Evgeny Shulga soutiendra sa thèse le 9 septembre 2022 à 9h30 dans l'Amphi JP.DOM du Laboratoire IMS, sur le sujet : "  Développement de lois de commande optimale anticipative pour le pilotage de la chaîne de traction".

Cette thèse propose une méthodologie pour piloter des systèmes complexes. Une technique utilisant la commande feedforward prédictive et la commande feedback robuste est sa proposition principale. L’action feedforward utilise une commande MPC non linéaire permettant de faire l’optimisation multi-objectifs des commandes et des sorties de son modèle embarqué avec ou sans effet anticipatif. L’action feedback utilise la méthodologie CRONE garantissant la robustesse et la stabilité de la boucle fermée. Cette architecture a été appliquée pour piloter les systèmes d’alimentation en air d’un moteur à combustion interne (cas monovariable) et de la cathode d’une pile à combustible (cas multivariable). La comparaison de l’approche proposée aux lois de commande traditionnelles a montré son efcacité et sa robustesse. Une application pratique au pilotage d’un système académique "bille sur plateau" est également présentée