Dissertations / Theses on the topic 'Supervision floue'

Le principal problème de la commande vectorielle du moteur asynchrone réside dans l'estimation du flux dans la machine. Comme il n'existe actuellement pas de solutions technologiques satisfaisantes pour mesurer le flux, celui-ci est généralement estimé à partir d'un modèle de la machine. L'estimation du flux est alors naturellement sensible aux incertitudes sur les paramètres électriques intervenant dans ce modèle. Ainsi, l'objectif principal des recherches réalisées est de proposer aux utilisateurs une solution de commande vectorielle robuste ne faisant pas appel à des exigences trop fortes en termes de connaissances paramétriques. Ceci est obtenu en supervisant plusieurs solutions de contrôle ayant des performances satisfaisantes, voire optimales mais dans des plages d'utilisation différentes. La combinaison des différents algorithmes de commandes est réalisée au moyen de la logique floue associée à une étude théorique de sensibilité
Les commandes multialgorithmiques concernent la combinaison de deux modèles de la vitesse angulaire statorique pour orienter le flux dans la machine et la combinaison de deux modèles du courant magnétisant pour estimer l'amplitude du flux. La combinaison de deux estimateurs de flux, l'un déterminé à partir des équations rotoriques de la machine, l'autre déterminé à partir des équations statoriques et la détermination des gains d'un observateur de flux d'ordre réduit ou d'ordre complet au moyen de la logique floue sont également étudiées. Pour chaque stratégie, l'étude de sensibilité est dans un premier temps validée par des essais experimentaux sur un banc équipé du système Matlab-Simulink-dSPACE (basé sur un DSP TMS320C31), en considérant les variations du courant statorique consommé comme indicateur de la qualité du contrôle du flux. Deux des stratégies de commande étudiées sont ensuite utilisées dans deux applications différentes, l'une concerne la traction électrique, l'autre la génération d'énergie par éoliennes

Cette thèse propose la méthodologie de dimensionnement optimal pour optimiser la configuration de système d'énergie hybride. Pour cela, nous utilisons une approche pour la génération de base de règles floues et une optimisation automatiques au moyen d'algorithme génétique et d'un PSO adaptés avec le floue. Ces algorithmes nous permet d'obtenir le nombre optimal de panneaux photovoltaïques, d'éoliennes et des batteries, minimisant le coût total du système et garantissant la disponibilité permanente de l'électricité pour couvrir les besoins énergétiques. L'historique horaire de vitesse du vent, d’ensoleillement, sont utilisés pour modéliser la production des éoliennes, la production photovoltaïque et de charge. Le coût total est la fonction objective et la taille technique est une contrainte
This thesis proposes the optimum sizing methodology to optimize the configuration of hybrid energy system. For this, we use an approach for automatic fuzzy rule base generation and optimization by means of Fuzzy-Adaptive Genetic Algorithm and fuzzy adaptive PSO. This Algorithms allows us to obtain the optimal number of photovoltaic panels, wind turbines and storages units, ensuring the minimal global high efficiency system total cost and guaranteeing the permanent availability of energy to cover the load energy requirements. Historical hourly wind speed, solar irradiance and load data are used to stochastically model the wind turbines, photovoltaic generation and load. The total cost is the objective function and the technical size is a constraint

La libéralisation des marchés de l'électricité associée à l'intégration des énergies renouvelables a conduit à introduire la notion d'utilisation locale de ces nouvelles sources de production. L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie de supervision multi-niveaux et d'optimiser la supervision des ces unités de production. Le système hybride pris en compte dans cette thèse est une combinaison de trois microturbines à gaz, une centrale photovoltaïque, et un système de stockage à court terme (supercapacités), connecté à un réseau électrique. La supervision à moyen terme est un traitement du problème d'engagement unité (Unite Commitment Problem), qui consiste à coordonner la production d'unités génératrices, de façon à satisfaire une demande globale d'électricité prévisionnelle sur 24h tout en minimisant le coût du carburant et les émissions toxiques (CO et NOx) et en respectant les contraintes physiques et opérationnelles de chaque unité. Nous n'avons pas traité les rejets de CO2. Dans cette thèse, une supervision temps réel à base de logique floue a été proposée. Une méthodologie des plans d'expériences (Experimental Design Method EDM) a été suggérée afin d'améliorer la méthodologie graphique en minimisant certaines fonctions objectifs et optimisant les paramètres du superviseur flou. Cette stratégie de supervision a été finalement validée sur une centrale multisource combinant dispositifs réels et simulation temps réel.

