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Dumur, Didier

Overview
Works: 46 works in 71 publications in 2 languages and 291 library holdings
Genres: Instructional and educational works 
Roles: Thesis advisor, Opponent, Contributor, Other, Author
Classifications: TJ213, 629.8
Publication Timeline
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Most widely held works by Didier Dumur
La commande prédictive by Patrick Boucher( Book )

4 editions published between 1996 and 2006 in French and held by 85 WorldCat member libraries worldwide

La commande prédictive : avancées et perspectives( Book )

1 edition published in 2006 in French and held by 54 WorldCat member libraries worldwide

Zonotopes : from guaranteed state-estimation to control by Vu Tuan Hieu Le( Book )

3 editions published in 2013 in English and held by 40 WorldCat member libraries worldwide

This title focuses on two significant problems in the field of automatic control, in particular state estimation and robust Model Predictive Control under input and state constraints, bounded disturbances and measurement noises. The authors build upon previous results concerning zonotopic set-membership state estimation and output feedback tube-based Model Predictive Control. Various existing zonotopic set-membership estimation methods are investigated and their advantages and drawbacks are discussed, making this book suitable both for researchers working in automatic control and industrial pa
Biofixation de CO2 par les microalgues : modélisation, estimation et commande by Sihem Tebbani( Book )

3 editions published in 2014 in French and held by 38 WorldCat member libraries worldwide

CO2 biofixation by microalgae : automation process by Sihem Tebbani( )

5 editions published in 2014 in English and held by 17 WorldCat member libraries worldwide

Due to the consequences of globa l warming and significant greenhouse gas emissions, several ideas have been studied to reduce these emissions or to suggest solut ions for pollutant remov al. The most promising ideas are reduced consumption, waste recovery and waste treatment by biological systems. In this latter category, studies have demonstrated that the use of microalgae is a very promising solution for the biofixation of carbon dioxide. In fact, these micro-organisms are able to offset high levels of CO2 thanks to photosynthesis. Microalgae are also used in various fields (food industry, fertilizers, biofuel, etc.). To obtain a n optimal C O2 sequestration us ing micr oal gae, their cul tivatio n has to be c arried ou t in a f avorable e nvironment, corresponding to optimal operating conditions (temperature, nutrients, pH, light, etc.). Therefore, microalgae are grown in an enclosure, i.e. photobioreactors, which notably operate in continuous mode. This type of closed reactor notably enables us to reduce culture contamination, to improve CO2 transfer and to better control the cultivation system. This last point involves the regulation of concentrations (biomass, substrate or by-product) in addition to conventional regulations (pH, temperature). To do this, we have to establish a model of the system and to identify its parameters; to put in place estimators in order to rebuild variables that are not measured online (software sensor); and finally to implement a control law, in order to maintain the system in optimal conditions despite modeling errors and environmental disturbances that can have an influence on the system (pH variations, temperature, light, biofilm appearance, etc.)
COMMANDE PREDICTIVE ET MACHINE OUTIL by Didier Dumur( Book )

3 editions published in 1993 in French and held by 4 WorldCat member libraries worldwide

LES ALGORITHMES DE COMMANDE PREDICTIVE DEVELOPPES JUSQU'A CE JOUR POUR LA MACHINE-OUTIL CONSTITUENT UNE TRES BONNE ALTERNATIVE AUX REGULATEURS CLASSIQUES (ESSENTIELLEMENT DU TYPE PID DANS CE DOMAINE), ASSURANT BON NOMBRE DE SPECIFICATIONS REQUISES. LEUR UTILITE SE JUSTIFIE D'AUTANT PLUS QUE DES PERFORMANCES SEVERES SONT IMPOSEES. TOUTEFOIS, PLUSIEURS PROBLEMES SUBSISTENT: D'UNE PART, LE REGLAGE DES PARAMETRES QUI INTERVIENNENT AU SEIN DE CES ALGORITHMES N'EST PAS SIMPLE A REALISER PAR UNE PERSONNE NON SPECIALISTE DES TECHNIQUES PREDICTIVES. D'AUTRE PART, LA LIMITATION DE CES METHODES RISQUE D'ETRE ATTEINTE SI DES PERFORMANCES EXTREMES SONT EXIGEES. DANS CE MEMOIRE, NOUS PROPOSONS UNE SOLUTION A CES DEUX PROBLEMES: POUR FACILITER L'IMPLANTATION EN MILIEU INDUSTRIEL, UNE PROCEDURE DE RECHERCHE AUTOMATIQUE DES PARAMETRES DE LA LOI DE COMMANDE EST MISE AU POINT, COMPLETEMENT TRANSPARENTE A L'UTILISATEUR. POUR CELA, UNE STRUCTURE POLYNOMIALE EST ELABOREE, PERMETTANT DE TESTER L'INFLUENCE DES PARAMETRES SUR LA STABILITE DU SYSTEME CORRIGE. PUIS DEUX REMEDES SONT DEVELOPPES LORSQUE, AVEC L'AUGMENTATION DES PERFORMANCES, LA PERIODE D'ECHANTILLONNAGE DEVIENT PETITE: LA COMMANDE PREDICTIVE CASCADE MULTICADENCE, SI UNE STRUCTURE CASCADE EST POSSIBLE, ET LA COMMANDE PREDICTIVE UTILISANT L'OPERATEUR DELTA. CHAQUE SOLUTION PROPOSEE EST VALIDEE PAR DES ESSAIS SUR BANCS PROTOTYPES, INCLUANT DES MOTORISATIONS DIFFERENTES (MOTEURS SYNCHRONE, ASYNCHRONE), CONFERANT AINSI UNE GRANDE GENERALITE AUX STRATEGIES MISE EN UVRE
Contribution à l'étude de la commande prédictive sous contraintes par approche géométrique by Sorin Olaru( Book )

