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Soutenance de thèse Thibault BEZIERS DE LA FOSSE (équipe NaoMod)

Thibault Béziers de La Fosse, doctorant au sein de l’équipe NaoMod, soutiendra sa thèse intitulée « Méthodes dirigées par les modèles pour l’analyse dynamique appliquées à l’ingénierie de logiciels verts » / « Model-driven Methods for Dynamic Analysis applied to Energy-Aware Software Engineering »

vendredi 29 janvier 2021 à 14h30, dans la salle immersive sur le site FST. La thèse sera retransmise en direct sur https://meet.jit.si/soutenanceThibaultBLF

Jury :
– Directeur de thèse : Gerson Sunyé – Associate Professor, HDR, Université de Nantes
– Co-directeur de thèse : Massimo Tisi – Associate Professor, IMT Atlantique
– Co-encadrant de thèse : Jérôme Rocheteau – Associate Professor, ICAM Nantes
– Rapporteurs : Ana Cavalli – Professor, Télécom Sud Paris ; Romain Rouvoy – Professor, University of Lille
– Examinateurs : Antoine Beugnard – Professor, IMT Atlantique ; Sébastien Mosser – Professor, Université du Québec à Montréal ; Gustavo Pinto – Associate Professor, Federal University of Pará
– Invité : Jean-Marie Mottu – Associate Professor, Université de Nantes

Résumé : L’ingénierie dirigée par les modèles est un processus de développement qui centralise l’utilisation de modèles à toutes les étapes de la création d’applications. Lors de la phase de conception d’une application, il est commun d’analyser son modèle afin de vérifier sa conformité. L’analyse statistique de modèle est courante, cependant le manque d’informations dynamiques dans les modèles freine la détection d’anomalies tôt dans le cycle de développement. La détection d’anomalies de consommation énergétique tôt dans le cycle de développement est importante, et nécessite d’analyser dynamiquement le modèle. Cette thèse présente deux approches permettant l’analyse dynamiques de modèles. Une première contribution injectes des traces d’exécution au sein de modèles de code source, et une seconde contribution génère une application de surveillance de système cyber-physique, à partir de son modèle de conception. Plusieurs analyses dynamiques sont effectués en se reposant sur ces approches, notamment dans le cadre de l’efficacité énergétique et de l’optimisation des tests de non régression.

Mots-clés : Ingénierie dirigée par les modèles; analyse dynamique; estimation énergétique; systèmes cyber-physiques


Abstract: Model-Driven Engineering (MDE) is a process that promotes models as the central key element for all phases in a software development lifecycle. Improving the quality of a software at design time can be done by performing analysis on the model it is designed with. Performing static analysis on models is extremely common during development phases, however the limited possibilities of dynamic analysis in models prevents early improvements of software and system. This lack of dynamic analysis options is especially important in the context of energy aware software engineering: good design choices must be done early in the development cycle to optimize the energy consumption. In this thesis we propose several approaches for performing dynamic analysis on models. A first contribution injects execution traces into source code model, and a second one generates monitoring application of cyber-physical system based on design model. Several dynamic analysis use-cases for energy-efficiency are presented: either for energy estimation or to lighten the cost of regression testing.

Keywords: Model-Driven Engineering; dynamic analysis; energy estimation; cyber-physical systems; regression test selection

Soutenance de thèse de Yan Kai XING (équipe DSG)

Yan Kai Xing, doctorante au sein de l’équipe DSG, soutiendra sa thèse intitulée « Commande des liaisons à courant continu (HVDC) pour l’amortissement des oscillations inter-zones » / « Control of direct current connections (HVDC) for the damping of inter-area oscillations »

vendredi 29 janvier 2021 à 9h30, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale et en direct sur Renater.
– Numéro de la conférence 727069 (terminer par #)
– Code d’accès 3470 (terminer par #)

Jury :
– Directeur de thèse : Bogdan MARINESCU
– Co-encadrant : Elkhatib IBRAHIM
– Rapporteurs : Oriol GOMIS-BELLMUNT (Professeur, UPC Barcelona) ; Horst SCHULTE (Professeur, HTW Berlin).
– Autres membres : Antoneta BRATCU (Maître de Conférences, INP Grenoble) ; Florent XAVIER (Ingénier de recherche RTE).

Résumé : Cette thèse aborde le problème d’amortissement des oscillations de puissance (modes inter-zones) d’un réseau de transport maillé – comme c’est le cas du réseau européen – par l’intermédiaire d’une liaison à courant continu à haute tension (High-Voltage Direct Current-HVDC). Dans ce contexte particulier, les modes inter-zones sont à des fréquences plus élevées que d’habitude – autour de 1Hz. Ceci est un défi important pour la commande car, d’autres dynamiques du réseau existent dans cette plage de fréquence. En effet, les régulateurs standard (PSS et POD type IEEE) ne donnent pas des réponses satisfaisantes et d’autres lois de commande ont été proposées. Elles prennent en compte plus d’information du système électrique avoisinant la HVDC en utilisant un modèle de commande plus riche. De plus, la robustesse est améliorée afin de fournir des bonnes réponses en cas de variations du réseau (évolution de la charge, déclenchements des lignes et des générateurs, …) et des paramètres de la ligne HVDC. Enfin, des zéros instables (réponses à déphasage non minimal) ont été mis en évidence et étudiés dans ces situations d’insertion des HVDC dans des réseaux AC maillés. Les régulateurs proposés atténuent aussi l’effet négatif de ces zéros sur les performances de la boucle fermée. Les résultats sont facilement implantables en pratique car il s’agit de régulateur à retour de sortie. Aussi, bien que développées pour les HVDC, les méthodologies d’analyse et commande proposées peuvent être étendues à d’autres éléments utilisant de l’électronique de puissance comme, par exemple, des générateurs d’énergies renouvelables connectés au réseau par des convertisseurs de puissance.

Mots-clés : Oscillations de puissance, modes inter-zones, HVDC, PSS, POD, électronique de puissance, robustesse.


Abstract: This thesis addresses the problem of damping power oscillations (inter-area modes) of a meshed transport network – as it is the case of the European network – through a High Voltage Direct Current-(HVDC) link. In this particular context, inter-area modes are at higher frequencies than usual – around 1Hz. This is an important challenge for the control system, as other network dynamics exist in this frequency range. Standard controllers (PSS and POD type IEEE) give un-satisfactory results and other control approaches have been proposed. They take into account more information from the electrical system surrounding the HVDC using a richer control model. Besides, the robustness is improved in order to provide good responses in case of network variations (load evolution, line, and generator trips,…, etc.) and HVDC line parameters changes. Finally, unstable zeros (non-minimum phase behavior) have been highlighted and studied in these situations of HVDC inserted in meshed AC networks. The proposed controllers also mitigate the negative effect of these zeros on the performances of the closed-loop. The results are easily implemented in practice because they are feedback controllers. Also, although developed for HVDC, the proposed analysis and control methodologies can be extended to other elements using power electronics such as, for example, renewable energy generators connected to the grid by power converters.

Keywords: Power oscillations, inter-area modes, HVDC, PSS, POD, power electronics, robustness.

Soutenance de thèse d’Oussama MESKI (équipe IS3P)

Oussama Meski, doctorant au sein de l’équipe IS3P, soutiendra sa thèse intitulée « Développement d’un outil à base de connaissances pour l’aide à la décision dans le contexte de l’Industrie 4.0 : Application au diagnostic des machines d’usinage à grande vitesse » / « A Knowledge-based tool development for decision support in the context of Industry 4.0: Application to the diagnosis of high-speed machining machines »
vendredi 8 janvier 2021 à h, à salle / campus. + lien streaming si distanciel.

