Thèse de Jing Bai

Commande des systèmes multi-agent d'ordre fractionnaire

Ce travail concerne la commande des systèmes multi-agent d’ordre fractionnaire utilisant une topologie de communication fixe. Premièrement, la production en formation avec atténuation absolue et retard de communication est étudiée. Pour cela, une loi de commande et des conditions suffisantes sont proposées. Toutefois, dans certains scénarios, il est souhaitable que tous les agents atteignent la formation souhaitée tout en se déplacent en groupe, au lieu d’un rendez-vous à un point fixe. Ce cas sera traité en étudiant la production en formation avec atténuation relative et retard de communication. Troisièmement, la poursuite par consensus des systèmes avec un état de référence variable dans le temps est étudiée. Une loi de commande commune et une seconde basée sur la prédiction d’erreur sont proposées, et le problème du consensus est résolu quand le graphe de communication contient un arbre dirigé. Il a été prouvé que la convergence du système est plus rapide en utilisant la loi basée sur la prédiction d’erreur plutôt que celle de commande commune. Enfin, les lois de commande ci-dessus sont étendues au cas de la poursuite en formation. En effet, dans de nombreux cas, l'information peut être envoyée à partir d'un état de référence vers les agents voisins uniquement et non pas à l’ensemble des agents. Afin de résoudre ce problème, une loi de commande est proposée afin de résoudre le problème du consensus avec un état de référence constant. Puis, deux lois de commande sont proposées afin de résoudre le problème du consensus avec un état de référence variant dans le temps. Ces lois sont étendues pour résoudre le problème de la poursuite en formation.

Jury

Directeur de thèse: Ahmed RAHMANI (Maître de conférences HDR) Rapporteurs: Mohamed DAROUACH (Professeur) Zhisheng DUAN (Professeur) Pierre MELCHIOR (Maître de conférences HDR) Examinateurs: Yonguang YU (Professeur) Vincent COCQUEMPOT(Professeur) Invité: Thierry FLOQUET (Directeur de Recherche)

Thèse de l'équipe MOCIS soutenue le 23 juillet 2015

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