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Contrôle dynamique des systèmes ou produits
industriels : une intelligence artificielle ?
4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"
1
Philippe CHEVREL; philippe.chevrel@imt-atlantique .fr
Contrôle dynamique des systèmes ou produits
industriels : une intelligence artificielle ?
4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"
2
Philippe CHEVREL; philippe.chevrel@imt-atlantique .fr
- Résumé (5-10 lignes) de votre présentation
La présentation aborde en préambule la question du positionnement relatif entre les
notions d’intelligence artificielle, de cybernétique et d’automatique. Elle en propose une
vision tronquée et intuitive : celle de l’automaticien. Sa seule ambition est d’introduire les
applications industrielles présentées par la suite, qui ont vocation à illustrer. Celles-ci
relèvent d’études partenariales menées au sein de l’équipe Commande de l’IMT-Atlantique
et du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes. La sélection retenue focalise
principalement sur la problématique des véhicules innovants, dont l’autonomisation.
Un volet lié à l’énergie pourra également être abordé.
Contrôle dynamique des systèmes ou produits
industriels : une intelligence artificielle ?
4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"
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L’Intelligence Artificielle :
- ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de
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- programmée « à la main » versus apprentissage machine (supervisé ou non, par
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- règle de base en AI: « Bigger is better » ; il s’agit ici de « big data »; ceci n’a de sens
que si la machine est capable d’apprentissage non supervisé; ce qui est loin d’être
avéré.
Contrôle dynamique des systèmes ou produits
industriels : une intelligence artificielle ?
4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"
4
Intelligence artificielle forte :
Le concept d’intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non
seulement de produire un comportement intelligent, mais d’éprouver une réelle
conscience de soi, une compréhension de ses propres raisonnements.
Intelligence artificielle faible :
La notion d’intelligence artificielle faible constitue une approche pragmatique
d’ingénieur : chercher à construire des systèmes de plus en plus autonomes, des
algorithmes capables de résoudre des problèmes d’une certaine classe, etc... Mais, cette
fois, la machine simule l'intelligence, elle semble agir comme si elle était intelligente. ( Il
s'agit donc d'un programme préalable effectué par l'homme , ex : Jeu d'échec en ligne )
Contrôle dynamique des systèmes ou produits
industriels : une intelligence artificielle ?
4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"
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L’Intelligence Artificielle pour un automaticien :
- Norbert Wiener est le «père spirituel» de l'intelligence artificielle, et
- mieux vaudrait parler de cybernétique : science de la communication et du contrôle
chez l'animal et dans la machine [Wiener 1948]
- La théorie de l’information joue un rôle clé dans ce contexte : [Shannon 1948]
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dynamiques
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Contrôle dynamique des systèmes ou produits
industriels : une intelligence artificielle ?
4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"
7
https://fr.wikipedia.org/wiki/Automatique
L’Automatique : science qui traite de
 la modélisation, l’identification,
 l’analyse, et la commande des systèmes dynamiques.
Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements
théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique.
L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges
L’équipe en quelques mots
Contrôle de systèmes d’énergie électrique
Véhicules Innovants
8
Equipe Commande
Philippe Chevrel : philippe.chevrel@ls2n.fr
À L’INTERFACE AVEC LA PHYSIQUE ET L’INFORMATIQUE TEMPS REEL,
L’AUTOMATIQUE
• science de l’action (rétroaction)
• science des systèmes (dynamiques)
• mathématique appliquée (algèbre,
analyse, géométrie, optimisation, …)
• physique appliquée (modélisation
juste nécessaire)
• informatique (systèmes embarqués
temps réels)
9
Système
Physique
Capteurs actionneurs
Instrumentation
CAN CNA
Réseau
Calculateur
n°1
Calculateur
n°j
…
STICSTICSciencesPhysiques
Philippe.chevrel@imt-atlantique.fr
OBJET D’ÉTUDE : SYSTÈMES DYNAMIQUES
Modèles décrits par des Equations Différentielles (DE) ou des Equations
Récurrentes ODE, DDE, PDE, etc. :
• ODE :
• DDE :
• PDE : cf. eq. des ondes, de la chaleur, etc.
La théorie de la discrétisation ou de l’échantillonnage mène à l’utilisation de
modèles à temps discret régis par des Equations Récurrentes :
11
(1) https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_syst%C3%A8mes_dynamiques
𝑥 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 , 𝑢 𝑡 , 𝑥 0 = 𝑥0
𝑦 𝑡 = 𝑔 𝑥 𝑡
𝑥 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 , 𝑥 𝑡, 𝑢 𝑡 , 𝑥 𝑡 = 𝑥 𝜏 : 𝜏 ≤ 𝑡
Thématiques : Travaux sur l’analyse structurelle, la commande, l’observation et
le diagnostic des systèmes dynamiques
Composition début 2018: 42 personnes (resp. Ph. Chevrel& F. Plestan)
• 14 permanents
• 19 doctorants
• 8 post-doc/IR, 1 gestionnaire
Principales collaborations industrielles (dont 2 chaires)
• Renault, STX, AIRBUS
• RTE, AREVA, Sherpa Engineering, CEA-Tech, etc.
