Stabilité des systèmes complexes par apprentissage sans modèle et basé sur les données pour une surveillance embarquée

Depuis quelques années, le monde de la recherche en Automatique est en rupture technologique du fait de l’émergence de nouvelles technologies dérivées des méthodes de l’intelligence artificielle (IA). La commande intelligente peut être décrite comme la fusion de la commande classique et de l’IA. Dans le cadre de correcteurs intelligents, le principal défi repose sur la démonstration de la stabilité du système. Il est possible de démontrer la stabilité d’un système non-linéaire complexe en couplant astucieusement la théorie de Lyapunov avec de l’apprentissage machine afin de déterminer formellement le plus grand domaine d’attraction pour le système étudié. Il s’agit alors de surveiller l’état du système par rapport à ce domaine, et prévenir l’instabilité pour la configuration étudiée. Cette méthode donne lieu à ce que l’on appelle une machine de Lyapunov. Ce projet de recherche permettra à Safran Electronics & Defence de bâtir un outil embarqué capable d’assurer la sûreté de fonctionnement de

Intern: 
Lucas HUGO
Superviseur universitaire: 
David Alexandre Saussié
Province: 
Quebec
Partenaire: 
Secteur: 
Partner University: 
Discipline: