ev´enementielle qui ont pour but de r´eduire le nombre de communications en-tre le CPU et le syst`eme. Pour atteindre cet objectif, nous devons formuler des conditions de mise `a jour qui relaxent certains crit`eres de performance qui peuvent ˆetre contraignants, mais qui sont partie int´egrante du contrˆ ole-commande classique. Cette flexibilit´e de la commande ´ev´enementielle permet de moins solliciter le contrˆoleur.
Le deuxi`eme objectif est de d´ecrire les algorithmes que nous introduisons avec le plus de d´etail possible. Nous voulons fournir des algorithmes faciles `
a utiliser et qui int`egrent de mani`ere fluide comment calculer ou choisir les param`etres auxquels ils font appel. Nous montrerons comment calculer la constante de d´ecroissance optimale pour les fonctions seuils que nous util-isons, les matrices de Lyapunov qui d´efinissent les pseudo-fonctions de Lya-punov, les fonctions de Lyapunov communes pour les syst`emes `a commu-tation. Nous donnons ´egalement des proc´edures pour d´efinir les r´egions de contraction d’un syst`eme non-lin´eaire. Nous d´etaillons ´egalement les algo-rithmes d’optimisation pour la commande self-triggered.
Organisation du manuscrit
Le manuscrit est divis´e en cinq chapitres. Les quatre premiers chapitres traitent de la commande ´ev´enementielle pour la stabilisation et le suivi de trajectoire des syst`emes lin´eaires `a temps invariant (LTI), et la stabilisation des syst`emes `a commutation et des syst`emes non-lin´eaires. Le cinqui`eme et dernier chapitre introduit un algorithme de commande self-triggered pour syst`emes lin´eaires. Une br`eve description des chapitres est donn´ee dans ce qui suit.
• Chapitre 1: nous pr´esentons une m´ethode de commande ´ev´enementielle pour stabiliser un syst`eme LTI. Les performances du syst`emes sont quantifi´ees par une pseudo-fonction de Lyapunov. A chaque instant, un g´en´erateur d’´ev´enements surveille l’´evolution de cette fonction. Lorsque cette derni`ere atteint une borne sup´erieure donn´ee par une fonction ex-ponentiellement d´ecroissante, le g´en´erateur d’´ev´enements donne l’ordre
de mettre `a jour la loi de commande. Nous formulons les probl`emes de trouver une pseudo-fonction de Lyapunov et de calculer les param`etres de la borne sup´erieure en un seul probl`eme d’optimisation. Nous ter-minons le chapitre par une comparaison avec d’autres m´ethodes de commande ´ev´enementielle.
• Chapitre 2: la strat´egie de commande ´ev´enementielle pr´esent´ee au premier chapitre est ´etendue aux syst`emes `a commutation. Un syst`eme `
a commutation est compos´e de plusieurs sous-syst`emes, chaque sous-syst`eme devient actif ou inactif suivant une loi de commutation. Le probl`eme de trouver une fonction de Lyapunov commune `a tous les sous-syst`emes et les param`etres de la fonction seuil est ici aussi pr´esent´e comme un seul probl`eme d’optimisation.
• Chapitre 3: dans cette partie, c’est le probl`eme de suivi de trajectoire qui est trait´e. Nous transformons le probl`eme de suivi de trajectoire en un probl`eme de stabilit´e. Nous d´efinissons d’abord un syst`eme de r´ef´erence qui produit la trajectoire souhait´ee. Ensuite la diff´erence entre la trajectoire du syst`eme `a commande ´ev´enementielle et celle du syst`eme de r´ef´erence est contrˆol´ee pour tendre vers z´ero. La pseudo-fonction de Lyapunov associ´ee `a l’erreur entre les deux trajectoires est compar´ee `a tout instant `a une borne sup´erieure constante. La loi de commande est mise `a jour lorsque cette borne est atteinte.
• Chapitre 4: nous pr´esentons un algorithme de contrˆole ´ev´enementiel des syst`emes non-lin´eaires. Pour cela, nous nous appuyons sur une approche diff´erente de la stabilit´e, l’analyse de contraction. Dans cette forme de stabilit´e, toutes les trajectoires d’un syst`eme ont besoin de converger vers une mˆeme trajectoire nominale, en faisant en sorte que le d´eplacement virtuel entre deux trajectoires adjacentes tende vers z´ero. Une r´egion de l’espace d’´etats dans laquelle cette condition est satisfaite est nomm´ee r´egion de contraction. Dans notre strat´egie de commande ´ev´enementielle, le g´en´erateur d’´ev´enement donne l’ordre de mettre `a jour la commande lorsque la trajectoire du syst`eme quitte la r´egion de contraction.
• Chapitre 5: ici une version self-triggered de l’algorithme de com-mande ´ev´enementielle du Chapitre 1 est d´evelopp´ee. Ceci veut dire, que nous souhaitons pr´edire les instants auxquels la pseudo-fonction de Lyapunov atteint la borne sup´erieure. Nous remarquons que, en-tre deux ´ev´enements, la pseudo-fonction de Lyapunov passe par un minimum local avant d’atteindre la borne sup´erieure. Par cons´equent,
nous pouvons utiliser un algorithme de minimisation pour identifier le temps auquel ce minimum est atteint. Nous utilisons ensuite ce temps pour initialiser un algorithme de localisation de z´ero qui va identifier le temps auquel la fonction de Lyapunov croise la borne sup´erieure et donc le temps de la prochaine mise `a jour de la commande.