Principales collaborations académiques (internationales)
• USA, Mexique , Argentine, Chine, Italie, Bulgarie, République Tchèque
Projets collaborratifs : ANR, ADEME, RFI Atlanstic 2020, …
12
Équipe « Commande »
Equipe Commande (pôle CCS) 13
Équipe « Commande »
L’équipe « Commande » s’occupe de :
• développer des modèles d’action, i.e. de complexité juste
suffisante pour répondre à une question pratique;
• introduire et modéliser les signaux d’entrée et de sortie de ces
modèles dynamiques;
• étudier les propriétés mathématiques des modèles considérés,
e.g. stabilisabilité, commandabilité, observabilité, …
• élaborer les fonctions de commande (régulation, poursuite) ou
d’estimation, qui, une fois traduite en code informatique,
permettront la conduite (commande, diagnostic) du système
dynamique considéré
Philippe.chevrel@imt-atlantique.fr
14
Axes de recherche
• Systèmes dynamiques (linéaires, non linéaires, de grande dimension,
à retards, incertains, implicites, chaotiques, à entrées impulsionnelles).
• Commande et observation (optimisation, commande robuste,
structurée, commande par modes glissants, commande homogène,
commande par réseau, observateurs non linéaires).
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15
Equipe Commande : ENERGIE
2018 https://www.ls2n.fr/thematiquesequipe/commande/
17
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ProjetsContrôle de systèmes de production d’énergie
• Système éolien flottant [1 thèse en cours, avec société SEREO]
•Système de récupération de l’énergie de la
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[Projet ANR Qualiphe (2012-2015)]
•Contrôle cœur centrale nucléaire
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182018
ProjetsContrôle de systèmes de production d’énergie
192018
Contrôle cœur centrale nucléaire
[Projet AREVA 2014-2017]
Core Control (modèle ODE)
Modèles physiques sous-jacents
𝑥 = 𝑓(𝑥, 𝑑, 𝑢
L’état 𝑥 est défini par :
𝑥 = 𝑇𝑐 𝑇𝑓 𝐴𝑂 𝜌 𝑑𝑜𝑝 𝑛 𝑐 𝑇𝑐
𝐺𝑉
𝑇𝑓
𝐺𝑉
𝑃𝑏𝑎𝑛𝑘 𝐻 𝑏𝑎𝑛𝑘 𝐶 𝑏
Le vecteur d’entrées 𝑢 est :
𝑢 = 𝑣𝑃𝑏𝑎𝑛𝑘 𝑣𝐻 𝑏𝑎𝑛𝑘 𝑢 𝑄
𝑇
Le vecteur des perturbations 𝑑 est :
𝑑 = 𝑃𝑡𝑢𝑟𝑏
Commande robuste et optimisation
multiobjectif
21
Gestion d’énergie
• Gestion de l’énergie - Approche modulaire de l'optimisation en temps réel des flux de
puissance multi-sources & multi-utilisateurs par anticipation des besoins
[Projet avec SHERPA Engineering (2011-2014)]
• Chaire Enseignement/Recherche ECN / RTE (2014-2020)
Automatique et Réseaux Electriques
[6 thèses, 2 ans post-doc, 4 ans IR]
•Pilotage distribué de systèmes multi-énergies en réseau
[Thèse CEA-Tech (2018-2020)]
2018
22
Efficacité énergétique
•Chaire Renault « performance de la propulsion électrique des véhicules
automobiles »
• Contrôle robuste des moteurs électriques de traction
• Contrôle et gestion des systèmes de charge embarqués
• Optimisation du potentiel énergétique de systèmes de motorisation hybrides
• Paquebots à propulsion hybride (diesel-électrique/voile)
• Commande des voiles
• Gestion de l’hybridation du système d’énergie
[STX – ADEME, 2016-2017, 1 post-doc]
• Régulation des réseaux électriques embarqués dans les navires
[1 thèse 2004-2007]
• Aéronautique : atterrissage par vision
• Naval : paquebot du futur
• Véhicules terrestres
• Routiers
• Hors route (e.g. agricole)
25
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
Cf. thème véhicule et mobilité
(resp. Fabien Claveau)
• Aéronautique : atterrissage par vision
• Naval : paquebot du futur
• Véhicules terrestres
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26
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
2018 https://www.ls2n.fr/thematiquesequipe/commande/
27
Projet ADEME SILENSAS
avec STX
CIFRE Airbus : observateurs
robustes pour l’atterrissage basé
vision
Vers des Véhicules Routiers :
+ confortable et économes (propulsion, antibruit actif)
+ sûrs (détection sous-gonflage pneu, distraction, ADAS)
- Encombrants (véhicules étroits & inclinables, remorque
active)
+ Autonomes
29
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
10/04/2017
Vers des Véhicules Routiers :
+ confortable et économes (propulsion, antibruit actif)
30
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
10/04/2017
Chaire Renault « performance de la
propulsion électrique des véhicules
automobiles »
CIFRE Renault : Contrôle actif
acoustique dans un habitacle
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Vers des Véhicules Routiers : silencieux
Anti-bruit actif
31
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
20/09/2018
CIFRE Renault
Vers des Véhicules Routiers :
+ sûrs (détection sous-gonflage pneu, distraction, ADAS)
33
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
20/09/2018
CIFRE Renault « Estimation de la
distraction fondee sur un modele
dynamique de conducteur » CIFRE Renault
TPMS (Tire Pressure Monitoring System)
Vers des Véhicules Routiers :
+ sûrs (vers de nouvelles assistances) & - Encombrants
34
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
20/09/2018
ANR VIROLO ++ : modélisation de l’humain en interaction avec la machine
Vers des Véhicules Routiers :
- Encombrants (véhicule étroits & inclinables, remorque
active)
35
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
04/2017 cf. Poster et plateforme
Contrats LUMENEO : véhicules étroits et
inclinables
cf. aussi moto ANR VIROLO++
Plateforme remorque autopilotée:
2 brevets
Vers des Véhicules Routiers :
+ Autonomes
Niveau 3,4 ? Vitesse ? Trajets ?