Jury :
– Directeur de thèse : M.Benoit Furet ( Professeur des universités, IUT de Nantes)
– Co-encadrant : M. Farouk Belkadi (Maître de conférences, Ecole Centrale de Nantes)
– Co-encadrant : M. Florent Laroche (Maître de conférences-HDR, Ecole Centrale de Nantes)
– Rapporteurs : Mme Virginie Goepp (Maitre de conférences des universités-HDR, INSA de Strasbourg) ; M.Gregory ZacharewiczProfesseur des universités, IMT – École des Mines d’Alès )
– Examinateurs : M.Néjib Moalla (Professeur des universités, Arts et Métiers – Bordeaux) ; M.Nicolas Perry (Professeur des universités, Arts et Métiers – Bordeaux)

Résumé : Dans le cadre de sa quatrième révolution, le monde industriel subit une forte digitalisation dans tous les secteurs d’activité. Les travaux de recherche de cette thèse s’intègrent dans un contexte de transition vers l’industrie du futur, et plus spécifiquement dans les industries d’usinage mécanique. Ces travaux de recherche répondent ainsi à la problématique d’intégration données et connaissances industrielles, comme support aux systèmes d’aide à la décision. L’approche proposée est appliquée au diagnostic de défaillance des machines d’usinage connectées. Cette thèse propose, dans un premier temps, un cadre conceptuel pour la structuration de bases de données et de connaissances hétérogènes, nécessaires pour la mise en place du SAD.
Grace à une première fonction de traçabilité, le système capitalise la description des caractéristiques de tous les événements particuliers et les phénomènes malveillants pouvant apparaître au moment de l’usinage. La fonction de diagnostic permet de comprendre les causes de ces défaillances et de proposer des solutions d’amélioration, à travers la réutilisation des connaissances stockées dans l’ontologie du domaine et un raisonnement à base de règles métiers. Le système à base de connaissances proposé est implémenté dans un Framework global d’aide à la décision, développé dans le cadre du projet ANR collaboratif appelé Smart Emma. Une application pratique a été faite sur deux bases de données réelles provenant de deux industriels différents.

Mots-clés : aide à la décision, modélisation des connaissances, ontologie, industrie 4.0, diagnostic

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Abstract: Within the context of its fourth revolution, the industrial world is undergoing a strong digitalization in all sectors. This research work is integrated in a context of transition towards the industry of the future, specifically in the mechanical machining industries. These studies answer the problematic of industrial data and knowledge integration, to sustain the functioning of decision-support systems. The proposed approach is used to diagnose the failure of connected machining machines. This thesis proposes, in a first step, a conceptual framework for the structuring of heterogeneous knowledge and data bases, necessary to implement the DSS.
Through a first traceability function, the system capitalizes the description of the characteristics of all particular events and malicious phenomena that may appear during machining. The diagnostic function allows to understand the causes of these failures and to propose improvement solutions, through the reuse of knowledge stored in the ontology and a rule-based reasoning. The proposed knowledge-based system is implemented in a global Decision Support Framework, developed as part of the ANR collaborative project called Smart Emma. A practical application has been made on two real databases from two different industrials.

Keywords: knowledge management, ontology, DSS, industry 4.0, diagnostic

Soutenance de thèse de Yassir DAHMANE (équipe Commande)

Yassir Dahmane, doctorant au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Gestion d’énergie optimisée des véhicules électriques et infrastructures » / « Optimized Energy Management for Electric Vehicles and Infrastructures »

mercredi 16 décembre à 13h, dans l’amphi du bât. S,  sur le site de Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Malek GHANES (Professeur des Universités, Centrale Nantes, LS2N)
– Co-encadrant : Raphaël CHENOUARD (Maître de conférences, Centrale Nantes, LS2N)
– Rapporteurs : Delphine RIU (Professeur des Universités, INP Grenoble, G2Elab) ; Mickaël HILAIRET (Professeur des Universités, Université de Franche-Comté, FEMTO-ST)
– Autres membres : Hervé GUEGUEN (Professeur, Centrale Supélec, IETR) ; Jean-Pierre BARBOT (Professeur des universités, ENSEA Cergy-Pontoise, QUARTZ)
– Invité : Mario ALVARADO-RUIZ (Docteur, Renault)

