Surveillance du trafic urbain et interurbain à base de modèles neuronaux

La réduction des effets des congestions non récurrentes est un défi capital que les centres de gestion du trafic essayent de relever en se dotant de certains outils de surveillance. Cependant, les algorithmes de détection généralement employés relèvent de l'ingénierie de trafic plus que de la surveillance des systèmes et sont incompatibles avec les contraintes opérationnelles de l'exploitation des infrastructures. Ce travail présente une approche de surveillance à base de modèles neuronaux et apporte des arguments en faveur de l'utilisation des réseaux de neurones artificiels (RdN) en proposant des modèles et des algorithmes qui remédient à certaines limitations des approches classiques. Au niveau de la modélisation, les RdN sont utilisés d'une façon simple et systématique pour extraire des diagrammes fondamentaux (DF) qui ne nécessitent aucun effort de calibrage. Par ailleurs, nous formulons des algorithmes d'initialisation permettant de pallier à la difficulté de convergence vers des minima locaux très éloignés du minimum global. Les RdN sont également employés en tant que modèle prédicteur du débit. Cette approche de modélisation a l'avantage de s'affranchir des difficultés théoriques et expérimentales liées à la validation des modèles existants car elle s'appuie sur une procédure de validation systématique. Au niveau de la surveillance, nous proposons, dans un premier temps, un algorithme à base de modèle statique. La détection des incidents résulte d'une segmentation de l'espace débit/densité en quatre régions et de la classification des mesures dans l'une de ces zones. Afin de pallier aux limitations de cet algorithme statique, nous nous sommes intéressés à une approche de surveillance basée sur l'analyse de résidus issus de la comparaison du fonctionnement réel avec celui du modèle prédicteur du débit. Par ailleurs, nous développons une procédure alternative qui repose sur quatre réseaux récurrents connectés entre eux. Enfin, la problématique de la supervision du trafic au niveau d'un réseau routier est abordée. Des schémas modulaires et hiérarchiques basés sur des réseaux de Petri sont proposés. Ces schémas présentent l'intérêt de permettre un suivi temporel et spatial de la propagation des incidents et des congestions. Les approches de modélisation et de surveillance développées sont testées et comparées sur deux cas réels : un carrefour urbain de la ville de Nancy et une portion de l'autoroute Californienne I-880.The minimization of the effects of the nonrecurring congestions is a capital challenge that the management traffic centres try to raise using traffic monitoring tools. However, the algorithms employed are generally based on some heuristics and they are incompatible with the operational constraints of exploitation. This work presents a monitoring approach based on neural networks models and gives some arguments in favour of the use of neural networks (NN) for traffic modelling and monitoring. In the context of traffic modelling, NN are used in a simple and systematic way to extract fundamental diagrams (DF) which do not require any calibration effort. In addition, we formulate initialization algorithms which avoid the convergence towards local minima which are very far away from the global minimum. NN are also employed as models that predict the traffic flow. This modelling approach, which is based on a systematic validation procedure, has the advantage to keep away from the theoretical and the experimental difficulties related to the validation of the existing models. Once the modelling phase is achieved, we were interested in the monitoring problems. In this context, we propose, in a first stage, an algorithm based on the static model (DF). The incidents detection results from a segmentation of the space debit/density in four areas and the classification of the measured data in one of these areas. In order to take the edge off the limitations of this static algorithm, we were interested in a monitoring approach, which is based on the analysis of residues resulting from the comparison of real data with those obtained from the prediction model. Furthermore, we develop an alternative procedure which mixes four recurring networks. Lastly, the problem of traffic supervision on a network is tackled. Modular and hierarchical schemas which deal with this difficulty are proposed. These schemas are based on Petri nets and they have the potential to allow a temporal and a spatial observation of incidents and congestions propagations. The modeling and monitoring proposed approaches are tested and compared on two real systems: an urban crossroads of the town of Nancy and a portion of the Californian freeway I-880.BELFORT-BU L. FEBVRE (900102102) / SudocBELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

A clustering-based approach for the identification of a class of temporally switched linear systems

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How mobile RSUs can enhance communications in VANETs?