3 editions published in 2005 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse traite de la commande prédictive sous contraintes par une approche géométrique. On s'intéresse à la géométrie des domaines faisables décrits par des ensembles de contraintes linéaires conduisant à des ensembles polyédraux. La dynamique du système à commander intervenant dans la structure des contraintes fait que les domaines faisables sont dépendants vis-à-vis des paramètres du contexte. Cette dépendance se traduit finalement dans la paramétrisation des problèmes d'optimisation qui doivent être résolus à chaque pas d'échantillonnage. La structure des domaines faisables pour la séquence optimale de commande est étudiée par l'intermédiaire du concept de polyèdre paramétré. Le mémoire propose les formulations explicites pour des optimisations quadratiques/linéaires multiparamétriques correspondant aux lois prédictives dans le cas nominal et robuste.L'originalité de l'approche, qui réside dans cette vision géométrique, permet des contributions dans l'analyse des phénomènes de redondance de l'ensemble de contraintes et ensuite dans le partitionnement de l'espace des paramètres en régions correspondant à des sous-ensembles non redondantss localement pouvant être ainsi utilisés lors de l'implémentation en ligne. Ceci peut être vu comme une liaison entre les méthodes exclusivement basées sur des optimisations en ligne et celles basées sur des formulations explicites.En ayant comme base le domaine faisable, des conditions nécessaires et suffisantes de faisabilité de la loi prédictive sont établies et leurs relations avec la stabilité du système bouclée est soulignée par l'intermédiaire de la théorie des ensembles invariants
Robust multi-model predictive control using LMIs by Paola Falugi( )

1 edition published in 2010 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Réduction des pics de consommation d'électricité et problèmes d'optimisation induits pour les consommateurs by Chloé Desdouits( )

1 edition published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Alors que les préoccupations concernant le réchauffement climatique deviennent de plus en plus sérieuses, l'une de ses premières causes: la consommation d'électricité, continue à croître. Une des manières d'endiguer le phénomène pourrait être de mieux équilibrer la consommation et la production, afin d'allumer moins de gros groupes de production, et de permettre l'intégration de plus de sources renouvelables. Le nouveau paradigme du marché de l'électricité incite les consommateurs à réduire leur pic de consommation, et à différer leur consommation quand la demande est moindre, à l'aide d'incitations tarifaires. De nouveaux algorithmes d'optimisation, et de nouvelles méthodologies sont donc nécessaires pour optimiser la puissance d'électrique utilisée par les consommateurs. Schneider Electric propose, à travers le projet européen Arrowhead, d'étudier trois cas applicatifs : un ascenseur avec plusieurs sources énergétiques, une usine manufacturière et un réseau d'eau potable. Pour chacune de ces trois applications, une méthodologie pour optimiser les pics de puissance consommée (parfois à l'aide d'une fonction de coût de l'électricité) est donnée, ainsi que des algorithmes d'optimisation. Dans le cas de l'ascenseur multi-sources, deux contrôleurs couplés sont proposés : l'un au niveau stratégique résolvant un problème linéaire, et l'autre à base de règles au niveau tactique. Dans le cas de l'usine, la méthodologie que nous avons utilisée pour faire des mesures, construire des modèles énergétiques, et finalement optimiser est expliquée. De plus, trois formulations linéaires, ainsi qu'une procédure de recherche locale, et une formulation naïve de programmation par contraintes sont données afin de résoudre le problème d'ordonnancement NP-difficile. Dans le cas du réseau d'eau, une formulation à contraintes quadratiques est utilisée pour comparer des plans de pompage optimisés avec la tactique utilisée habituellement dans le réseau. Les méthodes proposées entraînent des gains sur la facture énergétique de 1.5% à 114%, dépendamment du contexte. De plus, elles permettent aux consommateurs de participer au nouveau marché de l'énergie. Finalement, les connaissances retirées de l'étude de ces trois pilotes sont résumées, et des lignes directrices sont données pour l'optimisation de la facture énergétique d'un système quelconque consommant de l'énergie
Robustification de lois de commande prédictive par la paramétrisation de Youla by Pedro Rodriguez Ayerbe( Book )

2 editions published in 2003 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse présente une méthode de robustification de lois de commande prédictive, notamment de la commande prédictive généralisée (GPC), basée sur la paramétrisation de Youla. Dans une première partie, on aborde la commande GPC, ses caractéristiques de robustesse, la structure du régulateur polynomial RST équivalent et les méthodes classiquement utilisées pour robustifier ce type de commande. Il est ensuite étudié la paramétrisation de Youla. Cet outil paramètre la classe de correcteurs stabilisant un système, et permet l'obtention de spécifications convexes en boucle fermée. Ces caractéristiques de la paramétrisation de Youla sont utilisées pour traduire le problème de robustification d'un correcteur en un problème d'optimisation convexe. Ce problème d'optimisation étant défini dans un espace de dimension infinie, en l'occurrence l'espace de l'ensemble de systèmes stables, une solution sous-optimale appartenant à un sous-espace généré par une base orthonormale est obtenue de façon numérique. Des spécifications de performance nominale et de robustesse en stabilité face à des incertitudes non structurées sont utilisées. Ces spécifications peuvent être exprimées soit par des critères fréquentiels, soit par des contraintes temporelles. Les contraintes temporelles, exprimées au moyen de gabarits, permettent d'ajuster de façon visuelle le compromis entre la robustesse et la performance à obtenir lors de la robustification. Cette méthodologie de robustification a été appliquée à la robustification d'un système électromécanique de positionnement contrôlé par un régulateur prédictif GPC. Le régulateur GPC a été robustifié afin de diminuer l'effet du bruit de mesure sur la commande et de garantir une performance face à des changements de l'inertie de la charge, tout en garantissant une dynamique pour le rejet de perturbation. Les résultats obtenus sont finalement comparés à ceux obtenus avec une structure de régulation standard pour ce type d'application
Modélisation et commande du système d'alimentation en air pour le module de puissance d'un véhicule à pile à combustible avec reformeur embarqué by Nicolas Romani( Book )

2 editions published in 2007 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

The thesis issues explained in this report concern physical modelling and multivariable control of a complex thermo-pneumatic system in an automotive context. Work has been led within the framework of an industrial collaboration between the Automatic Control Department of Supelec and the Research Department of Renault, and has for main application the air supply system of a fuel cell vehicle with on-board fuel reformer. It is necessary to state that design and control development of such a system determine in a significant way the characteristics and the performances of an electrical fuel cell vehicle, and that the complexity increases when the storage of high-pressure compressed hydrogen is substituted in the vehicle by the on-board production of reformed hydrogen. The various steps of the thesis have first permitted to develop representative and dynamic models of inherent nonlinearities and couplings of acoustic phenomena in the compressible fluids, and to identify the models of the various actuators and sensors specified for this application. A reduced model has been deduced from the global nonlinear model of the air system, and thus used as support of the analysis and the multivariable strategies synthesis. An important part of the work has consisted in setting up a test bench - representative of considered air supply system and well-adapted to future demands linked to vehicle integration. Thanks to this experimental means, the various components that should be integrated in the fuel cell system of the RESPIRE project have been evaluated, and the air system models and control laws developed during the thesis have been validated
Robustification de lois de commande prédictives multivariables by Cristina Nicoleta Stoica( Book )

2 editions published in 2008 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This PhD thesis proposes an off-line methodology to enhance robustness of multivariable model predictive control, based on the convex optimization problem of a Youla parameter. The starting point is to synthesize an initial stabilizing model predictive control law in the state-space representation. The aim is then to guarantee robust stability under unstructured uncertainties while respecting nominal performance specifications for disturbances rejection, described by output time-domain templates. This optimization problem is solved using an LMI-based procedure. On the one hand, the resulting Youla parameter offers a way to manage the trade-off between robust stability and nominal performance; on the other hand it reduces the influence of the coupling influence on the disturbances rejection. The case of systems dealing with polytopic uncertainties is also considered. Two possibilities are analyzed, with an initial MPC controller stable on the entire polytopic domain (LMI problem), or an initial MPC controller unstable for some parts of the considered polytope. In order to guarantee stability in the second case, a supplementary BMI condition is added for each vertex of the considered polytope. It leads to a non convex optimization problem for which a sub-optimal LMI-based tractable solution is proposed. This robustification technique is illustrated on an academic multivariable model of a stirred tank reactor. An application to a medical robot is further detailed. The proposed strategies that reduce the influence of unstructured uncertainties on the system, while respecting output time-domain templates for disturbances rejection, permitted to develop a MATLAB toolbox
Continuous improvement of HSM process by data mining by Victor Godreau( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Application de la commande prédictive non-linéaire à la commande de culture de bactéries Escherichia coli by Ghizlane Hafidi( Book )

2 editions published in 2008 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This PhD thesis proposes a methodology to control a fed-batch E. coli cultures bioreactor. The strategy consists in maximizing the biomass growth, i.e. maintaining the bioreactor at an optimal operating point, characterized by the boundary of the oxidative and oxido-fermentative regimes. The fist stage of the proposed study is related to mathematical modelling and elaboration of a simplified parametric model. The second stage presents a parametric identification of the model based on a sensitivity analysis of the model parameters. An optimal feed-rate is then developed to maximize the biomass growth. From all these data, the design and application of the non-linear predictive control to E. coli bioprocess is implemented. The objective is to regulate the acetate concentration at a given low value, constraining the feed-rate to follow a reference profile. The proposed strategy is based on the transformation of a classical formulation of the non-linear predictive control to an unconstrained non-linear programming problem, solved by CVP techniques. The robustness of the proposed structure is further improved including explicitly in the algorithm the difference between the system and the model. Finally, a robustness study based on a statistical approach of Monte Carlo-type approach is presented to evaluate the performances of the proposed controller on a real system. This work represents a preliminary study for implementation of the proposed control strategy on a laboratory scale or in industry
Prédiction de la structure de contrôle de bactéries par optimisation sous incertitude by Marouane Ait El Faqir( )

2 editions published in 2016 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

L'approche de la biologie des systèmes vise à intégrer les méthodologies appliquées dans la conception et l'analyse des systèmes technologiques complexes, au sein de la biologie afin de comprendre les principes de fonctionnement globaux des systèmes biologiques. La thèse s'inscrit dans le cadre de la biologie des systèmes et en particulier dans la prolongation d'une méthode issue de ce cadre : la méthode Resource Blance Analysis (RBA). Nous visons dans cette thèse à augmenter le pouvoir prédictif de la méthode via un travail de modélisation tout en gardant un bon compromis entre représentativité des modèles issus de ce cadre et leur résolution numérique efficace. La thèse se décompose en deux grandes parties : la première vise à intégrer les aspects thermodynamiques et cinétiques inhérents aux réseaux métaboliques. La deuxième vise à comprendre l'impact de l'aspect stochastique de la production des enzymes sur le croissance de la bactérie. Des méthodes numériques ont été élaborées pour la résolution des modèles ainsi établis dans les deux cas déterministe et stochastique
Nonlinear predictive control for maximization of CO2 bio-fixation by microalgae in a photobioreactor by Sihem Tebbani( )

1 edition published in 2013 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Contour error pre-compensation for five-axis high speed machining: offline gain adjustment approach by Tan-Quang Duong( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Commande prédictive hiérarchisée pour le positionnement des axes de machine-outil à architecture ouverte by Mara Susanu( Book )

2 editions published in 2005 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This PhD thesis proposes improvements of tracking performances of CNC machine tools, especially for tool positioning during complex forms machining. A hierarchical three levels advanced structure is developed based on the a priori knowledge of the toolpath. The first level, close to the machine, considers a predictive control structure for feed drives control. In addition, a robustification option with respect to measurement noises and uncertain parameters using the Youla parameterization is available. A second level called reference supervisor modifies in a predictive way as well the axial setpoints coming from the trajectory generator in order to minimize the impact of the control signals saturation on the tracking accuracy. The third level called trajectory regenerator acts with an anticipative effect when the modified axial setpoints are too distant from the original ones and recomputes the entire toolpath. The developed strategy is designed under the two-degree of freedom RST framework, allowing the user to implement additional control laws modules within the same formalism. This open architecture provides an innovating response to numerical control needs, currently limited by the closed architectures of feed drives control and trajectory generators.In order to validate this structure, a virtual machine-tool was developed, allowing comparative tests between traditional and advanced control strategies. The Mikron UCP 710 machining centre is used as support for the validation
Contribution à l'optimisation de la performance énergétique des bâtiments de grande dimension : une approche intégrée diagnostic / commande économique et coopérative à horizon glissant by Tejaswinee Darure( )