Le transport des personnes et des marchandises représente plus de 25% de la consommation d'énergie et est l'une des principales sources de pollution dans le monde. Plusieurs efforts doivent être faits pour réduire la dépendance du pétrole, la consommation d'énergie et l'impact environnemental des systèmes de transport. Dans cette perspective, la Direction Générale de l'Armement a soutenu la conception et la réalisation du banc d'Evaluation de Composantes de la Chaine Electrique (ECCE). Il s'agit d'un laboratoire mobile qui permet d'évaluer dans des conditions d'utilisation réelles, les différentes composantes énergétiques utilisées dans les véhicules électriques. Les travaux de cette Thèse de Doctorat s'inscrivent dans le contexte du projet ECCE. Le principal objectif est de concevoir, d'implanter et de valider expérimentalement un système temps réel de gestion d'énergie pour véhicule électrique hybride. L'architecture énergétique retenue pour cette étude comporte un banc de batteries au plomb, un système pile à combustible et un banc de supercondensateurs. Nous proposons un système de gestion d'énergie qui permet de prendre en compte l'expertise de plusieurs spécialistes sur ces sujets. La conception du système de gestion d'énergie est ainsi réalisée en utilisant une enquête conçue pour extraire la connaissance des experts du domaine (10 experts de différentes affiliations). La logique floue de type 2 permet d'intégrer de l'incertitude dans les réponses et ainsi de considérer simultanément les différents avis des experts. Ce travail présente dans une première partie l'étude des modèles des sources énergétiques et de la structure de commande du véhicule. Cette structure est basée sur la Représentation Energétique Macroscopique (REM). Des résultats de simulation et de validation expérimentale d'une méthodologie pour paramétrer le modèle équivalent des supercondensateurs sont également présentés. La deuxième partie est consacrée à l'étude des systèmes logique floue de type 2. Ces systèmes sont étudiés et présentés en utilisant un exemple numérique. En complément des travaux menés sur l'implantation logicielle de la logique floue de type 2, une application a été conçue, implantée et validée expérimentalement : il s'agit du contrôle de la tension de sortie d'un hacheur dévolteur. L'objectif principal de cette application était de permettre une pré-validation de l'application de la logique floue de type 2 dans le cas d'applications industrielles. Finalement, le système de gestion d'énergie proposé a été validé successivement par des simulations, des essais statiques expérimentaux, des essais de roulage en mode d'opération normale et en mode d'opération dégradée. Nous avons mis en évidence que la logique floue de type 2 est particulièrement bien adaptée pour des applications temps réel dans le domaine du génie électrique.

Le transport des personnes et des marchandises représente plus de 25% de la consommation d'énergie et est l'une des principales sources de pollution dans le monde. Plusieurs efforts doivent être faits pour réduire la dépendance du pétrole, la consommation d'énergie et l'impact environnemental des systèmes de transport. Dans cette perspective, la Direction Générale de l'Armement a soutenu la conception et la réalisation du banc d'Evaluation de Composantes de la Chaine Electrique (ECCE). Il s'agit d'un laboratoire mobile qui permet d'évaluer dans des conditions d'utilisation réelles, les différentes composantes énergétiques utilisées dans les véhicules électriques.Les travaux de cette Thèse de Doctorat s'inscrivent dans le contexte du projet ECCE. Le principal objectif est de concevoir, d'implanter et de valider expérimentalement un système temps réel de gestion d'énergie pour véhicule électrique hybride. L'architecture énergétique retenue pour cette étude comporte un banc de batteries au plomb, un système pile à combustible et un banc de supercondensateurs. Nous proposons un système de gestion d'énergie qui permet de prendre en compte l'expertise de plusieurs spécialistes sur ces sujets. La conception du système de gestion d'énergie est ainsi réalisée en utilisant une enquête conçue pour extraire la connaissance des experts du domaine (10 experts de différentes affiliations). La logique floue de type 2 permet d'intégrer de l'incertitude dans les réponses et ainsi de considérer simultanément les différents avis des experts. Ce travail présente dans une première partie l'étude des modèles des sources énergétiques et de la structure de commande du véhicule. Cette structure est basée sur la Représentation Energétique Macroscopique (REM). Des résultats de simulation et de validation expérimentale d'une méthodologie pour paramétrer le modèle équivalent des supercondensateurs sont également présentés. La deuxième partie est consacrée à l'étude des systèmes logique floue de type 2. Ces systèmes sont étudiés et présentés en utilisant un exemple numérique. En complément des travaux menés sur l'implantation logicielle de la logique floue de type 2, une application a été conçue, implantée et validée expérimentalement : il s'agit du contrôle de la tension de sortie d'un hacheur dévolteur. L'objectif principal de cette application était de permettre une pré-validation de l'application de la logique floue de type 2 dans le cas d'applications industrielles. Finalement, le système de gestion d'énergie proposé a été validé successivement par des simulations, des essais statiques expérimentaux, des essais de roulage en mode d'opération normale et en mode d'opération dégradée.Nous avons mis en évidence que la logique floue de type 2 est particulièrement bien adaptée pour des applications temps réel dans le domaine du génie électrique.

Ce travail se situe dans le domaine du diagnostic des processus défini comme étant l’identification de ses états fonctionnels. Dans le cas où l’obtention d’un modèle précis du processus est délicate ou impossible, la connaissance sur le système peut être extraite à partir des signaux obtenus lors d’un fonctionnement normal ou anormal en incluant des mécanismes d'apprentissage. Cette connaissance s’organise sous l’aspect d’une partition de l’espace des données sous forme de classes (représentant les états du système). Parmi les techniques d’apprentissage, celles incluant de la logique floue ont l’avantage d’exprimer les appartenances d’un individu à plusieurs classes, ceci permet de mieux connaître la situation réelle du système et prévoir des changements vers des états de défaillance. Nonobstant leurs performances adéquates, leur forte dépendance aux paramètres d’initialisation est une difficulté pour l’apprentissage. Cette thèse se situe dans l’amélioration de ces techniques, en particulier notre objectif est l’élaboration d’une méthode permettant de valider et d’adapter automatiquement la partition de l'espace de données obtenue par une technique de classification floue. Elle permet de trouver automatiquement une partition optimale en termes de compacité et de séparation des classes, à partir uniquement de la matrice des degrés d’appartenance obtenue par une classification antérieure. Cette méthode est donc une aide importante donnée à l’expert du processus pour établir les états fonctionnels dans l’implémentation d’une technique de surveillance d’un procédé complexe. Son application est illustrée sur des exemples académiques et sur le diagnostic de 3 procédés chimiques
This work is in the field of the process diagnosis defined as the identification of process functional states. If obtaining a precise model of the process is delicate or impossible, the system knowledge can be extracted from the signals obtained during a normal or abnormal operation by including mechanisms of training. This knowledge is organized through a data space partition into clusters (representing the states of the system). Among the training techniques, those including fuzzy logic have the advantage of expressing the memberships of an individual to several classes, this makes possible to better know the real situation of the system and to envisage changes to failure states. Notwithstanding their adequate performances, their strong dependence on the initialization parameters is a difficulty for the training. This thesis proposes the improvement of these techniques, specifically our objective is the development of a method to validate and adapt automatically the partition of data space obtained by a fuzzy classification technique. This makes possible to find automatically an optimal partition in terms of clusters compactness and separation from only the membership matrix obtained by an initial classification. This method is thus an important help given to the process expert to establish the functional states in the implementation of a monitoring technique of a complex process. Its application is illustrated on academic examples and on the diagnosis of 3 chemical processes

L'objectif de cette these est de presenter un ensemble de methodologies concernant deux types de commande numerique: conventionnelle et non conventionnelle. Nous presentons d'abord les techniques conventionnelles a savoir la regulation pid et les regulateurs auto-ajustables, cas particulier de la commande adaptative; ceci bien entendu apres avoir modelise le systeme qui est dans notre cas un groupe moteur-alternateur. Pour la regulation pid, des methodes de calcul des parametres du regulateur ont ete expliquees et comparees, en simulation et en temps reel pour la regulation de la vitesse du groupe. Les algorithmes de deux types de regulateur auto-ajustable, pid et a commande optimale, ont ete detailles et appliques sur le meme site. Les problemes poses par l'une ou l'autre des deux techniques conventionnelles ont ete discutes. La commande floue, technique non conventionnelle, a ete introduite par la description detaillee et claire des differents blocs du schema synoptique general d'un tel type de commande: fuzzification, regles de controle, inference, defuzzification. Pour le meme type de commande, une methode pratique de developpement d'algorithmes de regulation floue a ete decrite. L'algorithme ainsi developpe a ete applique pour la regulation de vitesse du groupe, la regulation de temperature d'un four et la comparaison avec des techniques conventionnelles a savoir un pid numerique et une commande adaptative supervisee. Une autre alternative a ete presentee. Elle consiste a associer les deux types de commande dans deux structures de commande differentes. La premiere combine en parallele un pid et un controleur flou. Le second utilise la logique floue pour superviser le fonctionnement d'un pid et adapter ses parametres

Le concept de système multi sources, avec une gestion intégrée et optimisée de l'énergie, auquel différents systèmes de stockage sont associés est envisagé comme un élément de réponse à la problématique liée au caractère aléatoire et fluctuant de la production dispersée d'origine éolienne. Dans ce contexte, il apparaît intéressant d'associer les sources de production éoliennes et hydrauliques. Ces dernières sont en effet susceptibles, de par leur souplesse et leur disponibilité, de compenser le caractère aléatoire et fluctuant de l'éolien. Les générateurs et les systèmes de stockage d'une centrale multi sources peuvent être localisés en différents points du réseau mais sont gérés par un opérateur industriel unique. Comme la problématique de l'éolien se retrouve à tous les niveaux temporels de gestion, il est nécessaire de mettre en place une supervision multi niveaux de la centrale intégrée éolien/hydraulique/stockage envisagée. A chaque niveau correspond des objectifs et des moyens à définir pour répondre à ces exigences. Cependant, la problématique étant vaste, les travaux ont porté essentiellement sur deux niveaux : niveau " court terme " et niveau " moyen terme ". Le but de la thèse est de proposer des méthodes de supervision pour la gestion des systèmes éolien/hydraulique/stockage. Ainsi, dix superviseurs sont proposés suivant différents outils de supervision (logique floue, fonction optimisation,...). Enfin, les performances de ces superviseurs sont comparées à l'aide de différents indicateurs permettant de quantifier leurs apports en fonction des objectifs des différents niveaux de supervision (qualité de puissance, efficacité énergétique,...).

L'objectif des ces travaux est le Développement d'un outil de supervision/diagnostic d'une station de production d'eau potable dans son ensemble. Avant de s'intéresser à la station dans son ensemble, il est apparu que l'unité de coagulation-floculation était une étape clé dans la production de l'eau potable. La première partie de la thèse a donc consisté à développer un capteur logiciel permettant de prédire en ligne la dose de coagulant, sur la base des caractéristiques mesurées de l'eau brute, à l'aide de réseaux de neurones. La deuxième partie de la thèse qui présente un aspect plus novateur réside dans l'utilisation de cette information dans une structure de diagnostic de l'ensemble de la station de traitement. A partir des mesures en ligne classiquement effectuées, un outil de supervision et de diagnostic de la station de production d'eau potable dans son ensemble a été développé. Il est basé sur l'application d'une technique de classification et sur l'interprétation des informations obtenues sur tout l'ensemble du procédé de production avec comme finalité l'identification des défaillances et une aide à la maintenance prédictive/préventive des différentes unités de la station. Une technique basée sur l'entropie floue et la définition d'un indice de validation a été développée pour permettre de valider ou non une transition entre états fonctionnels (c'est-à-dire entre classes) permettant ainsi d'éliminer les classes mal conditionnées ou encore les fausses alarmes. Ces travaux de recherche ont été réalisés en collaboration avec la station de production d'eau potable SMAPA de la ville de Tuxtla Gutiérrez, de Chiapas, au Mexique.

Aujourd'hui encore, les techniques les plus utilisées pour la commande des systèmes de puissance sont basées sur les modèles linéarisés du système et permettent de réaliser des compensateurs à paramètres fixes. Ces techniques ne prennent pas en compte les fréquentes variations des conditions de fonctionnement des turbogénérateurs. Il faut donc envisager d'avoir recours à des techniques qui s'adaptent à tout le domaine possible des conditions de fonctionnement du système. De telles commandes adaptatives nécessitent un niveau de supervision pour que leur implémentation soit performante. Ce travail analyse les apports d'un niveau de supervision dans la commande adaptative appliquée à la commande des turbogénérateurs. La supervision est réalisée pour : améliorer le processus d'identification d'une commande adaptative auto-ajustable ; déterminer un modèle paramétrique, à partir des règles de logique floue sur un réseau de modèles locaux ; et programmer les gains du compensateur, à partir des règles de logique floue sur un réseau de compensateurs locaux. Ces techniques de commande par supervision réalisent à la fois la commande de l'excitation du système monovariable (SISO) et la commande simultanée de l'excitation du système et de la vitesse de rotation de la turbine. L'application de cette commande adaptative avancée à un système de puissance a requis le développement d'un simulateur générique d'un turbogénétateur sous MATLAB/SIMULINK. Des testes simulés permettent de mettre en valeur les apports et les limitations des méthodes proposées.

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la conception d'une méthodologie de pilotage intelligent pour les systèmes de production à forte densité de flux. Les caractéristiques de ces systèmes nous permettent d'appréhender la représentation des flux y circulant par un modèle continu. Ainsi, a partir du modèle obtenu, la méthodologie de pilotage proposée vise à améliorer les performances du système de production en présence de diverses perturbations. Dans ce contexte, en considérant une décomposition du système en modules de production élémentaires, nous avons proposé une structure de pilotage distribuée et supervisée a deux niveaux : un niveau de « commande locale » ayant pour objectif de réguler les flux traversant chaque module de production sur la base des informations locales (surplus, niveaux des stocks), un niveau de « supervision » dédié à la coordination des contrôleurs locaux afin de suivre les objectifs globaux. Au niveau de la commande locale, nous avons opté pour une structure distribuée et adopté une approche de pilotage fondée sur Ie principe du surplus. Ce principe consiste à allouer de la capacité en ajustant le taux de production de chaque module afin de satisfaire les demandes tout en évitant les ruptures et les blocages. Compte tenu des difficultés liées aux formalismes analytiques et aux incertitudes du système et son environnement, nous avons utilisé des techniques à base d'expertise en exploitant les systèmes flous de Takagi-Sugeno. Au niveau de la commande globale, la supervision est introduite afin d'améliorer la réactivité de la commande locale ainsi que les performances du système en intégrant les objectifs globaux via un mécanisme capable de réaliser des compromis entre des objectifs antagonistes. Lorsqu'une dérive est constatée, l'action de supervision est déployée sous forme d'une composante additive. La fonction de supervision est formalisée en exploitant des mécanismes d'agrégation à base de règles floues et d'opérateurs d'agrégation. Les superviseurs développés se distinguent par : la représentation des objectifs par des intervalles conventionnels et flous, Ie formalisme d'agrégation utilisé et les informations agrégées. Enfin, la méthodologie proposée a été validée, par simulation continue, sur des systèmes de production complexes et à gros volume
This thesis deals with development of an intelligent flow control approach applied to the field of high-volume production systems. In this context, the flow of parts is approximated by a continuous-flow (fluid) model. Thus, based on the obtained model, the proposed methodology aims at improving the performance of the overall system in presence of disturbances. In this context, based on the decomposition of a production system into basic modules, a two-level control architecture is proposed : a local control level for regulating the material flows at each basic production module on the basis of local information (surplus and buffer levels). A supervisory control level for coordinating the lower level distributed controllers and tracking the global objectives. Firstly, at the local control level, the surplus-based approach is adopted to regulate the flow into each production module. The control policy allocates the needed capacity by adjusting the processing rates in order to satisfy the demand and eliminate machine starvation or blocking. In this case, the local control structure is distributed. Due to the limitation of the existing analytical surplus-based approaches and the presence of uncertainties, the local controller is designed on the basis of expert knowledge according to the Takagi-Sugeno fuzzy formalisms. Next, the supervision level is introduced in order to enhance the reactivity of the local control and improve the overall production-system performances by integrating the global objectives through a decisional mechanism able to deal with conflicting situations. The supervisory control action is deployed as an additive component when a degraded operating mode is detected. In this context, the function of the supervisor is formalized by using aggregation mechanisms based on the fuzzy rules and the aggregation operators. The developed supervisors differ by : the interval representation of the objectives (conventional and fuzzy), the aggregation mechanisms and the aggregated information. Lastly, simulation results through a continuous-flow simulator on some complex production systems of high-volume are presented to illustrate the feasibility of the proposed methodology

L'idée générale de cette thèse est d'évaluer la plausibilité cognitive de modèles de raisonnement couramment utilisés en Intelligence Artificielle en les mettant en correspondance avec le raisonnement humain, ceci dans des situations de supervision de systèmes dynamiques. Pour cela, un micro-monde lié au domaine de la physique hydraulique est utilisé. Il s'agit donc en premier lieu de développer des opérateurs artificiels capables de superviser ce processus, chacun dans un "style cognitif" spécifique. Trois types d'agents ont ainsi été mis au point, basés sur le raisonnement qualitatif, la classification à partir d'exemples, et le raisonnement à base de cas. La seconde phase consiste à comparer les séquences d'actions correspondant aux raisonnements d'un opérateur humain et d'un agent artificiel durant la tâche de supervision, notamment par l'intermédiaire de la découverte des intentions associées aux actions, puis à définir une coopération entre ces trois modes fondamentaux de raisonnement.