ADAS : LCA, LKA
36
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
09/2018
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2 Projets ANR : PARTAGE;
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09/2018 Centre technique Aubevoie : ADAS : LCA, LKA
39
Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
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Systèmes embarqués
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2Ky
1Ku
2Ku
1Gu 1Gy
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CAN
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CPU
CPU
1
R
2
R
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K s
42
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4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"

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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Robotique, Perception, Interaction

  • 1. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 1 Philippe CHEVREL; philippe.chevrel@imt-atlantique .fr
  • 2. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 2 Philippe CHEVREL; philippe.chevrel@imt-atlantique .fr - Résumé (5-10 lignes) de votre présentation La présentation aborde en préambule la question du positionnement relatif entre les notions d’intelligence artificielle, de cybernétique et d’automatique. Elle en propose une vision tronquée et intuitive : celle de l’automaticien. Sa seule ambition est d’introduire les applications industrielles présentées par la suite, qui ont vocation à illustrer. Celles-ci relèvent d’études partenariales menées au sein de l’équipe Commande de l’IMT-Atlantique et du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes. La sélection retenue focalise principalement sur la problématique des véhicules innovants, dont l’autonomisation. Un volet lié à l’énergie pourra également être abordé.
  • 3. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 3 L’Intelligence Artificielle : - ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux ? - programmée « à la main » versus apprentissage machine (supervisé ou non, par renforcement) - règle de base en AI: « Bigger is better » ; il s’agit ici de « big data »; ceci n’a de sens que si la machine est capable d’apprentissage non supervisé; ce qui est loin d’être avéré.
  • 4. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 4 Intelligence artificielle forte : Le concept d’intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, mais d’éprouver une réelle conscience de soi, une compréhension de ses propres raisonnements. Intelligence artificielle faible : La notion d’intelligence artificielle faible constitue une approche pragmatique d’ingénieur : chercher à construire des systèmes de plus en plus autonomes, des algorithmes capables de résoudre des problèmes d’une certaine classe, etc... Mais, cette fois, la machine simule l'intelligence, elle semble agir comme si elle était intelligente. ( Il s'agit donc d'un programme préalable effectué par l'homme , ex : Jeu d'échec en ligne )
  • 5. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 5 L’Intelligence Artificielle pour un automaticien : - Norbert Wiener est le «père spirituel» de l'intelligence artificielle, et - mieux vaudrait parler de cybernétique : science de la communication et du contrôle chez l'animal et dans la machine [Wiener 1948] - La théorie de l’information joue un rôle clé dans ce contexte : [Shannon 1948] - Traitement purement numérique des « big data » ? - Apprentissage supervisé ou par renforcement : cf. identification de systèmes dynamiques - Danger d’une IA opaque : importance des modèles pour la simulation et l’analyse - Intelligent control ?