1 edition published in 2017 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Au cours des deux dernières décennies, la prise de conscience du changement climatique et des conséquences du réchauffement climatique a incité diverses institutions à prendre de nouvelles directives. Ces directives portent principalement sur le contrôle des émissions des gaz à effet de serre, sur l'utilisation des ressources énergétiques non conventionnelles et l'optimisation de la consommation d'énergie dans les systèmes existants. L'Union européenne a proposé de nombreux projets dans le cadre du 7e PCRD pour réaliser jusqu'à 20% d'économies d'énergie d'ici 2020. En particulier, selon la directive sur l'efficacité énergétique, les bâtiments sont majoritairement responsables de 40% des dépenses énergétiques en Europe et de 36% des émissions de CO2 ; c'est la raison pour laquelle un ensemble d'initiatives européennes dans le cadre du 7ième PCRD favorise l'utilisation de technologie intelligente dans les bâtiments et rationalise les règles existantes. Energy IN TIME est l'un des projets axés sur l'élaboration d'une méthode de contrôle basée sur la simulation intelligente de l'énergie qui permettra de réduire la consommation des bâtiments non résidentiels. Ce mémoire de thèse propose plusieurs solutions novatrices pour réaliser les objectifs du projet mandaté à l'Université de Lorraine. Les solutions développées dans le cadre de ce projet devraient être validées sur différents sites européens de démonstration. Une première partie présente l'analyse détaillée de ces sites de démonstration et leurs contraintes respectives. Un cadre général correspondant à la construction type de ces sites a été élaboré pour simuler leur comportement. Ce cadre de construction de référence sert de banc d'essai pour la validation des solutions proposées dans ce travail de thèse. Sur la base de la conception de la structure de construction de référence, nous présentons une formulation de contrôle économique utilisant un modèle de contrôle prédictif minimisant la consommation d'énergie. Ce contrôle optimal possède des propriétés de contrôle conscientes de la maintenance. En outre, comme les bâtiments sont des systèmes complexes, les occurrences de pannes peuvent entraîner une détérioration de l'efficacité énergétique ainsi que du confort thermique pour les occupants à l'intérieur des bâtiments. Pour résoudre ce problème, nous avons élaboré une stratégie de diagnostic des dysfonctionnements et une stratégie de contrôle adaptatif des défauts basé sur le modèle économique ; les résultats en simulation ont été obtenus sur le bâtiment de référence. En outre, l'application des solutions proposées peut permettre de relever des défis ambitieux en particulier dans le cas de bâtiments à grande échelle. Dans la partie finale de cette thèse, nous nous concentrons sur le contrôle économique des bâtiments à grande échelle en formulant une approche novatrice du contrôle prédictif de mode réparti. Cette formule de contrôle distribué présente de nombreux avantages tels que l'atténuation de la propagation des défauts, la flexibilité dans la maintenance du bâtiment et les stratégies simplifiées de contrôle du plug-and-play. Enfin, une attention particulière est accordée au problème d'estimation des mesures dont le nombre est limité sur des bâtiments à grande échelle. Les techniques d'estimation avancées proposées sont basées sur les méthodologies de l'horizon mobile. Leur efficacité est démontrée sur les systèmes de construction de référence
Commande à gains variables de l'erreur de contour pour l'usinage multiaxes by Tan Quang Duong( )

1 edition published in 2018 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

The advanced machining techniques are always the backbone of the manufacturing industries. Among such techniques, high speed machining is the main subject of this PhD thesis. Indeed, the main objective of this work is to improve the contouring accuracy in multi-axis high speed machining of free-form surfaces, directly acting inside the axis control loops. To do that, a first step aims at elaborating a strategy to estimate as accurately as possible the contour error for different tool configurations. This contour error is then minimized by means of an off-line adaptation for a given profile of the proportional and feedforward gains of the axis position loop controllers. This gain adaptation is performed via an optimization algorithm that considers a nonlinear model of the machine behaviour, in particular including friction related to each axis. This optimization leading to the controllers gains takes into account several constraints, including the axis kinematic (velocity, acceleration and jerk) limitations, the stability of the controlled loops and the motor current limits. Finally, to help their integration within an industrial framework, the developed strategies can be directly implemented in commercial CNC, by exploiting all possibilities of the classical control structure of axis drive
 
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CO2 biofixation by microalgae : automation process
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