L'objectif principal de cette thèse est le dimensionnement et l'optimisation de la production d'une petite installation d'énergie renouvelable dans une zone isolée. Afin de déterminer la taille de l'installation, une étude de la capacité de production du site et du type d'énergie à utiliser doit être effectuée. Un programme est réglé afin de minimiser le coût d'une installation de production d’énergie hybride photovoltaïque et éolienne dans des sites différents. L’étape suivante est l'optimisation de la production d'énergie de chacun de ces systèmes individuellement, en utilisant un contrôleur de logique floue pour la poursuite du point de puissance maximale. Cette technique est basée sur l'approche directe, imitant le « Perturb & Observe » algorithme et surmontant ses limites, comme l'oscillation autour du PPM. Le système flou nécessite un réglage fin pour maximiser son efficacité, il est donc combiné avec différents algorithmes d'optimisation pour définir les fonctions d'appartenance et de modifier les règles. Cinq approches ont été testées : la logique floue type 1 a été combinée d'abord avec un algorithme génétique, deuxièmement avec l’optimisation par essaim de particules, la troisième approche a appliqué la logique flou type 2 et ensuite l’a combiné avec les mêmes algorithmes d'optimisation précédemment utilisés, pour les deux dernières approches. La dernière partie de ce travail présente un superviseur basé sur la logique floue qui est adapté pour une installation hybride photovoltaïque éolienne isolée, pour obtenir un fonctionnement optimal du système en fonction des changements des conditions atmosphériques et de la demande d'énergie, en tenant compte de l'état de charge des batteries et la dissipation de la surcharge d’énergie. Les simulations sont effectuées pour tous les systèmes afin de montrer leur efficacité
The main objective of this thesis is to size and optimise the production of a small renewable energy installation in a remote isolated area. In order to determine the size of the installation a study of the site capacities and the type of energy to be used must be carried out. A program is set in order to minimize the cost of a hybrid wind and solar energy installation in different sites. The next step is the optimisation of the energy production of each of these systems individually using a fuzzy logic controller to track the maximum power point. This technique is based on the direct approach, mimicking the Perturb & Observe algorithm and overcoming its limitations, such as oscillation around the MPP.The FLC requires fine tuning to maximise its efficiency, therefore it is combined with different optimisation algorithms to set the membership function and modify the rules. Five approaches were tested: type one fuzzy logic was combined first with genetic algorithm, second with particle swarm optimisation, the third approach applied type two fuzzy logic and then combined it with the same optimisation algorithms as previously used, for the final two approaches. The last part of this work introduces a fuzzy logic based supervisor that is adapted for an isolated remote hybrid PV Wind installation, to obtain an optimal functioning of the system according to the changes in atmospheric conditions and energy demand, taking into account the state of charge of the batteries and energy overflow dissipation. Simulations are run for all of the systems to show their efficiency and effectiveness

Ce travail se situe dans le domaine du diagnostic des processus défini comme étant l'identification de ses états fonctionnels. Dans le cas où l'obtention d'un modèle précis du processus est délicate ou impossible, la connaissance sur le système peut être extraite à partir des signaux obtenus lors d'un fonctionnement normal ou anormal en incluant des mécanismes d'apprentissage. Cette connaissance s'organise sous l'aspect d'une partition de l'espace des données sous forme de classes (représentant les états du système). Parmi les techniques d'apprentissage, celles incluant de la logique floue ont l'avantage d'exprimer les appartenances d'un individu à plusieurs classes, ceci permet de mieux connaître la situation réelle du système et prévoir des changements vers des états de défaillance. Nonobstant leurs performances adéquates, leur forte dépendance aux paramètres d'initialisation est une difficulté pour l'apprentissage. Cette thèse se situe dans l'amélioration de ces techniques, en particulier notre objectif est l'élaboration d'une méthode permettant de valider et d'adapter automatiquement la partition de l'espace de données obtenue par une technique de classification floue. Elle permet de trouver automatiquement une partition optimale en termes de compacité et de séparation des classes, à partir uniquement de la matrice des degrés d'appartenance obtenue par une classification antérieure. Cette méthode est donc une aide importante donnée à l'expert du processus pour établir les états fonctionnels dans l'implémentation d'une technique de surveillance d'un procédé complexe. Son application est illustrée sur des exemples académiques et sur le diagnostic de 3 procédés chimiques.

Le diagnostic est une composante principale d'un module de supervision. Il consiste à déterminer à chaque instant le mode de fonctionnement, normal ou anormal du système. Il existe plusieurs approches pour réaliser le diagnostic, le choix d'une approche est lié au mode de représentation de la connaissance. Lorsque cette connaissance est de type numérique, issue de capteurs, et lorsqu'on ne peut pas construire un modèle analytique du système, l'approche par Reconnaissance des Formes (RdF) est particulièrement adaptée. L'application de la RdF au diagnostic se heurte souvent au problèmes d'une base de connaissance incomplète où tous les modes de fonctionnement ne sont pas représentés. En conséquence, un module de diagnostic doit être adaptatif afin d'inclure à sa base de connaissance les nouveaux modes dés qu'ils apparaissent. De plus lorsque le système évolue vers un mode anormal, il est intéressant d'anticiper cette évolution plutôt que d'attendre d'arriver à ce mode. En conséquence le module de diagnostic doit être prédictif. Enfin dans le cas d'un système évolutif, la base de connaissance doit être enrichie grâce à l'information apportée par les nouvelles observations. Cet enrichissement doit être réalisé en temps réel. . .

