotage utilisées dans le milieu industriel aéronautique sont bien souvent longues et coûteuses à mettre en œuvre. Pourtant, des alternatives pour traiter les larges domaine d’évolution existent, comme l’inversion dynamique robuste. Ce travail de thèse cherche à en corriger les défauts, notamment grâce à une meilleure prise en compte des incertitudes du système et à une réjection des non-linéarités non compensées. Ceci est rendu possible grâce aux techniques de synthèse H¥ structurée multi-modèles, qui peuvent considérer plusieurs configurations pire-cas déterminées par des outils d’analyse de robustesse. Une autre contribution est d’ailleurs l’amélioration des techniques permettant d’évaluer la marge de robustesse d’un système LTI, souvent trop conservatives ou nécessitant un temps de calcul prohibitif. Les méthodes proposées sont appliquées au pilotage automatique d’un avion civil et d’un drone à voilure fixe, dont la modélisation est également traitée avec précision.