Université de Picardie Jules Verne

Laboratoire de Modélisation d’Information et Systèmes (MIS) (www.mis.u-picardie.fr )

Département Electronique Electrotechnique et Automatique (EEA) Resp. : Prof. A. El Hajjaji (www.u-picardie.fr/iupgeii)

Université de Picardie Jules Verne

Amiens au cœur de l’Europe

• La ville d’Amiens est au cœur de l'Europe :

– A mi-chemin entre Paris et Lille (moins d'une heure de train chacune).

– A deux heures de Bruxelles.

– A quatre heures d'Amsterdam.

– Et aussi, à cinq heures de Londres…

L’Université au cœur de la ville

• L’Université de Picardie est née le .

• En 1991, de Picardie devient l’ niversité de icardie ules erne ( ) :

– Rendant hommage au qui vécut de longues années à Amiens.

L’UPJV … UN FORT POTENTIEL SCIENTIFIQUE

L'excellence des équipes de recherche est reconnue au plan régional, national et international.

Leur montée en puissance se poursuit et les rapprochements entre la recherche publique et la recherche privée sont

favorisés.

La valorisation de la recherche est accrue en direction des collectivités territoriales et des entreprises est également

privilégiée.

L’UPJV a relevé un défi :

Accueillir et former plus de étudiants.

Développer des pleinement reconnues sur le marché

du travail.

L’UPJV…en trois mots :

: 18 composantes…

: implantée dans 6 villes...

: + de et …

UFR des Sciences

• L’Unité de Formation et de Recherches des Sciences :

– Propose des formations générales, professionnelles et de recherche dans le cadre du dispositif européen LMD.

– Est située au cœur du centre ville dans le quartier historique Saint-Leu.

UFR des Sciences

6 départements :

• Sciences de la vie et de la terre (V. Niot)

• Mathématiques (A. Rivière)

• Physique (M. Clin)

• Chimie (D. Postel)

• Electronique Electrotechnique et Automatique (A. El Hajjaji)

5

Effectifs :

- 22 Enseignants et Enseignant-chercheurs

- 2 ingénieur et 2 secrétaires

- ~150 Etudiants

Département

Electronique Electrotechnique et Automatique (EEA)

UFR des Sciences/ UPJV

Objectifs

Former des responsables et des cadres

opérationnels, de niveau ingénieur et dans

les secteurs utilisant des compétences et

un savoir faire en automatique et

robotique, en l'électronique embarquée,

en énergie et machines électriques, en

informatique industrielle et en génie

informatique.

Diplômes

• Master Sciences et Technologie de l’information

– Spécialité Electronique, Electrotechnique, Automatique et Informatique industrielle

– Spécialité Informatique et Instrumentation pour la biologie et la santé

• Licences Professionnelles

– Systèmes embarqués dans l’automobile

– Robotique et Vision industrielle

• Licence Physique

– Electronique, Electrotechnique et Automatique

• Collaborations avec les entreprises publiques et privées, les organisations professionnelles, les administrations et collectivités locales.

• Professionnalisation organisée autour de compétences scientifiques, techniques, méthodologiques et d'organisation.

• Pluridisciplinarité, clé du développement industriel, qui assure une grande polyvalence tout en facilitant l'intégration à l'issue de la formation.

• Formation par alternance et stages en entreprise pour renforcer davantage les compétences techniques, le savoir faire et le savoir être de nos étudiants.

• Pédagogie de projets pour faciliter les contacts entre les élèves, les ingénieurs et les enseignants.

• Organisation proche de ses étudiants pour les accompagner, les aider et les conseiller tout au long de leurs parcours.

Quelques Partenaires Industriels

Ouverture vers l’international

Dans le cadre du programme d’échange Socrates-Erasmus, les étudiants du Département EEA peuvent effectuer une partie de leur cursus dans une autre université européenne (Allemagne, Espagne, Italie, Roumanie, Danemark, Bulgarie, Belgique, Slovaquie, Pologne …)

Quelques Réalisations

Quelques réalisations

Plateforme Energie Renouvelable

Recherche à l’UPJV

32 Laboratoires de recherche attachés à 2 écoles doctorales :

• École Doctorale en Sciences Humaines et Sociales

• École Doctorale en Sciences et Santé

Missions des deux écoles doctorales de l'UPJV • Accueillir les doctorants et gérer leur scolarité

• Délivrer une formation spécifiquement destinée aux doctorants dans un cycle

cohérent d'études doctorales de haut niveau

• Apporter une aide à l'insertion professionnelle des doctorants

• Contribuer à l'animation de la recherche, à l'élaboration ou l'évolution des thèmes

directeurs de la recherche, et aux collaborations entre équipes de recherche

• Déterminer, en collaboration avec les équipes de recherche, la politique de

recrutement des nouveaux doctorants ainsi que les profils prioritaires pour les

demandes d'allocations de recherche.

