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Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes

Publications de l'équipe DISCO

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817documents trouvés

17141
26/07/2017

Unknown input reconstruction: a comparison of system inversion and sliding mode observer based techniques

M.ZHANG, Z.LI, M.CABASSUD, B.DAHHOU

GUIZHOU, LGC, DISCO

Manifestation avec acte : Chinese Control Conference ( CCC ) 2017 du 26 juillet au 28 juillet 2017, Dalian (Chine), Juillet 2017, 7p. , N° 17141

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140100
17142
28/05/2017

Multi-parameter fault isolation using trajectory-based envelope

Z.LI, B.DAHHOU

GUIZHOU, DISCO

Manifestation avec acte : Chinese Control and Decision Conference ( CCDC ) 2017 du 28 mai au 30 mai 2017, Chongqing (Chine), Mai 2017, 6p. , N° 17142

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140102
17112
02/05/2017

Integrated vehicle control through the coordination of longitudinal/lateral and vertical dynamics controllers: Flatness and LPV/H ∞ based design

S.FERGANI, L.MENHOUR, O.SENAME, L.DUGARD, B.DANDREA NOVEL

DISCO, URCA, GIPSA-Lab, Mines ParisTech

Rapport LAAS N°17112, Mai 2017, 18p.

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01509787

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Abstract

This paper deals with Global Chassis Control (GCC) of ground vehicles. It focuses on the coordination of suspensions and steering/braking vehicle controllers based on the interaction between the vertical and lateral behaviors of the vehicle. Indeed, the roll motion of the car can generate increasing load transfers that affect considerably the suspension system and vehicle stability. The load transfers can be described using the lateral acceleration. Then, the coordination is highlighted, in this work, through the relationship between the suspension behavior and the lateral acceleration in the framework of the Linear Paramter Varying (LPV) approach. The proposed control law is designed in hierarchical way to improve the overall dynamics of the vehicle. This global control strategy includes two types controllers. The first one is the longitudinal/lateral nonlinear Flatness controller. Based on the adequate choice of the flat outputs, the flatness proof of a 3DoF two wheels nonlinear vehicle model has been established. Then, the combined longitudinal and lateral vehicle control is designed. The algebraic estimation techniques have been used in order to have an accuracy estimation of the derivatives and filtering of the reference flat outputs. Such control strategy is developed in order to cope with coupled driving maneuvers like obstacle avoidance via steering control and stop-and-go control via braking or driving wheel torque. The second part of the proposed strategy consists of the LP V /H∞ suspension controller. This controller uses the lateral acceleration as a varying parameter to take into account the load transfers that affects directly the suspension system and therefore to achieve the desired performance. The coordination between the vehicle vertical and lateral dynamics is highlighted in this study, and the LP V /H∞ framework ensures a specific collaborative coordination between the suspension and the steering/braking controllers. Simulations on a complex full vehicle model have been validated using experimental data obtained on-board vehicle, with an identification procedure on a real Renault Mégane Coupé.

139672
16414
01/03/2017

Diagnosability analysis of patterns on bounded labeled prioritized Petri nets

H.E.GOUGAM, Y.PENCOLE, A.SUBIAS

DISCO

Revue Scientifique : Discrete Event Dynamic Systems, Vol.27, N°1, pp.143-180, Mars 2017 , N° 16414

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Abstract

Checking the diagnosability of a discrete event system aims at determining whether a fault can always be identified with certainty after the observation of a bounded number of events. This paper investigates the problem of pattern diagnosability of systems modeled as bounded labeled prioritized Petri nets that extends the diagnosability problem on single fault events to more complex behaviors. An effective method to automatically analyze the diagnosability of a pattern is proposed. It relies on a specific Petri net product that turns the pattern diagnosability problem into a model-checking problem.

138772
16127
01/01/2017

Entrée optimale pour l'estimation de paramètre - Pour des systèmes dynamiques non linéaires à erreurs bornées avec application aéronautique

Q.LI, C.JAUBERTHIE, L.DENIS-VIDAL, Z.CHERFI, M.MAIGA

Université Compiègne, DISCO, Université d'Orléans

Revue Scientifique : Journal Européen ses Systèmes Automatisés, Vol.50, N°1-2, pp.95-115, Janvier 2017 , N° 16127

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Résumé

Le travail proposé dans cet article concerne le développement d’une méthodologie d’obtention d’entrée optimale pour l’estimation de paramètres d’un modèle dynamique non linéaire dans un contexte à erreurs bornées. Dans ce contexte, les bruits de mesure et paramètres à estimer sont supposés varier dans des intervalles bornés, de bornes connues ; ne sont alors considérées dans les calculs que les bornes des intervalles. L’estimation des paramètres du modèle s’effectue en combinant les outils de l’intégration numérique garantie et l’inversion ensembliste. L’obtention de l’entrée optimale permettant une estimation plus précise des para- mètres s’effectue en utilisant une analyse de sensibilités, ce qui est la contribution principale de notre travail. Un critère d’optimisation d’entrée est développé. La procédure d’obtention d’entrée optimale présentée dans cet article est appliquée à un modèle issu de l’aéronautique. Les résultats d’estimation de paramètres obtenus en utilisant l’entrée optimale sont comparés à ceux obtenus avec une entrée non optimale. Les résultats numériques mettent en exergue le potentiel de cette approche.