  • 6. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 7 https://fr.wikipedia.org/wiki/Automatique L’Automatique : science qui traite de  la modélisation, l’identification,  l’analyse, et la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges
  • 7. L’équipe en quelques mots Contrôle de systèmes d’énergie électrique Véhicules Innovants 8 Equipe Commande Philippe Chevrel : philippe.chevrel@ls2n.fr
  • 8. À L’INTERFACE AVEC LA PHYSIQUE ET L’INFORMATIQUE TEMPS REEL, L’AUTOMATIQUE • science de l’action (rétroaction) • science des systèmes (dynamiques) • mathématique appliquée (algèbre, analyse, géométrie, optimisation, …) • physique appliquée (modélisation juste nécessaire) • informatique (systèmes embarqués temps réels) 9 Système Physique Capteurs actionneurs Instrumentation CAN CNA Réseau Calculateur n°1 Calculateur n°j … STICSTICSciencesPhysiques Philippe.chevrel@imt-atlantique.fr
  • 9. OBJET D’ÉTUDE : SYSTÈMES DYNAMIQUES Modèles décrits par des Equations Différentielles (DE) ou des Equations Récurrentes ODE, DDE, PDE, etc. : • ODE : • DDE : • PDE : cf. eq. des ondes, de la chaleur, etc. La théorie de la discrétisation ou de l’échantillonnage mène à l’utilisation de modèles à temps discret régis par des Equations Récurrentes : 11 (1) https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_syst%C3%A8mes_dynamiques 𝑥 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 , 𝑢 𝑡 , 𝑥 0 = 𝑥0 𝑦 𝑡 = 𝑔 𝑥 𝑡 𝑥 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 , 𝑥 𝑡, 𝑢 𝑡 , 𝑥 𝑡 = 𝑥 𝜏 : 𝜏 ≤ 𝑡
  • 10. Thématiques : Travaux sur l’analyse structurelle, la commande, l’observation et le diagnostic des systèmes dynamiques Composition début 2018: 42 personnes (resp. Ph. Chevrel& F. Plestan) • 14 permanents • 19 doctorants • 8 post-doc/IR, 1 gestionnaire Principales collaborations industrielles (dont 2 chaires) • Renault, STX, AIRBUS • RTE, AREVA, Sherpa Engineering, CEA-Tech, etc. Principales collaborations académiques (internationales) • USA, Mexique , Argentine, Chine, Italie, Bulgarie, République Tchèque Projets collaborratifs : ANR, ADEME, RFI Atlanstic 2020, … 12 Équipe « Commande »
  • 11. Equipe Commande (pôle CCS) 13 Équipe « Commande » L’équipe « Commande » s’occupe de : • développer des modèles d’action, i.e. de complexité juste suffisante pour répondre à une question pratique; • introduire et modéliser les signaux d’entrée et de sortie de ces modèles dynamiques; • étudier les propriétés mathématiques des modèles considérés, e.g. stabilisabilité, commandabilité, observabilité, … • élaborer les fonctions de commande (régulation, poursuite) ou d’estimation, qui, une fois traduite en code informatique, permettront la conduite (commande, diagnostic) du système dynamique considéré Philippe.chevrel@imt-atlantique.fr
  • 12. 14 Axes de recherche • Systèmes dynamiques (linéaires, non linéaires, de grande dimension, à retards, incertains, implicites, chaotiques, à entrées impulsionnelles). • Commande et observation (optimisation, commande robuste, structurée, commande par modes glissants, commande homogène, commande par réseau, observateurs non linéaires). Apprentissage versus identification et adaptation ? • Applications: actionneurs, systèmes de transports, énergie, l’humain. Équipe « Commande » Equipe Commande (pôle CCS)
  • 14. Equipe Commande : ENERGIE 2018 https://www.ls2n.fr/thematiquesequipe/commande/ 17 ENERGIE : Gestion, Production, Transport, Distribution
  • 15. ProjetsContrôle de systèmes de production d’énergie • Système éolien flottant [1 thèse en cours, avec société SEREO] •Système de récupération de l’énergie de la houle [Projet ANR Qualiphe (2012-2015)] •Contrôle cœur centrale nucléaire [Projet AREVA 2014-2017] 182018
  • 16. ProjetsContrôle de systèmes de production d’énergie 192018 Contrôle cœur centrale nucléaire [Projet AREVA 2014-2017]
  • 17. Core Control (modèle ODE) Modèles physiques sous-jacents 𝑥 = 𝑓(𝑥, 𝑑, 𝑢 L’état 𝑥 est défini par : 𝑥 = 𝑇𝑐 𝑇𝑓 𝐴𝑂 𝜌 𝑑𝑜𝑝 𝑛 𝑐 𝑇𝑐 𝐺𝑉 𝑇𝑓 𝐺𝑉 𝑃𝑏𝑎𝑛𝑘 𝐻 𝑏𝑎𝑛𝑘 𝐶 𝑏 Le vecteur d’entrées 𝑢 est : 𝑢 = 𝑣𝑃𝑏𝑎𝑛𝑘 𝑣𝐻 𝑏𝑎𝑛𝑘 𝑢 𝑄 𝑇 Le vecteur des perturbations 𝑑 est : 𝑑 = 𝑃𝑡𝑢𝑟𝑏 Commande robuste et optimisation multiobjectif
  • 18. 21 Gestion d’énergie • Gestion de l’énergie - Approche modulaire de l'optimisation en temps réel des flux de puissance multi-sources & multi-utilisateurs par anticipation des besoins [Projet avec SHERPA Engineering (2011-2014)] • Chaire Enseignement/Recherche ECN / RTE (2014-2020) Automatique et Réseaux Electriques [6 thèses, 2 ans post-doc, 4 ans IR] •Pilotage distribué de systèmes multi-énergies en réseau [Thèse CEA-Tech (2018-2020)] 2018