Laboratoire MIS

Université de Picardie Jules Verne

Domaine STIC

Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication

STAFF

• 10 professeurs des universités

• 25 maîtres de conférences

• 30 doctorants et 8 ATER et post-doctorants

• 2,8 ITA/IATOS (équivalent temps plein recherche)

MIS est structuré en cinq équipes

• Domaine de l’informatique :

Graphes, Optimisation et Contraintes (Chu-Min LI )

Connaissances (G. Kassel)

Systèmes Distribués, Mots et Applications (V. Villain)

• Domaines de l’automatique et de la vision :

Perception en Robotique (C. Pégard)

Commande et Véhicule (A. El Hajjaji)

Activités générales

Informatique : – Algorithmique, complexité – Parallélisme, systèmes répartis, réseaux – Théorie des Graphes, recherche opérationnelle – Logistique : optimisation des flux (mieux planifier les tâches, mieux

lisser l’activité, optimiser les ressources, …) – Gestion des connaissances, mémoires d’entreprise, Web Sémantique

Automatique et Robotique : – Diagnostic, Surveillance, Commande tolérante aux fautes – Aide et assistance à la conduite dans les véhicules (confort et sécurité). – Optimisation et gestion de l’énergie. – Vision omnidirectionnelle – Perception multi-sensorielle et omnidirectionnelle de robots – Localisation des robots

Equipe Commande et Véhicule (COVE)

Resp. : A. El Hajjaji

Composition de l’équipe COVE

Permanents (6) :

J. Bosche (MCF), M. Chadli (MCF-HDR, PES), A. El Hajjaji (PR,

PES), O. Pagès (MCF), D. Pascault (MCF), A. Rabhi (MCF).

Post-Docts : 2 , Doctorants : 5, Masters : 6

Axes méthodologiques

Commande robuste des systèmes non linéaires

Diagnostic et Commande Tolérante aux Fautes (FTC)

Axes appliqués

Dynamique des véhicules

Systèmes de conversion des énergies renouvelables

Axes de recherche

Axes méthodologiques

Classes des systèmes non linéaires

– Modèles flous standards et descripteurs

– Modèles LPV

– Modèles flous à retards

– Modèles hybrides flous

– Modèles affines en commande avec des dynamiques mal connues.

Commande Robuste

Commande robuste

• Robustesse – Variations paramétriques

– Perturbations extérieures

• Synthèse des lois de commande robuste – Par retour d’état statique

– Par retour de sortie statique

– Par retour d’état basé sur observateurs

– Combinant la logique floue et le mode glissant

Commande robuste

• Commande robuste avec spécifications de performances.

• Synthèse des lois de commande robuste avec contraintes

Diagnostic et FTC

Objectif

Diagnostic à base de modèle

Détection des défauts capteurs et actionneurs

Représentation des systèmes non linéaires par des modèles TS – Synthèse d’observateur TS à entrées inconnues

– Synthèse d’observateur TS en utilisant l’approche des systèmes descripteurs.

– Synthèse d’observateur adaptatif TS

Diagnostic et FTC

• Commande FTC passive et active

• FTC passive : défaut actionneurs, LPV et floue

• FTC active :

– Banc d’observateurs

– Compensateur de défauts :

• Estimation de défauts en utilisant une loi d’adaptation

• Estimation de défauts en utilisant l’approche descripteurs.

Axes appliqués

Dynamique de véhicule

Objectif : Sécurité active dans l’automobile

- Stabilité du véhicule

- Freinage d’urgence

- Prédiction des sorties de route

- Prédiction des renversements

Projets de recherche

31

Validation du modèle du véhicule

Entrées Comparaison Sorties

Sorties

Sorties

32

Développer un système d’aide à la conduite qui couple des informations issues de différents modes de perception (cartographie, caméras embarqués, ..) avec la dynamique de véhicule.

