Gestion de l'incertitude

Dans le contexte des systèmes continus, les recherches sur l'incertitude se concentrent sur l'utilisation et l'amélioration des techniques de filtrage ensembliste par analyse intervalle (encadrements garantis sur les états et paramètres) pour résoudre des problèmes d'estimation dans les systèmes dynamiques, tout en assurant une efficacité computationnelle adaptée aux applications en temps réel.

• Développement de techniques de filtrage ensembliste par analyse intervalle (encadrements garantis sur les états et paramètres), filtre de Kalman intervalle (IKF) avec optimisation de bornes supérieures des matrices de covariance d'erreur [hal-04070189], filtre générique intervalle pour des systèmes non linéaires en temps continu [hal-04845940], filtre de Kalman intervalle optimalement borné (OUBIKF) [hal-03300095].
• Diagnostic de défauts dans les systèmes incertains [hal-03689596], notamment à des systèmes automobiles [hal-03363452] et aéronautiques [hal-03685779]
• Localisation multi-agents en présence de données d'observation incertaines [hal-04846108]. Exploitation de zonotopes, ellipsoïdes...
• Analyse de diagnosticabilité dans les systèmes incertains  [hal-04703936]

Approches multi-modèles

• Diagnostic et commande tolérante aux défauts de systèmes à dynamiques non-linéaires par banque d'observateurs
• Application à des procédés chimiques, modèles numériques non-linéaires  [hal-02298656], identification de déviations  [hal-02869462] et commande tolérantes aux défauts [hal-04187728].

Approches structurelles

• Exploitation de la structure des modèles et les redondances d'information
• Décomposition d'un système en sous-systèmes
• Sélection optimale d'indicateurs sélection optimale d'indicateurs qui minimise les interconnexions entre les sous-systèmes tout en maximisant la diagnosticabilité  [hal-02875561].