  • 19. 22 Efficacité énergétique •Chaire Renault « performance de la propulsion électrique des véhicules automobiles » • Contrôle robuste des moteurs électriques de traction • Contrôle et gestion des systèmes de charge embarqués • Optimisation du potentiel énergétique de systèmes de motorisation hybrides • Paquebots à propulsion hybride (diesel-électrique/voile) • Commande des voiles • Gestion de l’hybridation du système d’énergie [STX – ADEME, 2016-2017, 1 post-doc] • Régulation des réseaux électriques embarqués dans les navires [1 thèse 2004-2007]
  • 20. • Aéronautique : atterrissage par vision • Naval : paquebot du futur • Véhicules terrestres • Routiers • Hors route (e.g. agricole) 25 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS Cf. thème véhicule et mobilité (resp. Fabien Claveau)
  • 21. • Aéronautique : atterrissage par vision • Naval : paquebot du futur • Véhicules terrestres • Routiers • Hors route (e.g. agricole) 26 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
  • 22. Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 2018 https://www.ls2n.fr/thematiquesequipe/commande/ 27 Projet ADEME SILENSAS avec STX CIFRE Airbus : observateurs robustes pour l’atterrissage basé vision
  • 23. Vers des Véhicules Routiers : + confortable et économes (propulsion, antibruit actif) + sûrs (détection sous-gonflage pneu, distraction, ADAS) - Encombrants (véhicules étroits & inclinables, remorque active) + Autonomes 29 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 10/04/2017
  • 24. Vers des Véhicules Routiers : + confortable et économes (propulsion, antibruit actif) 30 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 10/04/2017 Chaire Renault « performance de la propulsion électrique des véhicules automobiles » CIFRE Renault : Contrôle actif acoustique dans un habitacle automobile (cf. LS2N Box, salle 125)
  • 25. Vers des Véhicules Routiers : silencieux Anti-bruit actif 31 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 20/09/2018 CIFRE Renault
  • 26. Vers des Véhicules Routiers : + sûrs (détection sous-gonflage pneu, distraction, ADAS) 33 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 20/09/2018 CIFRE Renault « Estimation de la distraction fondee sur un modele dynamique de conducteur » CIFRE Renault TPMS (Tire Pressure Monitoring System)
  • 27. Vers des Véhicules Routiers : + sûrs (vers de nouvelles assistances) & - Encombrants 34 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 20/09/2018 ANR VIROLO ++ : modélisation de l’humain en interaction avec la machine
  • 28. Vers des Véhicules Routiers : - Encombrants (véhicule étroits & inclinables, remorque active) 35 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 04/2017 cf. Poster et plateforme Contrats LUMENEO : véhicules étroits et inclinables cf. aussi moto ANR VIROLO++ Plateforme remorque autopilotée: 2 brevets
  • 29. Vers des Véhicules Routiers : + Autonomes Niveau 3,4 ? Vitesse ? Trajets ? ADAS : LCA, LKA 36 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 09/2018 Contrôle haptique partagé 2 Projets ANR : PARTAGE; AUTOConduct; RFI Atlanstic Coopé- ration Homme- Machine Cf. PACCE Thèses CIFRE Renault Vidéos i) CTA ii) simu conduite LS2N /manip CBI
  • 30. Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 09/2018 Centre technique Aubevoie : ADAS : LCA, LKA
  • 31. 39 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 2 Projets ANR : PARTAGE; AUTOConduct; RFI Atlanstic
  • 32. APARTE : Implémentation des lois de commande Systèmes embarqués 1Ky 2Ky 1Ku 2Ku 1Gu 1Gy 2Gu 2Gy CNA calculateurs CAN Implémentation multicalculateurs et modèle réseau CPU CPU 1 R 2 R ( )1 K s ( )2 K s
  • 33. 42 MERCI DE VOTRE ATTENTION Des questions ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"

Notes de l'éditeur

  1. 2 sites : Centrale Nantes et IMT-Atlantique (ex. Mines Nantes) Mosaïque désordonnée d’illustrations Thèmes transverses : Gestion de l’énergie Véhicules et mobilités Sciences du vivant sur le volet santé (évolution glycémie (dérivée) = fonction de l’insuline, la contribution du foi –stock- , repas = CH0); dynamique insuline / pancréas artificiel Etc.
  2. 2 sites : Centrale Nantes et IMT-Atlantique (ex. Mines Nantes) Mosaïque désordonnée d’illustrations Thèmes transverses : Gestion de l’énergie Véhicules et mobilités Sciences du vivant sur le volet santé (évolution glycémie (dérivée) = fonction de l’insuline, la contribution du foi –stock- , repas = CH0); dynamique insuline / pancréas artificiel Etc.
