HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Mar 30, 2017
Cette thèse a été effectuée au sein du groupe Conception Intégrée de Systèmes et Supervision CI2S... more Cette thèse a été effectuée au sein du groupe Conception Intégrée de Systèmes et Supervision CI2S de l'équipe Diagnostic, Commande et Observation pour des systèmes Tolérants aux fautes DiCOT du Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille CRIStAL-UMR 9189. Elle doit son aboutissement à des personnes qui m'ont entourées et conseillées à qui j'aimerais adresser mes sincères remerciements. Je remercie vivement le Prof. Vincent COCQUEMPOT, pour avoir accepté de diriger mes travaux. Vous avez su le faire avec beaucoup de patience et de justesse et je vous en remercie. Votre grande implication durant ces années de thèse malgré vos nombreuses occupations a été très déterminante dans l'aboutissement de ce projet. La constance de vos encouragements m'a donné la motivation de relever le challenge que je m'étais fixé au départ du Cameroun en novembre 2013. Vos compétences scientifiques, le souci de clarté, de rigueur et de précision sont des qualités dont j'espère développées. J'ai beaucoup appris auprès de vous et je vous en suis très reconnaissante. L'encadrement de ce travail de recherche a également été assuré par Prof Abdel AITOUCHE, à qui j'exprime ma profonde gratitude pour l'attention, le soutien et la disponibilité dont il a fait preuve depuis le début de cet travail jusqu'à la relecture finale du manuscrit. Les nombreux échanges scientifiques qu'on a pu avoir ensemble ont également beaucoup contribué à l'aboutissement de cette thèse. Merci aussi pour toute la confiance que vous m'avez accordée durant ces trois longues années. Vous avez toujours été à mon écoute et votre humour a su me remonter le moral toutes les fois que je trouvais l'avancement des travaux harassant. Je tiens particulièrement à remercier Monsieur Didier MAQUIN, Professeur à l'Université de Lorraine pour l'intérêt qu'il a porté à mes travaux. Je lui suis reconnaissant d'avoir accepté de présider le jury. Je suis sensible à l'honneur que me font Monsieur Gildas BESANÇON, Professeur à l'
An iterative learning fault diagnosis (ILFD) algorithm for networked control systems (NCSs) subje... more An iterative learning fault diagnosis (ILFD) algorithm for networked control systems (NCSs) subject to random packet losses, time-varying delays, limited communication and actuator failure is proposed in this paper. Firstly, in order to evaluate the effect of fault on system between every iteration, the information of state error and information of fault tracking estimator from the preceding iteration are used to improve the fault estimation achievement in the actual iteration. The state variable, the Bernoulli process of random packet losses, network communication delay, limited communication and actuator failure are introduced to establish an extended statespace model of the system. Secondly combining Lyapunov stability theory for linear repetitive processes and linear matrix inequality (LMI) technique, new sufficient condition for the existence of an iterative learning fault diagnosis is established. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed design method is illu...
Abstract Reliable and quick techniques are needed to locate and estimate leaks in pressurised pip... more Abstract Reliable and quick techniques are needed to locate and estimate leaks in pressurised pipe systems in order to reduce water loss as much as possible. The aim of the present paper is to show that the use of unsteady-state tests, which give rise to small ...
In this paper, a wireless iterative learning fault estimation algorithm (WILFEA) is proposed and ... more In this paper, a wireless iterative learning fault estimation algorithm (WILFEA) is proposed and validated experimentally with the aim to achieve perfect tracking of a prescribed reference trajectory for systems with packet losses and quantizer measurements that operate repetitively. First, state variables, Markov chain process of random packet losses, and a logarithmic quantizer are considered to establish an extended-state-space system model. Next, based on this model, sufficient conditions for linear repetitive processes are developed with the Lyapunov-Krasovskii technique and H ∞ approach is applied to calculate the observer gain and the learning gain. Then, WILFEA based fault estimation is constructed. Compared with the existing methods, the proposed WILFEA improves the fault estimation performance in the current iteration by consider both state error and fault estimation error. Finally, the simulation and experimental results are used for DC-Servomotor system to illustrate the effectiveness of the proposed approach using Matlab/simulink software, LabVIEW Software, ZigBee Xbee and Arduino board. INDEX TERMS Iterative learning algorithm, quantiser measurements, random packet losses, fault estimation.