Résumé : Cette thèse de doctorat s’inscrit dans le cadre de la chaire Renault/Centrale Nantes sur l’amélioration des performances des véhicules électriques (EV/HEV). Elle est dédiée à la problématique de la gestion de la recharge des véhicules électriques, en utilisant des algorithmes d’optimisation et des stratégies de recharge intelligentes. Dans ce cadre, plusieurs contributions ont été proposées sur les sujets de la recharge intelligente d’une voiture électrique et la gestion de la recharge d’une flotte de véhicules électriques, en considérant les contraintes de mobilités (SOC désiré à la fin de la recharge et heure de départ), la température des batteries Li-ion, les infrastructures de recharge, et le réseau électrique.
Sur le sujet de la recharge intelligente d’une voiture électrique, les contributions se sont concentrées sur le développement des algorithmes embarqués permettant la planification du profil de la puissance de recharge afin de réduire le coût de la recharge. Les algorithmes proposés prennent en compte les besoins de mobilités des utilisateurs de véhicules électriques, et l’effet de la température sur la puissance de recharge des batteries Li-ion. Sur le sujet de la gestion de recharge de flotte de véhicules, les contributions portent essentiellement sur les algorithmes centralisés dans les stations de recharge de véhicules électriques. Un algorithme de recharge unidirectionnelle a été proposé afin d’évaluer le nombre optimal de véhicules électriques à recharger avec un bon niveau de satisfaction des contraintes de mobilités et sans aucun renforcement de l’infrastructure. Le passage à l’algorithme bidirectionnel est fait grâce à l’exploitation de la fonctionnalité V2G qui permettra la participation des véhicules électriques dans la régulation de fréquence.
Les contributions proposées sur le premier sujet ont l’avantage d’augmenter la précision d’estimation de SOC final en très basse température, et d’être embarquable sur le véhicule grâce à la légèreté des algorithmes et la rapidité d’exécution. D’autre part, les algorithmes de gestion de recharge de flotte de véhicules permettent une intégration des véhicules électriques à grande échelle sur le réseau et montrent le potentiel des voitures électriques dans la contribution à la stabilité du réseau électrique.
Les algorithmes et les stratégies développées ont été testés en simulation et seront testés sur un système de recharge de voiture électrique. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l’avantage de la recharge intelligente sur la réduction des coûts, les bienfaits sur le réseau et l’importance de la gestion de la recharge des flottes de véhicules électriques dans développement des services réseaux.

Mots-clés : Voiture électrique, optimisation, batteries Li-ion, effet de la température, algorithmes de planification, gestion d’énergie de flotte, réseau intelligent, V2G, régulation de fréquence.

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Abstract: This PhD thesis is part of the Renault/Centrale Nantes chair on improving the performance of electric vehicles (EV/PHEV). It is dedicated to the problem of the charging management of electric vehicles, using optimization algorithms and smart charging strategies. In this framework, several contributions have been proposed on the topics of smart charging of an EV and the smart energy management of an EV fleet, considering the mobility constraints (desired SOC at the end of the charging and departure time), the temperature of the Li-ion batteries, the charging infrastructures, and the power grid.
On the subject of smart charging of an EV, the contributions focused on the development of embedded algorithms allowing the scheduling of the charging power profile in order to reduce the charging cost. The proposed algorithms take into account the mobility needs of electric vehicle users, and the effect of temperature on the charging power of Li-ion batteries. On the subject of fleet energy management, the contributions focus on centralized algorithms in electric vehicle charging stations. An unidirectional recharging algorithm has been proposed in order to evaluate the optimal number of electric vehicles to be recharged with a good level of satisfaction of mobility constraints and without any infrastructure reinforcement. The switch to the bidirectional algorithm is due to the exploitation of the V2G functionality, which will allow the participation of electric vehicles in frequency regulation.
The proposed contributions on the first topic have the advantage of increasing the estimation accuracy of final SOC in very low temperature, and to be embedded on the EV due to the low computational capacity of the algorithms and the speed of execution. On the other hand, the EV fleet charging management algorithms allow the possibility of large-scale integration of electric vehicles on the grid and show the potential of EVs in contributing to the stability of the power grid by offering ancillary services such as frequency regulation.
The algorithms and strategies developed have been tested in simulation and will be tested on an EV charging system. The results obtained have highlighted the benefits of smart charging on cost reduction and grid benefits and the importance of electric vehicle fleet charging management in the development of grid services.

Keywords: Electric vehicle, optimization, Li-ion battery charging, temperature effect, scheduling algorithms, EV fleet energy management, smart grid, V2G, frequency regulation

Soutenance de thèse de Khaoula BOUKIR (équipe STR)

Khaoula Boukir, doctorante au sein de l’équipe STR, soutiendra sa thèse intitulée « Mise en œuvre de politiques d’ordonnancement temps réel multiprocesseur prouvée » / « Proven implementation of multiprocessor real-time scheduling policies »

mercredi 16 décembre 2020 à 10h en visio.