  3. Cf document du collège de France IA : programmes; extensions : apprentissage, supervisé, augmenté, non supervisé ? Pour l’Autom : les 2 premiers; Le second est-il un mythe ? On est loin d’une réponse satisfaisante quoiqu’il en soit. --- L'intelligence artificielle, souvent abrégée avec le sigle IA, est définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme : " la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont pour l'instant , accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel , l'organisation de la mémoire et le raisonnement critiquée . " La théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie probabiliste permettant de quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique précise. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
  4. https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle
  5. Cf document du collège de France IA : programmes; extensions : apprentissage, supervisé, augmenté, non supervisé ? Pour l’Autom : les 2 premiers; Le second est-il un mythe ? On est loin d’une réponse satisfaisante quoiqu’il en soit. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Paris, (Hermann & Cie) & Camb. Mass. (MIT Press) ISBN 978-0-262-73009-9; 1948, 2nd revised ed. 1961. https://en.wikipedia.org/wiki/Cybernetics:_Or_Control_and_Communication_in_the_Animal_and_the_Machine La théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie probabiliste permettant de quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique précise. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948. Intelligent control http://www.acisjournal.org/ Intelligent control is a class of control techniques that use various artificial intelligence computing approaches like neural networks, Bayesian probability, fuzzy logic, machine learning, evolutionary computation and genetic algorithms. Intelligent control can be divided into the following major sub-domains: Neural network control; Bayesian control; Fuzzy control; Neuro-fuzzy control; Expert Systems; Genetic control; Intelligent agents (Cognitive/Conscious control).
  6. Wiener et son équipe ont développé la technologie requise en utilisant des circuits numériques (binaires) plutôt que analogiques. La plupart des ordinateurs à l'époque étaient basés sur des systèmes analogiques. Avec la plupart des autres informaticiens de l'époque, Wiener s'est rendu compte que les systèmes numériques étaient plus précis et plus faciles à programmer. Dans les années 1960, presque toute la conception informatique était passée aux systèmes binaires. Cf. aussi : Scientiae Mathematicae Japonicae Online, e-2006, 799–817 799 A CYBERNETIC VIEW OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE Jos´e Mira and Ana E. Delgado Ou encore : In “Recolections from many sources of Cybernetics” [25] W.S. McCulloch wrote: “That is where cybernetics is today (1974). It was born in 1943, christened in 1948, and came of age five years ago in the early 1960’s. In its short majority is has certainly done best for those fields where it was conceived. It has been a challenge to logic and to mathematics, an inspiration to neurophysiology and to the theory of automata, including artificial intelligence, and bionics or robotology. To the social sciences it is still mere suspiration.”
  7. Wiener et son équipe ont développé la technologie requise en utilisant des circuits numériques (binaires) plutôt que analogiques. La plupart des ordinateurs à l'époque étaient basés sur des systèmes analogiques. Avec la plupart des autres informaticiens de l'époque, Wiener s'est rendu compte que les systèmes numériques étaient plus précis et plus faciles à programmer. Dans les années 1960, presque toute la conception informatique était passée aux systèmes binaires. Cf. aussi : Scientiae Mathematicae Japonicae Online, e-2006, 799–817 799 A CYBERNETIC VIEW OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE Jos´e Mira and Ana E. Delgado Ou encore : In “Recolections from many sources of Cybernetics” [25] W.S. McCulloch wrote: “That is where cybernetics is today (1974). It was born in 1943, christened in 1948, and came of age five years ago in the early 1960’s. In its short majority is has certainly done best for those fields where it was conceived. It has been a challenge to logic and to mathematics, an inspiration to neurophysiology and to the theory of automata, including artificial intelligence, and bionics or robotology. To the social sciences it is still mere suspiration.”