Ce travail apporte une contribution à la commande des systèmes électriques, vue sous l'angle de la commutation et de la fusion d'algorithmes. Après avoir mis en évidence plusieurs axes de recherches, nous avons étudié deux principes : la fusion de régulateurs et la gestion des commutations de modes MLI. Tout d'abord, nous avons développé deux approches permettant d'optimiser les performances sur une large plage de fonctionnement. L'une est basée sur la fusion supervisée de régulateurs, linéaire (PI) et non linéaire (TOR). L'autre, basée sur une approche multimodèles, permet de fusionner des régulateurs linéaires (PI), synthétisés pour différents points de fonctionnement. Une validation expérimentale a été réalisée sur un hacheur dévolteur. Nous avons ensuite étudié les commutations de modes MLI implantées dans le TGV transmanche. Des solutions spécifiques permettent d'améliorer les passages d'une MLI à l'autre, en évitant des surintensités néfastes au bon fonctionnement du dispositif.

Les réserves limitées de combustibles fossiles et la pollution entrainée par les gaz produits ouvrent la voie à desressources énergétiques renouvelables (RER) alternatives et prometteuses telles que les ressources solaires (RS)et les ressources éoliennes (RE). Ces ressources sont librement disponibles et respectueuses de l'environnement.Cependant, les RER sont de nature intermittente. Par conséquent, il existe un besoin de lissage des fluctuations depuissance en stockant l'énergie pendant les périodes de surproduction pour la restituer au réseau lorsque lademande énergétique devient importante. Les systèmes de stockage de l'énergie (SSE) peuvent alors être utilisésde manière appropriée à cette fin.L'utilisation de plusieurs sources d'énergie et de stockeurs pour construire des systèmes de puissance hybrides(SPH) exige une stratégie de gestion de l'énergie pour atteindre le minimum de coût des SPH et un équilibre entrela production et la consommation de l'énergie. Cette méthode de gestion de l'énergie est un mécanisme pourobtenir une production d'énergie idéale et pour satisfaire convenablement la demande de charge à rendementrelativement élevé.Dans cette thèse, un SPH intégrant production électrique photovoltaïque, éolienne, une micro-turbine à gaz ainsiqu'un système de stockage de l'électricité par le vecteur hydrogène est considéré. Le but de cette hybridation estde construire un système fiable, qui est en mesure de fournir la charge et qui a la capacité de stocker l'énergieexcédentaire sous forme hydrogène et de la réutiliser plus tard. En outre, le problème d'ombrage partiel dePanneaux Photovoltaïques est étudié de manière approfondie. Une nouvelle solution basée sur des interrupteurssimples et un contrôle par logique floue intégré dans une carte électronique dSPACE a été proposée. Unereconfiguration des panneaux photovoltaïques en temps réel et de déconnexion de ceux ombragés est égalementeffectuée en cherchant à minimiser les pertes de puissance. Le couplage thermique entre ces panneauxphotovoltaïques et un électrolyseur à membrane polymère est également étudié, à l'échelle système. Enrécupérant une partie de l'énergie thermique reçue par les panneaux, une amélioration du rendement du systèmehybride PPVELS MEP est réalisée
The limited reserves of fossil fuel and the pollution gases produced pave the way to promising alternativeRenewable Energy Sources (RESs) such as Solar Energy Sources (SESs) and Wind Energy Sources (WESs).SESs and WESs are freely available and environmentally friendly. However, RESs are intermittent in nature.Therefore, the smoothing of power fluctuations by storing the energy during periods of oversupply and restore it tothe grid when demand becomes necessary. Accordingly, Energy Storage Systems (ESSs) can be appropriatelyused for this purpose.Using several energy sources for constructing HPSs alongside with ESS will require an energy managementstrategy to achieve minimum HPS cost and optimal balance between energy generation and energy consumption.This energy management method is a mechanism to achieve an ideal energy production and to conveniently satisfythe load demand at relatively high efficiency.In this thesis, a Hybrid Power System (HPS) including Renewable Energy Sources (RESs) such as main sourcescombined with Gas Micro-Turbine (GMT) and hydrogen storage system such as Back-up Sources (BKUSs) hasbeen presented. The aim of this hybridization is to build a reliable system, which is able to supply the load andhaving the ability to store the excess energy in hydrogen form and reuse it later when demanded. Consequently, thestored energy at the end of each cycle will be zero and a minimum generated power cost is achieved. In addition,partial shading problem of Photovoltaic (PV) panels is comprehensively studied and a new solution based on simpleswitches and Fuzzy Logic Control (FLC) integrated into dSPACE electronic card is created. Consequently, a realtime PV panels reconfiguration and disconnecting shaded ones is performed and minimum power losses isachieved. Then, the PV panels are connected to a Proton Exchange Membrane Electrolyser (PEM ELS). Theemitted temperature by the PV panels is transferred to the endothermic element PEM ELS. Consequently, anefficiency enhancement of the hybrid system PVPEM ELS is realized