Lien de connexion : https://univ-nantes-fr.zoom.us/j/86296772127?pwd=RXFzQU1lem9tQzFsQXMySFc4cjRaZz09 (Meeting ID: 862 9677 2127 / Passcode: 960277)

Jury :
– Directeur de thèse : Jean-Luc Béchennec, Chargé de recherche, CNRS
– Co-encadrant : Anne-Marie Déplanche, Maître de conférences, Université de Nantes
– Rapporteurs : Claire Pagetti Ingénieur recherche, ONERA ; Emmanuel Grolleau, Professeur des universités, ISAE-ENSMA
– Autres membres : Isabelle Puaut, Professeur des universités, Université de Rennes 1 ; Pascal Richard, Professeur des universités, Université de Poitiers ; Pierre-Emmanuel Hladik, Maître de conférences, INSA de Toulouse ; Olivier-Henri Roux, Professeur des universités, Centrale Nantes

Résumé : L’implémentation d’une nouvelle politique d’ordonnancement au sein d’un système d’exploitation temps réel n’est pas une tâche facile. Le passage de la spécification littéraire abstraite d’une politique à mise en oeuvre sur une plateforme réelle exige que des choix de réalisation soient faits et que des contraintes de diverses natures inhérentes à cette dernière soient prises en compte. Par conséquent, l’implémentation d’un ordonnanceur doit impérativement être accompagnée d’un travail de vérification permettant d’apporter un niveau de confiance en la validant la conformité du comportement de l’ordonnanceur implémenté par rapport à sa spécification d’origine.
Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’utilisation des méthodes formelles pour la vérification des implémentations d’ordonnanceurs temps réel. Nous proposons une approche de vérification de type « model-checking », que nous conduisons sur des implémentations d’ordonnanceurs globaux menées au sein de Trampoline, un système d’exploitation temps réel conforme aux standardx OSEK/VDX et AUTOSAR. Pour chaque implémentation, un modèle décrivant son fonctionnement est élaboré avec des machines à états finis et temporisées. Ce modèle est stimulé par des générateurs produisant des scénarios indéterministes d’événements d’ordonnancement afin d’observer la réaction de l’implémentation à vérifier face à diverses situations. La vérification est alors menée en examinant la satisfaction d’une ensemble d’exigences spécifiées en fonction du comportement attendu de l’implémentation tel que stipulé dans la littérature. Cette approche a permis la vérification de la correction fonctionnelle du comportement de deux implémentations d’ordonnanceurs globaux dans Trampoline : G-EDF et EDF-US. Toutefois, son caractère modulaire et générique permet d’en envisager l’usage pour d’autres politiques et dans d’autres systèmes d’exploitation

Mots-clés : Politique d’ordonnancement temps réel, système d’exploitation temps réel, Implémentation d’ordonnancement, Model-checking

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Abstract: Implementing a new scheduling policy within a real-time operating system is not an easy rask. Moving from an abstract literary specification of a policy to its implementation within a real platform requires making choices of realization and considering various contraints inherent to the latter. Consequently, a scheduler implementation work shall imperatively be supported by a verification study allowing to bring a level of confidence by validating the conformity of the behavior of the implemented scheduler compared to its original specification. In this thesis, we are interested in the use of formal methods for the verification of real-time scheduler implementations. We propose a « modelchecking » approach, which we conduct on global
scheduler implementations carried out on Trampoline, a real-time operating system compliant with OSEK/VDX and AUTOSAR standards. For each implementation, a model describing its behavior is elaborated with finite state and timed machines. This model is stimulated by generators producing indeterministic scenarios of scheduling events in order to observe the reaction of the implementation under various situations. The verification is then conducted by examining the satisfaction of a set of specified requirements according to the expected behavior of the implementation as stipulated in the literature.
This approach allowed the verification of the functional correction of the behavior of two implementations of global schedulers in Trampoline: G-EDF and EDF-US. However, its modular and generic character allows to consider its use for other policies and in other operating systems.