  8. L’équipe en quelques mots L’énergie : une photographie Systèmes mobiles (contrôle estimation et diagnostic) : un pitch
  9. Je ne vais pas vous réciter mon credo, mais je rappellerai malgré tout que l’Automatique se situe à l’interface entre sciences physiques (au sens large) et numériques (temps réel), et qu’elle développe ce qu’on dit être parfois des systèmes intelligents, une intelligence artificielle; en fait des algorithmes implémentés dans la partie soft qui pilote les systèmes; systèmes sont « enfouis » support théorique des compétences « métiers » : conception, dimensionnement, automatisation, estimation, diagnostic Wikipédia (1) : « La théorie des systèmes dynamiques désigne couramment la branche des mathématiques qui s'efforce d'étudier les propriétés d'un système dynamique. Cette recherche active se développe à la frontière de la topologie, de l'analyse, de la géométrie, de la théorie de la mesure et des probabilités. La nature de cette étude est conditionnée par le système dynamique étudié et elle dépend des outils utilisés » https://fr.wikipedia.org/wiki/Théorie_des_systèmes_dynamiques
  10. L’automatique est une science qui traite de la modélisation, de l’analyse, de l’identification et de la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges (rapidité, précision, stabilité…). Il existe différentes techniques pour synthétiser les régulateurs. La technique industrielle la plus largement utilisée est le régulateur PID qui calcule une action Proportionnelle, Intégrale et Dérivée en fonction de l’erreur consigne/mesure. Cette technique permet de satisfaire la régulation de plus de 90 % des procédés industriels. La commande à modèle interne (en), généralisation des régulateurs PI ou PID avec prédicteur de Smith (en), offre beaucoup plus de possibilités et est également répandue12. Des techniques avancées se basent sur la commande par retour d'état (ou commande par retour d'état reconstruit par un observateur). On peut aussi utiliser le formalisme du régulateur RST. Ces types de commande peuvent être conçus par placement de pôles ou (pour ce qui concerne les systèmes d’état) par minimisation d’un critère quadratique : commande LQ ou LQG. Autres commandes : La commande prédictive se basant sur l'utilisation d'un modèle dynamique du système pour anticiper son comportement futur. La commande robuste permettant de garantir la stabilité par rapport aux perturbations et aux erreurs de modèle. Une commande robuste peut être conçue par minimisation d'un critère (par exemple de nature H-infini7) ou par placement de pôles à condition que le choix des pôles du système bouclé soit judicieux. Encore faut-il souligner que pour un système multivariable, le choix des pôles du système bouclé ne détermine pas le régulateur de façon unique, et que pour un même choix de ces pôles, on peut obtenir des propriétés de robustesse fort différentes13. Toute commande doit être suffisamment robuste. La commande adaptative (en) qui effectue une identification en temps réel pour actualiser le modèle du système14. La logique floue utilisant un réseau de neurones ou un système expert. Les contrôleurs non linéaires utilisant la théorie de Lyapunov, les commandes linéarisantes par bouclage et difféomorphisme6 (en prêtant une attention toute particulière à la méthode de linéarisation de manière à obtenir une bonne robustesse) ou la commande par modes glissants (en)15. La commande par platitude différentielle (en)16 (en boucle ouverte), qui permet l'inversion de modèle sans passer par l'intégration des équations différentielles, et ainsi de calculer les signaux nécessaires sur les entrées pour garantir les trajectoires voulues en sortie. Les commandes non linéaires utilisant les concepts d'hyperstabilité, de passivité ou de dissipativité (dont on peut trouver un bref historique à l'article Stabilité de Lyapunov). Ces commandes ont connu un essor important depuis le milieu des années 1980, dans divers domaines tels que les systèmes mécaniques (robotique), électro-mécaniques, etc.
  11. L'unicité des systèmes dynamiques : Malgré la diversification de son champ d'action, ce domaine mathématique garde une unité tant dans les questions posées que dans la description des objets étudiés.
  12. Cf. poster sur la commande robuste
  13. J’aurai plein de chose à vous dire sur ce sujet : Production d’énergie avec gestion des diesel-générateurs du paquebot à voile SILENSEAS, Energie renouvelable, nucléaire (avec Framatome), stabilité des réseaux de transport avec chaire RTE, propulsion électrique avec chaire Renault Mais j’ai choisi de faire un focus sur les véhicules innovants
  14. J’aurai plein de chose à vous dire sur ce sujet : Production d’énergie avec gestion des diesel-générateurs du paquebot à voile SILENSEAS, Energie renouvelable, nucléaire (avec Framatome), stabilité des réseaux de transport avec chaire RTE, propulsion électrique avec chaire Renault Mais j’ai choisi de faire un focus sur les véhicules innovants
  15. Mais aussi : (action sur des ailerons stabilisateurs) Projet région (PERLE), STAB 21 (stabilisation navire) - STAB 21 est un exemple de consortium mené dans les Pays de la Loire : il associe depuis mai 2002 Atlanpole, les Chantiers de l’Atlantique, Sirehna et l’Ecole des Mines de Nantes autour d’un programme dédié à la conception et la fabrication d’un système innovant de stabilisation des navires plus performant que les systèmes existants.