Estimation

de l’état du

vehicule

M

O

D

E

L

E

Mesures Module

d’évaluation

de risque

Alert

Transmission

Système Embarqué d’Évaluation de la Dynamique de

Véhicule et d’Aide à la Conduite

• Objectifs

Estimation de la dynamique du véhicule

Détection des sorties de route, des renversements

Indicateurs de risques

33

Contexte

34

Une disproportion entre le nombre

d’accidents et les pertes humaines et

matérielles.

• Sorties de route:

Accidents: 7.8% , Tués :25% [VT IEEE

magazine, mars 2009].

• Renversements:

Accidents: 3% , Tués: 30% [NCSA 2002].

Motivation

L’ESP pour le contrôle de

trajectoire

L’ABS pour l'assistance au

freinage

L’airbag pour protéger les

passagers lors de collisions ? Pas de système de protection

pour les renversements

Motivation

Systèmes de sécurité

dans les véhicules

Détection des sorties de route

Détection des sorties de route

Comparer la trajectoire du véhicule à la trajectoire de la

route

Fixer la valeur du seuil à ne pas dépasser

Le conducteur doit agir pour corriger l’erreur

Calculer le temps de correction d’après les actions du conducteur

Les corrections seront-elles efficaces?

38

Validation sur le simulateur CarSim

39

Rollover statistics [NCSA 2002] :

Une disproportion entre le nombre

d’accidents et les pertes humaines et

matérielles.

Motivation

Détection des renversements

Hard to measure

Estimated

Détection des renversements

Structure globale

42

Equations du mouvement latéral et du roulis

Forces latérales (Pacejka model)

Introduction

Modélisation du véhicule

Le transfert de charge latérale

Synthèse de l’observateur

Résultats de simulation

Conclusions et perspectives

Modélisation du véhicule

43

-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5-5000

-4000

-3000

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

4000

5000

Slip angle (rad)

Late

ral fo

rce (

N)

9

1.4

5000

0.25

f

f

f

f

B

C

D

E

(2)

Forces latérales (Pacejka model)

Modélisation du véhicule Introduction

Modélisation du véhicule

Le transfert de charge latérale

Synthèse de l’observateur

Résultats de simulation

Conclusions et perspectives

150 .fC kN rad

-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5-5000

-4000

-3000

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

4000

5000

Slip angle (rad)

Late

ral fo

rce (

N)

Modèle linéaire: = C

= C

f fFyf

Fyr r r

Forces latérales (Pacejka model)

Modélisation du véhicule Introduction

Modélisation du véhicule

Le transfert de charge latérale

Synthèse de l’observateur

Résultats de simulation

Conclusions et perspectives

Modèle T-S: (4)

-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5-5000

-4000

-3000

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

4000

5000

Slip angle (rad)

Late

ral fo

rce (

N)

Modélisation du véhicule

Forces latérales (Pacejka model)

Introduction

Modélisation du véhicule

Le transfert de charge latérale

Synthèse de l’observateur

Résultats de simulation

Conclusions et perspectives

1 1

1 2

C C

C C

67371, 580

75026, 455

f f

r r

-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5-5000

-4000

-3000

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

4000

5000

Slip angle (rad)

Late

ral fo

rce (

N)

Fuzzy model

Non linear model

Linear model

(4)

Modélisation du véhicule

Forces latérales (Pacejka model)

Introduction

Modélisation du véhicule

Le transfert de charge latérale

Synthèse de l’observateur

Résultats de simulation

Conclusions et perspectives

Modèle T-S:

Modélisation du véhicule

Observateur T-S

Synthèse de l’observateur

Avec:

Système augmenté

Angle de braquage

Devers de route

Résultats de simulation

Estimation des états du véhicule

Résultats de simulation

Transfert de charge latérale Le risque de renversement est

sous-estimé quand le devers

est négligé

Résultats de simulation

Vidéo

Validation sur le simulateur CarSim

Objectifs

- Commande robuste des convertisseurs DC-DC (Boost et Buck)

- Caractérisation et modélisation des panneaux photovoltaïques

- Contrôle robuste des systèmes de conversion d’énergie éolienne

- Gestion «optimale» des stations multi-sources

Energies renouvelables

Commande d’un Convertisseur Boost DC/DC

Développer une commande robuste permettant de poursuivre le point de puissance maximale.

54

Objectif :

Résultats

Robustesse Vbat

Comparaison entre les MPPT flou et P&O

Robustesse Ipv

Robustesse Vref

Contrôle multi-sources

Study Zone

DC/DC Converter

Inverter

=

_

_

=

=

=

Wind Turbine

Energy Storage Systems (B+U)

PV Panel

DC

bus

=

_

Rectifier

φi: duty cycle

φ1 φ2

φ4

Reversible DC/DC Converter

Vbus

=

~

φ3

DC/DC Converter

Rectifier

Variable Load

DC/DC Converter

Combustion Engine

Gestion, Optimisation Et Conversion des énergies pour Habitat autonOME (GEO-ECOHOME)

Partenaires:

Laboratoire Modélisation, Information & Systèmes - MIS/UPJV(J. BOSCHE, M. DAHMANE, A. EL HAJJAJI, X. PIERRE, A. RABHI)

Laboratoire de Réactivité et Chimie des Solides - LRCS/UPJV (M. MORCRETTE, C. SURCIN)

Laboratoire d’Electromécanique de Compiègne - LEC/UTC (G. FRIEDRICH, C. FORGEZ, K. EL KADRI BENKARA)

Equipe de recherche AVENUES-GSU / UTC, (F. LOCMENT, M. SECHILARIU)

Période du projet : 01/10/2011 au 30/09/2014

Problématique de projet:

La forte dépendance énergétique de la société actuelle confrontée

à l’épuisement progressif des ressources énergétiques fossiles

ainsi qu’aux émissions de gaz à effet de serre fait des énergies

renouvelables une solution incontournable. Oui mais, comment

exploiter ces énergies de façon optimale?

GERER

DIAGNOSTIQUER

DIMENSIONNER

OPTIMISER

SUPERVISER

Superviser le site de

production d’énergie

renouvelable, localement

ou à distance via internet

ou une connexion GSM.

Gérer de façon optimale la production

et l’exploitation de l’énergie à partir

des sources disponibles en fonction

de la demande et de l’état de charge

des batteries.

Dimensionner

correctement les

batteries et gérer

l’énergie stockées à

l’intérieur.

Diagnostiquer et évaluer la valeur de

certains paramètres propres au

dispositif de stockage de l’énergie afin

d’optimiser et de garantir le

fonctionnement du dispositif en toute

sécurité

Optimiser l’apport en énergie

électrique, en commandant les

différents convertisseurs de

manière judicieuse .

Résultats attendus:

Développement d’une plate-forme complète (éolienne, panneaux solaires, pompe hydraulique, batteries…) intégrant les

outils scientifiques développés.

Objectifs du projet :

Le projet GEO-ECOHOME propose l’étude et la réalisation d’un

système hybride multi source (énergies solaire, éolienne et

hydraulique). Il vise à étudier, à concevoir et à développer un

système de commande, de gestion et de surveillance, qui optimise

le transfert des énergies propres une fois converties. Grâce à ce

dispositif, une totale autonomie en électricité d’un site isolé peut

alors être garantie quelque soient les conditions météorologiques.

GEO-ECOHOME en quelques chiffres

Responsable de projet: Jérôme BOSCHE (jerome.bosche@u-picardie.fr) Doctorant: Menad DAHMANE

Plateforme EnR

Résultats expérimentaux

59

0

500

1000

15/05/2012 16/05/2012 17/05/2012 18/05/2012 19/05/2012 20/05/2012 21/05/2012 22/05/2012

Irradiation (W/m²)

0

10

20

30

40

50

15/05/2012 16/05/2012 17/05/2012 18/05/2012 19/05/2012 20/05/2012 21/05/2012 22/05/2012

Température des panneaux (°C)

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

15/05/2012 16/05/2012 17/05/2012 18/05/2012 19/05/2012 20/05/2012 21/05/2012 22/05/2012

Puissance fournie par les panneaux (W)

Professeur A. El Hajjaji

Adresse recherche

Responsable de l’équipe Commande et Véhicule

Laboratoire Modélisation Information et Systèmes

Tél. : +33 3 22 82 76 84 email :hajjaji@u-picardie.fr

Web lab : www.mis.u-picardie.fr

Adresse Enseignement

Directeur du Département EEA

UFR des Sciences, 33 Rue St Leu, 80000 Amiens

Tél. +33 3 22 82 78 35 email : hajjaji@u-picardie.fr

Web : www.u-picardie.fr/iupgeii

Page personnelle : www.mis.u-picardie.fr/~hajjaji

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