Observateurs polytopiques dans le contexte déterministe

 Il existe une fonction ρ : IRn→IRLρ de telle sorte que A(ρ(xk))x_k+ Bu_k= g(x_k, u_k)  ρ(xk) ne dépend que de signaux mesurés

 ρ(xk) est borné lorsque xk se situe dans l'ensemble admissible X ⊆ IRn

alors le système non linéaire (2.13) admet une description LPV exacte sous la forme de (2.4) avec ρk = ρ(x_k).

Il est intéressant de souligner que, le plus souvent, la description LPV n'est pas unique, et plusieurs fonctions ρ peuvent être candidates. En outre, le modèle LPV résultant décrit une classe plus large de systèmes que celle non-linéaire d'origine. En eet, une trajectoire du système non linéaire est également une trajectoire du modèle LPV, mais l'inverse n'est pas nécessairement vrai. Plus formellement, un système LPV est une inclusion diérentielle linéaire paramétrée par le vecteur ρk. Cependant, il n'y a aucune inclusion diérentielle linéaire unique d'un système non linéaire. Le choix peut être guidé par l'objectif de réduire le conservatisme des conditions de stabilité. Il peut également être intéressant de choisir une fonction appropriée ρ de telle sorte que les domaines d'attraction des deux modèles coïncident le plus possible [Bruzelius, 2004]. L'exemple 1 de la Section 2.7 permettra de clarier ce point pour les système chaotiques.

Les systèmes linéaires ou anes à commutation admettent également une description du type (2.4) ou (2.5) polytopique (2.7). La seule diérence est que l'ensemble Ωρn'est plus un continuum mais un ensemble ni comme l'illustrera l'exemple 2 de la Section 2.7.

2.4 Observateurs polytopiques dans le contexte déterministe

2.4.1.1 Observabilité

On note Oρ_[k,k+n−1] la matrice d'observabilité de (2.4) dénie, pour n > 1, comme

O_{ρ[k,k+n−1]} =      C CA(ρ_k) ... CA^ρk ρk+n−2      (2.14) où ρ[k,k+n−1] = ρ_k, · · · , ρ_k+n−1, et Aρ_k

ρ_k+n−2 = A(ρ_k+n−2)A(ρ_k+n−3) · · · A(ρ_k). Pour n = 1, O_{ρ[k,k+n−1]} se réduit à Oρ_[k,k] = C.

L'observabilité des systèmes LPV peut être caractérisée par le théorème suivant emprunté à [Toth et al., 2007].

Théorème 1 [Toth et al., 2007] Le système (2.4) est complètement observable si pour tout k ∈ IN, rang(Oρ[k,k+n−1]) = n.

En d'autres termes, la notion d'observabilité est dénie comme dans le cas linéaire lorsqu'on considère toutes les trajectoires possibles du paramètre ρk∈ Ω_ρ. Le Théorème 1 est une exten-sion directe de la condition d'observabilité indiquée dans [Park and Verriest, 1990] qui traite des systèmes linéaires variant dans le temps. Ainsi, dans le Théorème 1, la contrainte pour tout

k ∈IN peut être réinterprétée dans le cas des systèmes LPV comme pour tout ρk∈ Ω_ρ. Le problème est que, dans le cas général, le nombre de trajectoires de ρk ∈ Ω_ρ, et ainsi le nombre de vecteurs ρ[k,k+n−1] est inni. Notons que l'observabilité des paires (C, A(i)) attribuée aux sommets du polytope DA n'induit pas nécessairement l'observabilité de tous les couples (C, A(ρ_k)). Ceci est illustré sur l'exemple suivant.

Exemple 1 Considérons le système obéissant à la forme (2.4) avec A(ρ_k) =  0.6 + ρ_k 1 1 0  et C =  1 0.5  Le paramètre ρk appartient à l'intervalle [0 1].

La matrice d'observabilité est donnée par O_ρ[k,k+1] =



1 0.5

ρ_k+ 1.1 1 

Les matrices d'observabilité pour les paires respectives (C, A1) et (C, A2), avec A1 = A(0) et A2 = A(1) vérient numériquement

O_[0,∗] =  1 0.5 1.1 1  et O[1,∗] =  1 0.5 2.1 1 

où * représente une valeur arbitraire de ρk+1 puisque la matrice d'observabilité dépend exclusi-vement de ρk.

Il est clair que rang(O[0,∗]) = rang(O_[1,∗]) = 2. Cependant, pour ρk = 0.9, la matrice d'ob-servabilité vérie numériquement

O_[0.9,∗]= 

1 0.5

2 1



et donc rang(O[0.9,∗]) = 1. En conséquence, les deux paires (C, A1) et (C, A2) sont observables alors que l'observabilité n'est pas satisfaite à l'intérieur du polytope DA lorsque ρk= 0.9. 2.4.1.2 Détectabilité

La détectabilité des systèmes LPV peut être dénie de diérentes manières. On retiendra celle proposée dans [Wu, 1995], où la détectabilité est dénie en ayant recours à la stabilité quadratique.

Théorème 2 [Wu, 1995] Le système LPV (2.4) est quadratiquement détectable, s'il existe une matrice P = PT > 0 et une fonction ρk∈ Ω_ρ7→ L(ρ_k) ∈IRn×m telles que

2.4. Observateurs polytopiques dans le contexte déterministe Concernant les Théorème 1 et 2, il s'avère que leur vérication nécessite la considération d'un nombre inni de vecteurs ρken général. En conclusion, l'utilisation pratique de l'observabilité et de la détectabilité est souvent d'un intérêt limité. On peut préférer des conditions constructives telles que les approches LMI qui garantissent ces propriétés en même temps qu'on eectue la synthèse de l'observateur.