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Mar 30, 2017
Cette thèse a été effectuée au sein du groupe Conception Intégrée de Systèmes et Supervision CI2S... more Cette thèse a été effectuée au sein du groupe Conception Intégrée de Systèmes et Supervision CI2S de l'équipe Diagnostic, Commande et Observation pour des systèmes Tolérants aux fautes DiCOT du Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille CRIStAL-UMR 9189. Elle doit son aboutissement à des personnes qui m'ont entourées et conseillées à qui j'aimerais adresser mes sincères remerciements. Je remercie vivement le Prof. Vincent COCQUEMPOT, pour avoir accepté de diriger mes travaux. Vous avez su le faire avec beaucoup de patience et de justesse et je vous en remercie. Votre grande implication durant ces années de thèse malgré vos nombreuses occupations a été très déterminante dans l'aboutissement de ce projet. La constance de vos encouragements m'a donné la motivation de relever le challenge que je m'étais fixé au départ du Cameroun en novembre 2013. Vos compétences scientifiques, le souci de clarté, de rigueur et de précision sont des qualités dont j'espère développées. J'ai beaucoup appris auprès de vous et je vous en suis très reconnaissante. L'encadrement de ce travail de recherche a également été assuré par Prof Abdel AITOUCHE, à qui j'exprime ma profonde gratitude pour l'attention, le soutien et la disponibilité dont il a fait preuve depuis le début de cet travail jusqu'à la relecture finale du manuscrit. Les nombreux échanges scientifiques qu'on a pu avoir ensemble ont également beaucoup contribué à l'aboutissement de cette thèse. Merci aussi pour toute la confiance que vous m'avez accordée durant ces trois longues années. Vous avez toujours été à mon écoute et votre humour a su me remonter le moral toutes les fois que je trouvais l'avancement des travaux harassant. Je tiens particulièrement à remercier Monsieur Didier MAQUIN, Professeur à l'Université de Lorraine pour l'intérêt qu'il a porté à mes travaux. Je lui suis reconnaissant d'avoir accepté de présider le jury. Je suis sensible à l'honneur que me font Monsieur Gildas BESANÇON, Professeur à l'
An iterative learning fault diagnosis (ILFD) algorithm for networked control systems (NCSs) subje... more An iterative learning fault diagnosis (ILFD) algorithm for networked control systems (NCSs) subject to random packet losses, time-varying delays, limited communication and actuator failure is proposed in this paper. Firstly, in order to evaluate the effect of fault on system between every iteration, the information of state error and information of fault tracking estimator from the preceding iteration are used to improve the fault estimation achievement in the actual iteration. The state variable, the Bernoulli process of random packet losses, network communication delay, limited communication and actuator failure are introduced to establish an extended statespace model of the system. Secondly combining Lyapunov stability theory for linear repetitive processes and linear matrix inequality (LMI) technique, new sufficient condition for the existence of an iterative learning fault diagnosis is established. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed design method is illu...
Abstract Reliable and quick techniques are needed to locate and estimate leaks in pressurised pip... more Abstract Reliable and quick techniques are needed to locate and estimate leaks in pressurised pipe systems in order to reduce water loss as much as possible. The aim of the present paper is to show that the use of unsteady-state tests, which give rise to small ...
In this paper, a wireless iterative learning fault estimation algorithm (WILFEA) is proposed and ... more In this paper, a wireless iterative learning fault estimation algorithm (WILFEA) is proposed and validated experimentally with the aim to achieve perfect tracking of a prescribed reference trajectory for systems with packet losses and quantizer measurements that operate repetitively. First, state variables, Markov chain process of random packet losses, and a logarithmic quantizer are considered to establish an extended-state-space system model. Next, based on this model, sufficient conditions for linear repetitive processes are developed with the Lyapunov-Krasovskii technique and H ∞ approach is applied to calculate the observer gain and the learning gain. Then, WILFEA based fault estimation is constructed. Compared with the existing methods, the proposed WILFEA improves the fault estimation performance in the current iteration by consider both state error and fault estimation error. Finally, the simulation and experimental results are used for DC-Servomotor system to illustrate the effectiveness of the proposed approach using Matlab/simulink software, LabVIEW Software, ZigBee Xbee and Arduino board. INDEX TERMS Iterative learning algorithm, quantiser measurements, random packet losses, fault estimation.
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