139832
16123
18/12/2016

A novel algorithm for dynamic clustering: properties and performance

N.BARBOSA ROA, L.TRAVE-MASSUYES, V.H.GRISALES

DISCO, UNAL

Manifestation avec acte : IEEE International Conference on Machine Learning and Applications ( ICMLA ) 2016 du 18 décembre au 20 décembre 2016, Anaheim (USA), Décembre 2016, 6p. , N° 16123

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138532
16432
12/12/2016

De l'illustration du guidage à l'optimisation d'un plan par un robot Lego Mindstorm NXT

E.CHANTHERY, G.LE CORRE, P.E.HLADIK

DISCO, INSAT, VERTICS

Revue Scientifique : Journal sur l'enseignement des sciences et technologies de l'information et des, Vol.15, 12p., Décembre 2016 , N° 16432

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01392601

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Résumé

Cet article présente un projet mené au Département Génie Électrique et Informatique de l’Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Toulouse dont le but est la commande d’un robot Lego NXT. L’objectif est d’illustrer les différents niveaux de commande, du guidage bas niveau effectué par une régulation de position jusqu’à l’optimisation d’un plan de mission.

138343
16470
02/12/2016

A data-based approach for dynamic classification of functional scenarios oriented to industrial processes

N.BARBOSA ROA

DISCO

Doctorat : Université de Toulouse III - Paul Sabatier, 2 Décembre 2016, 212p., Président: M.V.LE LANN, Rapporteurs: C.V.ISAZA NARVAEZ, R.GOURIVEAU, Examinateurs: G.D.ZAPATA , Directeurs de thèse: L.TRAVE-MASSUYES, V.H.GRISALES PALACIO , N° 16470

Lien : https://hal.laas.fr/tel-01445834

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Abstract

The main objective of this thesis is to propose a dynamic clustering algorithm that can handle not only dynamic data but also evolving distributions. This algorithm is particularly fitted for the monitoring of processes generating massive data streams, but its application is not limited to this domain. The main contributions of this thesis are: 1. Contribution to dynamic clustering by the proposal of an approach that uses distance- and density-based analyses to cluster non-linear, non-convex, overlapped data distributions with varied densities. This algorithm, that works in an online fashion, fusions the learning and classification stages allowing to continuously detect and characterize new concepts and at the same time classifying the input samples, i.e. which means recognizing the current state of the system in a supervision application. 2. Contribution to feature extraction by the proposal of a novel approach to extract dynamic features. This approach ,based on piece-polynomial approximation, allows to represent dynamic behaviors without losing magnitude related information and to reduce at the same time the algorithm sensitivity to noise corrupting the signals. 3. Contribution to automatic discrete event modeling for evolving systems by exploiting informations brought by the clustering. The generated model is presented as a timed automaton that provides a high-level representation of the behavior of the process. The latter is adaptive in the sense that its construction is elaborated following the discovery of new concepts by the clustering algorithm.

Résumé

L'objectif principal de cette thèse est de développer un algorithme dynamique de partitionnement de données (classification non supervisée ou ‘’clustering’’ en anglais) qui ne se limite pas à des concepts statiques et qui peut gérer des distributions qui évoluent au fil du temps. Cet algorithme peut être utilisé dans les systèmes de surveillance du processus, mais son application ne se limite pas à ceux-ci. Les contributions de cette thèse peuvent être présentées en trois groupes: 1. Contributions au partitionnement dynamique de données en utilisant : un algorithme de partitionnement dynamique basé à la fois sur la distance et la densité des échantillons est présenté. Cet algorithme ne fait aucune hypothèse sur la linéarité ni la convexité des groupes qu'il analyse. Ces clusters, qui peuvent avoir des densités différentes, peuvent également se chevaucher. L'algorithme développé fonctionne en ligne et fusionne les étapes d'apprentissage et de reconnaissance, ce qui permet de détecter et de caractériser de nouveaux comportements en continu tout en reconnaissant l'état courant du système. 2. Contributions à l'extraction de caractéristiques : une nouvelle approche permettant d'extraire des caractéristiques dynamiques est présentée. Cette approche, basée sur une approximation polynomiale par morceaux, permet de représenter des comportements dynamiques sans perdre les informations relatives à la magnitude et en réduisant simultanément la sensibilité de l'algorithme au bruit dans les signaux analysés. 3. Contributions à la modélisation de systèmes à événements discrets évolutifs a partir des résultats du ‘clustering’ : les résultats de l'algorithme de partitionnement sont utilisés comme base pour l'élaboration d'un modèle à événements discrets du processus. Ce modèle adaptatif offre une représentation du comportement du processus de haut niveau sous la forme d'un automate dont les états représentent les états du processus appris par le partitionnement jusqu'à l'instant courant et les transitions expriment l'atteignabilité des états.

Mots-Clés / Keywords
Dynamic clustering; Fault diagnosis; Monitoring; Pattern recognition; System tracking;

138513
16466
01/12/2016

Enhanced chronicle learning for process supervision

J.VASQUEZ, L.TRAVE-MASSUYES, A.SUBIAS, F.JIMENEZ

DISCO, Andes

Rapport LAAS N°16466, Décembre 2016, 6p.

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138477
14259
01/12/2016

Set membership identifiability of nonlinear models and related parameter estimation properties

N.VERDIERE, C.JAUBERTHIE, L.TRAVE-MASSUYES

Université du Havre, DISCO

Revue Scientifique : International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, Vol.26, N°4, pp.803-813, Décembre 2016 , N° 14259

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Abstract

Identifiability guarantees that the mathematical model of a dynamic system is well defined in the sense that it maps unambiguously its parameters to the output trajectories. This paper casts identifiability in a set-membership (SM) framework and relates recently introduced properties, namely, SM-identifiability, μ-SM-identifiability, and ε-SM-identifiability, to the properties of parameter estimation problems. Soundness and ε-consistency are proposed to characterize these problems and the solution returned by the algorithm used to solve them. This paper also contributes by carefully motivating and comparing SM-identifiability, μ-SM-identifiability and ε-SM-identifiability with related properties found in the literature, and by providing a method based on differential algebra to check these properties.

138773
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