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Identification of a class of hybrid dynamic systems with feed-forward neural networks: About the validity of the global model

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Synthèse d’observateur robuste pour la détection de défauts des systèmes linéaires discrets à commutation

International audienceThis work addresses the design of a robust hybrid observer for discrete-time switched linear systems subject to unknown inputs and modeling errors. The observer herein proposed is synthesized, for the case when the active mode is unknown and in the purpose of robust fault detection. We’ll show that a suitable trade-off between the robustness to unknown inputs and sensitivity to faults can be obtained through a performance index. The latter is optimized using an iterative LMI solution procedure. The efficiency of the proposed approach is illustrated by a numerical example.Keywords: Switched Systems, Fault Detection, Observer design, optimization, Linear Matrix Inequality (LMI)de détection de défauts dans un système est tributaire des qualités du générateur de résidus utilisé. Dans ce cadre, ce papier traite de la synthèse d'observateurs hybrides robustes pour les systèmes linéaires discrets à commutations (SLDC). L'observateur est synthétisé afin de générer des résidus permettant de détecter les défauts affectant un SLDC. Ce dernier est supposé soumis à des effets indésirables dus à des entrées inconnues (bruit de mesure, perturbations externes, …) et/ ou des erreurs de modélisation. Pour ce faire, le problème de synthèse d'observateur est résolu à l'aide des outils de la commande robuste. Des conditions de convergence sous forme d'Inégalité Matricielles Linéaires (LMI) seront alors établies et une procédure itérative permettant de résoudre numériquement l'ensemble des LMI sera également proposée. Des résultats de simulation illustreront les performances de l'approche proposée

Improving of the Generation Method of Repeated PWM Based on the Signals Combinations Applied to a PV Pumping System

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Design of Robust Fault Detection Observers for Discrete-time Linear Switched Systems

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Diagnostic d'une classe de systèmes linéaires à commutations (approche à base d'observateurs robustes)

Ce travail de thèse porte, en premier lieu et principalement, sur le diagnostic à base de modèle d une classe de SLC (Systèmes Linéaires à Commutations). Une problématique récurrente dans ce type de problème concerne la prise en considération de façon explicite les deux aspects, continu et discret, constituant un SLC. Dans ce cadre, nous avons proposé une méthodologie de détection et de localisation de défauts qui combine les outils initialement dédiés au diagnostic des systèmes continus et d autres spécifiques aux SED (Systèmes à Evénement Discrets). L approche proposée est conçue autour de trois modules : deux types de générateurs de résidus (issus de l Automatique continue) et un estimateur en-ligne de l état discret, appelé diagnostiqueur (issu de l Automatique événementielle). Notre diagnostiqueur utilise les deux types de résidus, provenant de la partie continue, afin d identifier le mode de fonctionnement du SLC et d isoler les défauts de capteurs. Les résidus utilisés pour la localisation des défauts de capteurs sont générés à travers un générateur développé autour d un schéma DOS (Dedicated Observer Scheme) à base d observateurs hybrides,à la fois robustes vis-à-vis des entrées inconnues et sensibles aux défauts de capteurs. En second lieu, sur la base des résultats obtenus à l aide de l approche de diagnostic développée, nous avons proposé une approche préliminaire de synthèse de lois de commande tolérantes aux défauts de capteurs stabilisante via un retour d état. Cette approche permet de préserver les performances nominales du système (situation non défaillante)en présence d un défaut de capteurs. L idée consiste à reconfigurer le retour d état en remplaçant le vecteur d état estimé à partir d une sortie en défaut par un autre estimé à partir d une sortie saine. La redondance des estimations est assurée dans cette approche par un banc d observateurs hybrides robustes qui fournit plusieurs estimations correctes des vecteurs d état et de sorties.This thesis focuses, in first and foremost, on the model-based diagnosis of a class of SLC (Switched Linear Systems). The basic idea is to consider the continuous and discrete aspects, forming an SLC, explicitly.In this context, we proposed a methodology for detecting and locating faults that combines the tools originally dedicated to the continuous systems and the DES (discrete event systems) diagnosis. The proposed approach is designed around three modules: two types of residual generators (from the continuous Automatic) and anon-line estimator of the discrete state, called diagnoser (from the event Automatic). Our diagnoser uses the residual generators issue from the continuous part to identify the SLC mode and isolate sensor faults.Residues used for fault location sensors are generated through a generator developed around a scheme DOS(Dedicated Observer Scheme) based on hybrid observers. These observers are robust vis-à-vis the unknown input and sensitive to sensor faults. Secondly, based on the obtained results using the previous diagnosis approach, we proposed a preliminary approach for fault-tolerant state-feedback control law synthesis. This approach preserves the nominal performance of the system (as non-defaulting) in the presence of defective sensors. The idea is to reconfigure the state feedback by replacing the state vector estimated from defected output by another estimated from non-defected one. Redundancy estimates is provided in this approach by a bank of robust hybrid observer that provides several accurate estimates of state vectors and outputs.REIMS-SCD-Bib. electronique (514549901) / SudocSudocFranceF