Ainsi, nous allons rappelé dans la suite d'une façon détaillée les techniques de synthèse d'observateurs fondées sur l'utilisation des LMI..

2.4.2 Synthèse d'observateurs

On suppose que la matrice A(ρk) dans (2.4) admet la forme polytopique (2.7). Un observateur polytopique pour (2.4) obéit à la description suivante

( ˆ

xk+1= A(ρk)ˆxk+ Buk+ L(ρk)(yk− ˆyk) ˆ

y_k= C ˆx_k+ Du_k (2.15)

où ˆxk∈IRn, ˆyk∈IRp et L est une matrice de gain à temps variant fonction de ρk qui vérie L(ρ_k) =

N

X

i=1

ξ_k⁽ⁱ⁾(ρk)L⁽ⁱ⁾, ξk ∈ Φ (2.16)

Les grandeurs ξ(i)

k (ρk) dans (2.16) coïncident, pour chaque instant discret k, avec ceux qui sont impliqués dans la décomposition polytopique (2.7) de A(ρk), ce qui n'est pas restrictif puisque ρ_k est mesuré.

A partir de (2.4) et (2.15), l'erreur de reconstruction ek = x_k − ˆx_k est gouvernée par la dynamique

ek+1= (A(ρk) − L(ρk)C) ek (2.17)

La dynamique de l'erreur de reconstruction d'état est non linéaire puisque A et L dépendent de ρk. Toutefois, (2.17) peut être considérée comme un système LPV polytopique autonome avec le vecteur d'état ek∈IRn. En eet, à partir de (2.7) et (2.16), et en tenant compte de la coïncidence entre les ξ(i)

k impliqués dans (2.16) et (2.7), nous obtenons ek+1 =

N

X

i=1

ξ⁽ⁱ⁾_k (A⁽ⁱ⁾− L⁽ⁱ⁾C)ek, ξk∈ Φ (2.18) La stabilité asymptotique globale autour du point d'équilibre e∗ = 0 peut être assurée par un choix approprié des gains L(i) (i = 1, . . . , N) impliqués dans (2.16). À cette n, le théorème suivant est central.

Théorème 3 [Daafouz et al., 2002] S'il existe des matrices symétriques Pi, des matrices Gi et des matrices Fi vériant, ∀ (i, j) ∈ {1...N} × {1...N}, les LMI



P_i (•)^T

G_iA⁽ⁱ⁾− F_iC G^T_i + G_i− P_j 

alors l'observateur polytopique (2.15) avec le gain L(ρk) =

N

P

i=1

ξ_k⁽ⁱ⁾(ρk)L⁽ⁱ⁾ et L(i) = G⁻¹_i Fi ga-rantit que le système (2.17) est globalement asymptotiquement stable.

Preuve 1 La preuve détaillée est donnée dans [Daafouz et al., 2002]. Il est démontré que (2.19) assure l'existence d'une fonction de Lyapunov V : IRn×IRLρ → IR+ dénie par V (ek, ρk) = e^T_kP(ρ_k)ek avec P(ρk) =

N

P

i=1

ξ_k⁽ⁱ⁾(ρk)Pi et ξk∈ Φ, appelée fonction de Lyapunov poly-quadratique, vériant pour tout ek∈IRn, pour tout ξk ∈ Φ

V (e_k+1, ρ_k+1) − V (e_k, ρ_k) < 0 (2.20) Cette fonction assure la stabilité poly-quadratique de (2.17) qui est susante pour la stabilité asymptotique globale.

Dans [Millerioux et al., 2005], il est démontré qu'une condition moins conservative (2.19) assurant la stabilité poly-quadratique de (2.18) et donc de (2.17) est obtenue lorsque les matrices A(i) sont obtenues à partir des sommets ρoi du polytope minimal D∗

ρ dans lequel Ωp est inclus.

2.4.3 Taux de décroissance (Decay rate)

La convergence asymptotique globale de (2.17) vers e∗ = 0 avec un taux de décroissance α > 1est formalisée comme suit :

∀e₀ ∈IRn, lim

k→∞α^kke_kk = 0 (2.21)

et permet de spécier un comportement transitoire.

En d'autres termes, (2.21) traduit le fait que kekkdécroît plus vite que α−k. Une condition susante pour la convergence globale de (2.17) vers e∗ = 0 avec un taux de décroissance α est donnée par le théorème suivant.

Théorème 4 [Millérioux and Daafouz, 2001] S'il existe des matrices symétriques Pi, des ma-trices Fi et Gi vériant, pour un scalaire prescrit κ, ∀(i, j) ∈ {1, · · · , N} × {1, · · · , N}, les LMI



κPi (•)^T

GiA⁽ⁱ⁾− F_iC G^T_i + Gi− P_j 

> 0 (2.22)

alors l'observateur polytopique (2.15) avec un gain L(ρk) =

N

P

i=1

ξ_k⁽ⁱ⁾(ρ_k)L(i) et L(i)= G⁻¹_i F_i assure la convergence globale de (2.17) avec un taux de décroissance α supérieur ou égal à κ−1

2 (0 < κ < 1).

Preuve 2 La preuve est détaillée dans [Millérioux and Daafouz, 2001]. Il est démontré que (2.22) assure l'existence d'une fonction de Lyapunov V : IRn×IRLρ → IR+, dénie par V (ek, ρk) = e^T_kP(ρ_k)ek avec P(ρk) =

N

P

i=1

ξ_k⁽ⁱ⁾(ρk)Pi et ξk∈ Φ, appelée fonction de Lyapunov poly-quadratique, assurant pour tout ek ∈IRn, pour tout ξk∈ Φ

V (e_k+1, ρ_k+1) − κV (e_k, ρ_k) < 0 (2.23) ce qui est susant pour obtenir (2.21) avec α ≥ κ−1