Une approche harmonique pour l'identification et le contrôle robuste des systèmes linéaires périodiques
A harmonic framework for identification and robust control of linear time-periodic systems
Jury
Directeur de these_RIEDINGER_Pierre_CRAN - Université de Lorraine
Rapporteur_PLESTAN_Franck_L2SN, Ecole Centrale de Nantes
Rapporteur_BROGLIATO_Bernard_INRIA Rhone-Alpes, Grenoble
Examinateur_NICOLAU_Florentina_ENSEA, Lab. Quartz, Cergy-Pontoise
Examinateur_IANNELLI_Andrea_University of Stuttgart
CoDirecteur de these_DAAFOUZ_Jamal_CRAN - Université de Lorraine
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
Mention de diplôme
Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
Salle 124 jaune
A déterminer (probablement 2 Av. de la Forêt de Haye, ENSEM, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy)
Mots clés
Contrôle par fonction de Lyapunov,Analyse fonctionnelle,Transformée de Fourier,Identification,Inégalités matricielles linéaires,
Résumé de la thèse
Cette thèse présente des méthodes pour l'identification, l'analyse et la commande des systèmes linéaires périodiques (LTP) à temps continu, à l'aide de la modélisation harmonique. Comprendre les propriétés de tels systèmes est important en raison de leur capacité à représenter différents phénomènes intéressants. Par exemple, les systèmes linéarisés autour de trajectoires périodiques peuvent être décrits par des modèles LTP. Cependant, des difficultés sont posées par leur dépendance au temps, par opposition avec les systèmes linéaires invariants dans le temps (LTI).
Keywords
Lyapunov function control,Functional analysis,Fourier transform,Identification,Linear Matrix Inequalities,
Abstract
This thesis introduces a comprehensive framework for the identification, analysis, and control of continuous-time Linear Time-Periodic (LTP) systems using harmonic modeling. Understanding the properties of such systems is motivated by their ability to represent various phenomena. For instance, systems linearized along periodic trajectories can be described by LTP models. However, their time-varying nature introduces significant complexities compared to their linear time-invariant (LTI) counterparts. The work is divided into three core contributions.