  16. Gestion, efficacité de l’énergie électrique   -  Groupes Motopropulseurs, Stockage      -  Energies renouvelables, Smart grids    -  Planification, production d’électricité - Systèmes de récupération de l'énergie de la houle - Commande robustes d’éoliennes - Hybridation des sources d’énergies - Commande des actionneurs électriques (synchrones/asynchrones) et pneumatiques - Transports à base de paquebots à propulsion hybride
  17. https://www.ls2n.fr/partenariat/industriels/ Chaire Renault – ECN Le lundi 12 septembre 2016, Centrale Nantes et Renault ont créé une chaire sur le véhicule électrique consacrée à la performance de la propulsion électrique des véhicules automobiles. Il s’agit pour le groupe Renault d’améliorer la robustesse autant que la fiabilité, les performances énergétiques et les coûts des moteurs hybrides des véhicules électriques. Dotée d’un budget de 4,6 M€ sur 5 ans, cette Chaire est conduite par le Professeur Malek Ghanes -> trois thèmes scientifiques retenus : Le contrôle robuste des moteurs électriques de traction Le contrôle et la gestion des systèmes de charge embarqués L'optimisation du potentiel énergétique de systèmes de motorisation hybrides RTE Centrale NantesSignée le 14 janvier 2015, la Chaire internationale de recherche et d’enseignement RTE – ECN est dédiée à l’analyse et à la commande des réseaux électriques intelligents appelés aussi « smart grids ». Son objectif est d’apporter d’ici 5 ans des réponses au pilotage des réseaux interconnectés, dans le contexte de la transition énergétique. Dotée d’un budget de 4M€, les travaux de recherche de la Chaire sont dirigés à l’ECN, par le professeur Bogdan Marinescu
  18. Systèmes volants : cf. aussi drones
  19. Analyse d’observabilité et synthèse d’observateurs robustes pour l’atterrissage basé vision d’avions de ligne sur des pistes inconnues 2 sites : Centrale Nantes et IMT-Atlantique (ex. Mines Nantes) Mosaïque désordonnée d’illustrations Thèmes transverses : Gestion de l’énergie Véhicules et mobilités Sciences du vivant sur le volet santé Etc.
  20. 2 sites : Centrale Nantes et IMT-Atlantique (ex. Mines Nantes) Mosaïque désordonnée d’illustrations Thèmes transverses : Gestion de l’énergie Véhicules et mobilités Sciences du vivant sur le volet santé Etc.
  21. Chaire Renault « performance de la propulsion électrique des véhicules automobiles » Contrôle robuste des moteurs électriques de traction Contrôle et gestion des systèmes de charge embarqués Optimisation du potentiel énergétique de systèmes de motorisation hybrides
  22. Estimation de la distraction fondee sur un modele dynamique de conducteur : principes et algorithmes TPMS (Tire Pressure Monitoring System)
  23. Estimation de la distraction fondee sur un modele dynamique de conducteur : principes et algorithmes TPMS (Tire Pressure Monitoring System)
  24. Cf. videos remorque (S. Lanneau) et K-Ryole Autres plateformes = cf. annexe
  25. CTA : Centre Technique d’Aubevoie L’automatisation des véhicules, de niveau 3 (avec des demandes de reprise en main non anticipées) ou de niveau 4 (conduite entièrement autonome sur certaines sections de route), pose de nouveaux problèmes en termes de sécurité et d’acceptabilité. Coopération Homme-Machine (CHM) adaptée à l’état du conducteur
  26. CTA : Centre Technique d’Aubevoie L’automatisation des véhicules, de niveau 3 (avec des demandes de reprise en main non anticipées) ou de niveau 4 (conduite entièrement autonome sur certaines sections de route), pose de nouveaux problèmes en termes de sécurité et d’acceptabilité. Coopération Homme-Machine (CHM) adaptée à l’état du conducteur
  27. CTA : Centre Technique d’Aubevoie L’automatisation des véhicules, de niveau 3 (avec des demandes de reprise en main non anticipées) ou de niveau 4 (conduite entièrement autonome sur certaines sections de route), pose de nouveaux problèmes en termes de sécurité et d’acceptabilité. Coopération Homme-Machine (CHM) adaptée à l’état du conducteur
  28. Proximité STR
  29. Contrôle hiérarchisé, au niveau opérationnel ou tactique Coopération avec d’autres équipes : robotique, STR, ACSED, SLP
  30. Contrôle hiérarchisé, au niveau opérationnel ou tactique Coopération avec d’autres équipes : robotique, STR, ACSED, SLP
  31. https://www.ls2n.fr/theme/gemie/
  32. Cf. poster sur la commande robuste
  33. 2 sites : Centrale Nantes et IMT-Atlantique (ex. Mines Nantes)
  34. Plusieurs CIFRE et brevets
  35. VIROLO++ : 1er avril 2016 – 30 sept . 2019 Perspectives : AUTOCONDUCT S&S Mais aussi dynamique longitudinale
  36. Projet ANR AUTOCONDUCT Enjeu : Adaptation de la stratégie d’automatisation des véhicules autonomes (niveaux 3-4) aux besoins et à l’état des conducteurs en conditions réelles Vise notamment l'amélioration de l'automatisation des véhicules et se positionne en particulier sur le "passage" ou le "relais" entre l'homme et la machine. //Vers l’autonomisation des voitures; cadre du plan Nouvelle France Industrielle sur la problématique du véhicule autonome ((niveaux 3 et 4) Chaire Renault [2016- xx] portée par M. Ghanes Améliorer la performance de la propulsion des véhicules électriques Commande robuste et sans capteur des machines électriques pour la propulsion automobile, Commande et gestion des systèmes de charge embarqués, Optimisation du potentiel énergétique des motorisations hybrides GTAA, Pôles de compétitivité,