en fr Recongurable cooperative control for extremum seeking Commande coopérative reconfigurable pour la recherche dextremum Report as inadecuate




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1 Palaiseau - ONERA - The French Aerospace Lab

Abstract : This thesis addresses the localisation of the maximum of an unknown spatial field in a delimited area. The search is performed by a multi-agent system composed of autonomous vehicles. The mission can be divided in two parts, the first one focuses on the estimation methods for optimisation, and the second one concerns the control law to move the fleet of agents.Two solutions have been proposed for the estimation part. The first one relies on a local search strategy that estimates the gradient of the unknown field and moves the agents along the gradient direction. The optimal sensor placement of the agents has been investigated and three criteria have been proposed to find the formation shape required for efficient estimation. Moreover, a sensor fault detection and isolation scheme using an adaptive threshold has been presented. The second estimation solution is a global search strategy based on a Kriging model of the field. A new sampling criterion is defined for the multi-agent system to locate the position of the global maximum while limiting the number of measurements and taking into account the agent dynamics.Both solutions provide a set of desired sampling positions to the agents. A distributed control law has been designed to guide the agents toward these locations. This control law is also used in the local approach to gather the agents in a desired formation and reconfigure it when a fault has been detected, following the optimal sensor placement analysis. The same control law has been adapted to reach the positions specified iteratively by the Kriging-based global search strategy.

Résumé : Le problème traité dans cette thèse concerne la recherche coopérative de la position du maximum d-un champ spatial initialement inconnu dans une zone prédéfinie avec un système multi-agent composé de véhicules autonomes. Ce problème se décompose en deux parties, la première s-intéresse aux méthodes d-estimation du champ utilisé pour l-optimisation, et la seconde concerne la conception de lois de commande pour le déplacement de la flotte d-agents.Deux solutions ont été proposées en ce qui concerne les méthodes d-estimation. La première approche s-appuie sur une stratégie de recherche locale qui cherche à estimer le gradient du champ inconnu dans le but de déplacer les agents selon cette direction. La problématique du placement optimal des agents a été abordée et trois critères ont été proposés afin de déterminer les formations qui fournissent la meilleure qualité d-estimation du champ. Une méthode coopérative de détection et d-identification de défauts de mesure utilisant un seuil adaptatif a également été proposée. La deuxième solution d-estimation s-appuie sur une stratégie de recherche globale du maximum. Le champ est modélisé par krigeage et la recherche est effectuée en utilisant les propriétés statistiques de ce méta-modèle. Un nouveau critère d-échantillonnage a été développé pour permettre au système multi-agent de localiser la position du maximum global tout en limitant le nombre de mesures et en tenant compte des contraintes dynamiques des véhicules.Les deux méthodes d-estimation fournissent les positions où effectuer les mesures du champ. Une loi de commande distribuée a donc été conçue pour permettre aux agents d-atteindre leurs positions désirées. Cette loi permet de reconfigurer la formation tel que recommandé par l-analyse de placement optimal lorsqu-un capteur est détecté comme défaillant dans le cas de l-estimation locale. La même loi de commande a été adaptée pour rallier les positions désignées itérativement par la stratégie de recherche globale.

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Keywords : COOPERATIVE CONTROL FAULT DETECTION AND ISOLATION KRIGING-BASED OPTIMISATION MULTIAGENT SYSTEM OPTIMAL SENSOR PLACEMENT

Mots-clés : COMMANDE COOPERATIVE DETECTION IDENTIFICATION DEFAUT OPTIMISATION BASE KRIGEAGE PLACEMENT OPTIMAL CAPTEUR SYSTEME MULTI-AGENT





Author: Arthur Kahn -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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