La supervision automatique des processus industriels permet d'accroître la productivité et de diminuer le coût d'entretien. Le diagnostic est une composante principale d'un module de supervision. Il existe plusieurs approches pour réaliser le diagnostic. Les performances de chaque approche dépendent du problème posé. Nous cherchons une méthode de diagnostic capable de résoudre les problèmes suivants :
- dans une base de connaissance incomplète, tous les modes de fonctionnement ne sont pas représentés. En conséquence, un module de diagnostic doit être adaptatif afin d'inclure à sa base de connaissance les nouveaux modes dés qu'ils apparaissent,
- lorsque le système évolue vers un mode anormal ou non désiré, il est nécessaire d'anticiper cette évolution plutôt que d'attendre d'arriver à ce mode afin d'éviter ses conséquences surtout s'il est dangereux. Le module de diagnostic doit donc être prédictif,
- dans le cas d'un système évolutif, la base de connaissance doit être enrichie grâce à l'information apportée par les nouvelles observations. Cet enrichissement doit être réalisé en temps réel,
- les données sont à la fois incertaines et imprécises.
L'objectif principal de ma thèse consistait à mettre au point un module de diagnostic en temps réel adaptatif et prédictif pour des systèmes évolutifs, en utilisant les techniques de Reconnaissance des Formes, la théorie des ensembles flous et la théorie des possibilités. Ce module a été appliqué sur plusieurs applications industrielles.

La complexité des procédés industriels rend parfois l'application de lois de commande conventionnelles inadaptées. En effet, dans certaines situations, le système de commande doit présenter un degré d'autonomie de manière à assurer une continuité dans la tâche pour laquelle il a été conçu. Dans ce mémoire, une nouvelle approche de l'architecture fonctionnelle d'un système de supervision est proposée. Cette architecture a pour but d'accroître l'autonomie des procédés industriels en intégrant au système de supervision les quatre fonctions que sont : les fonctions de commande-conduite, la base de connaissances, le mécanisme d'inférence et l'interface homme-machine. Le chapitre 2 est consacré à l'étude du processus de centrifugation. Le fonctionnement global du système est représenté sous forme d'un graphe signé prenant en compte l'influence des différents phénomènes intervenant dans le processus. Le chapitre 3 traite du problème de l'apprentissage à partir de données. Différentes approches telles que la classification, la reconnaissance de formes, la régression, sont présentées et appliquées au système. La dernière partie de ce chapitre est consacrée aux modèles flous de type Tagaki-Sugeno. Le chapitre 4 est dédié à l'étude des fonctions de surveillance, diagnostic et accommodation aux défauts. La dualité entre l'approche espace de parité et l'analyse en composantes principales (ACP) pour la détection et l'isolation des défauts est mise en évidence. Dans la suite du chapitre, le concept de l'accommodation de la commande aux défauts est exposé et une approche particulière consistant à déterminer des paramètres de commande pour le système défectueux est détaillée. Finalement, la dernière partie du mémoire met en évidence les mécanismes permettant d'intégrer les différentes fonctions au procédé de supervision
In the design of control systems for complex industrial processes there are needs that cannot be successfully addressed by the existing conventional control laws. In certain situations, the control system must exhibit a degree of autonomy in order to ensure continuity in the task for which it has been designed. In this work, a new approach for the functional architecture of a control system is proposed. The goal of this architecture is to increase the industrial processes autonomy by integrating in the control system the four following functional modules : control functions, knowledge base, inference mechanisms and man-machine interface and communications. Chapter 2 is dedicates to the study of the centrifugation process. The global behaviour is described by an oriented-signed graph taking into account the influence of the different phenomena. Chapter 3 deals with the problem of data-based learning systems. Different learning approaches, such as classification, pattern recognition and regression are presented and applied to the system. The last part of the chapter is devoted to the Takagi-Sugeno type fuzzy models. In chapter 4, the problems of monitoring, fault diagnosis and accomodation are treated. The dualty between parity space approach and principal component analysis (PCA) for fault detection and isolation is shown. In the last part of the chapter, the principles of fault accomodation are exposed and a specific method based on the computation of the faulty system parameters is applied. Finally, the procedure which leads to the integration of the functions to the control system is presented

La contribution principale de ce travail de recherche est la proposition d'un modèle flou avec des fonctions d'appartenance dynamiques à paramètres ajustables en ligne, par un algorithme basé sur l'Apprentissage par Renforcement (AR). L'approche présentée prend en compte la dynamique des variables du système en introduisant, dans les fonctions d'appartenance d'un modèle flou, la valeur moyenne et la variance des variables d'entrée et de sortie du modèle au temps t. De cette manière, les ensembles flous se déplacent sur le domaine de discours des variables, en fonction des valeurs de la moyenne et de la variance échantillonnées ;ainsi, la possibilité d'obtenir des ensembles flous disjoints peut être minimisée. La propriété dynamique du modèle flou proposé est un atout pour résoudre les problèmes de commande de systèmes variant avec le temps, par exemple. Des exemples d'identification de fonctions non-linéaires, variant avec le temps, illustrent la capacité du modèle flou adaptatif dynamique pour l'identification des systèmes. Une application à la commande prédictive a été développée, en utilisant le modèle flou proposé comme modèle de prédiction et l'AR pour résoudre le problème d'optimisation de ce type de schéma de commande. Finalement, l'utilisation de l'information contenue dans les fonctions d'appartenance dynamiques du modèle flou à des niveaux supérieurs de supervision et diagnostic, a été aussi discutée comme perspective intéressante d'application de ce type de modèles.

Les travaux exposes dans ce mémoire visent à élaborer un algorithme d'aide à la décision dans le cadre de la téléportation. Le superviseur étant le décideur d'un système de téléportation, l'aide à la décision a pour rôle de réguler les décisions du superviseur. Ainsi, la divergence entre la décision préconisée par l'aide à la décision et la décision prévue par le superviseur doit être constructive par une remise en cause de l'un et l'autre. Le domaine d'application particulier que constitue la téléportation exige la prise en compte de critères provenant de l'homme et de la machine. Pour ce faire, le système d'aide à la décision doit manipuler des critères aussi bien objectifs que subjectifs, des critères précis et d'autres mal définis. Ces considérations nous ont amené à développer un algorithme d'aide à la décision en utilisant les outils de traitement de l'information proposes par les théories des sous-ensembles flous et des possibilités. La première partie de ce mémoire pose les bases de notre problématique en définissant la téléportation et en spécifiant la structure d'un système d'aide à la décision. Une seconde partie répertorie les critères et les actions nécessaires pour la téléportation. Dans la troisième partie, notre algorithme d'aide à la décision flou est caractérisé. Enfin, la quatrième et dernière partie expose la mise en œuvre de l'algorithme sur une expérimentation. Cette expérimentation montre la pertinence de la méthode dans le cadre de la téléportation et invite à une expérimentation plus vaste sur un système réel.

Le Vietnam est un pays en voie d’industrialisation rapide ce qui engendre une croissance élevée des besoins énergétiques. La consommation énergétique du Vietnam est en augmentation mais pas de façon égale dans tout le pays. En effet, 66.9% de la population du Vietnam vit en zone rurale en 2014. Une grande partie de la population vit encore pauvrement dans des sites isolés avec des accès très restreint aux énergies. Le Vietnam Master Power Plan VII (2011) indique que 759.986 habitations n’ont pas accès à l’électricité.Cependant, le Vietnam est un pays qui possède un grand potentiel en énergie renouvelable (l’énergie solaire, l’énergie éolienne, l’énergie hydroélectrique, l’énergie Biomasse). Le Vietnam a élaboré une stratégie de développement des énergies renouvelables, afin de mobiliser toutes les ressources pour réduire la dépendance aux combustibles fossiles. Les sites isolés se situent principalement au Nord-Ouest du Vietnam, près de la frontière avec le Laos et la Chine, où il existe un grand potentiel d’énergie hydraulique et/ou solaire. Il faut quand même signaler que ces énergies sont souvent saisonnières et, par exemple, une microcentrale hydroélectrique ne peut pas satisfaire la demande en énergie électrique lors de la saison sèche. Donc, un système utilisant deux sources d’énergies renouvelables (panneaux photovoltaïques et microcentrale hydroélectrique) est l’une des solutions optimales pour alimenter en électricité un site isolé au Vietnam. L’objectif de cette thèse est la gestion optimale de l’électricité renouvelable d'un tel système.Afin de satisfaire à une utilisation maximale, le principe de suivi du point maximum (ou Maximum Power Point Tracking – MPPT) est mis en application. Pour la chaine de conversion photovoltaïque, un contrôleur flou à une entrée est proposé afin de suivre le point de puissance maximale du panneau solaire.Pour la chaine de conversion hydroélectrique, une turbine Pelton couplée à un générateur synchrone à rotor bobiné permet d’alimenter en électricité une charge triphasée. Une plateforme d'essais est réalisée dans le laboratoire CReSTIC, IUT de Troyes pour effectuer une validation expérimentale du système de régulation d’une Microcentrale hydroélectrique.Pour la réalisation d’un système de production d’électricité hybride, un superviseur flou est conçu pour obtenir un comportement optimal du système. Après, une étude sur les avantages et inconvénients de ce type de systèmes hybrides pour un site isolé a été effectuée (amélioration de la formation des adultes, augmentation du temps de travail pendant la nuit, réduction du coût du carburant).Ce travail contribue à la connaissance d'une gestion optimale des énergies renouvelables pour site isolé en révélant les avantages et les qualités de l’utilisation des ressources d’énergie renouvelables au gouvernement et à d’autres investisseurs locaux ou internationaux au Vietnam
As a rapidly industrializing country, the economy of Vietnam's has become very energy intensive. Thought, 66.9% of Vietnam's population lives in rural area in 2014. Many people still live in remote farming areas that are stricken with poverty. The Vietnam Master Power Plan VII (2011) indicates that still 818,947 households are not connected to the national grid, and 759,986 households do not have any access to electricity.Vietnam has high potential on renewable energy resources (Wind, Solar, Hydro, Biomass, and Geothermal). Using hybrid renewable energy system is considered to be one of the most feasible options to bring electricity to local people to improve life quality. The off-grid communities in Vietnam are located mainly in the north-west of Vietnam, near the border with Laos and China, where exist a great potential on Hydro power and/or solar power. A micro hydro power plant cannot satisfy the load demand, especially in dry season. Therefore, additional energy sources such as PV arrays have been suggested to complement power efficiency. Thus, this working discusses the pre-feasibility for small hybrid power generation system consisting of a PV generating unit with storage and a micro hydro generation unit for off-grid areas in Vietnam.The objective of this thesis is to optimize the production of renewable electricity for this type of small hybrid power generation system. For the photovoltaic conversion system, a one input fuzzy logic controller for maximum power point tracking is designed. For the Micro-hydro power plants (MHPP), a Pelton turbine is coupled to a would rotor synchronous generator to supply electricity for a three phase load. To keep the MHPP frequency and voltage outputs constant (50 Hz, 230 V) in spite of changing user loads, the controller is necessary. The experimental results of MHPP frequency and voltages control show the ability of our controller. For the realization of small hybrid power generation, a fuzzy supervisor is adapted to obtain an optimal behavior of the system. Finally, a study on the advantages of this type of hybrid system is carried out (improvement of adult training, increased night working hours, and reduction fuel costs). This thesis contributes to the knowledge of Renewable Energy (RE) by revealing the suitable usability and prospects of RE resources to the government and other local or international investors in Vietnam