Keywords: Real-time scheduling policy, Real-time operating system, Scheduer implementation, Model-checking

Soutenance de thèse de Minglei ZHU (équipe ARMEN)

Minglei Zhu, doctorant au sein de l’équipe ARMEN, soutiendra sa thèse intitulée « Conception de robot orientée commande » / « Control-based design of robots »

mardi 15 décembre 2020 à 10h, en salle B009 à Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Sébastien Briot (Chargé de recherche, LS2N)
– Co-encadrant : Abdelhamid Chriette (Maître de conférences, ECN)
– Rapporteurs : Nicolas Andreff (Professeur des universités, Université de Franche-Comté), Philippe Martinet (Directeur de recherche, Inria)
– Autres membres : Claire Dune-Maillard (Maître de conférences, IUT Nantes), Philippe Wenger (Directeur de recherche, LS2N)

Résumé : Il est bien connu que les robots parallèles ont de nombreuses applications dans l’industrie grâce à leur rigidité élevée, leur charge utile élevée et leur capacité à atteindre des accélérations et vitesses élevées. Cependant, en raison de leur structure complexe, leur contrôle peut être difficile. Lorsqu’une précision élevée est nécessaire, un modèle complet du robot détaillé est nécessaire. Cependant, même un modèle détaillé souffre toujours d’inexactitudes par rapport à la réalité à cause d’erreurs d’assemblage et de fabrication du robot. Les approches de contrôle référencées capteurs se sont avérées plus efficaces, en termes de précision; que les contrôleurs basés modèles puisqu’elles s’affranchissent des modèles de robots complexes et des erreurs de modélisation associées. Néanmoins, lors de l’application d’un asservissement visuel, il y a toujours des problèmes dans le processus de contrôle, tels que les singularités du contrôle. Cette thèse propose une méthodologie de conception orientée commande qui prend en compte les performances de précision du contrôle dans le processus de conception du robot pour obtenir les paramètres géométriques optimaux de ce dernier. Dans le cadre ce travail de thèse, il a été question d’appliquer la méthodologie de conception orientée commande à la conception optimale de trois types de robots parallèles : le mécanisme cinq barres, le robot DELTA, et, enfin, la plate-forme de Gough-Stewart. Deux types de contrôleurs ont été envisagés pour le contrôle des mouvements des mécanismes cinq barres : les commandes basées sur l’observation des directions des jambes du robot et les commandes basées sur l’observation des lignes droites. Pour les robots DELTA et les plates-forme de Gough-Stewart, trois contrôleurs ont été sélectionnés : les commandes basées sur l’observation des directions des jambes, les commandes basées sur l’observation des lignes et les commandes basées sur des moments dans l’image. A partir de ces contrôleurs, des modèles d’erreur de positionnement prenant en compte l’erreur d’observation provenant de la caméra ont été développés et les singularités des contrôleurs ont été étudiées. Ensuite, les problèmes d’optimisation de la conception ont été formulés afin de trouver à la fois les paramètres géométriques optimaux et le placement optimal de la caméra pour ces trois types de robots parallèles et pour chaque type de contrôleur. Pour vérifier les performances en terme de précision des robots optimisés, nous avons effectué des co-simulations des robots optimisés avec les contrôleurs correspondants. En terme d’expérimentation, deux prototypes de robots DELTA ont été conçus et expérimentés afin de valider la précision du contrôleur. Les résultats des expériences menées ont permis la validation des performances du contrôleur obtenues à partir de la co-simulation et ont prouvé que l’asservissement visuel basé moment dans l’image est le meilleur contrôleur pour le contrôle du robot DELTA en comparaison des commandes basées sur l’observation des jambes.

Mots-clés : robots parallèles, asservissement visuel, conception orientée commande, robot caché, moment dans l’image

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Abstract: It is well-known that parallel robots have a lot of applications in industry for their high stiffness, high payload, can reach higher acceleration and speed. However, because of their complex structure, their control may be troublesome. When high accuracy is needed, the detailed robot model is necessary. However, even detailed models still suffer from the problem of inaccuracy in reality because of robot assembly and manufacturing errors. Sensor-based control approaches have been proven to be more efficient than model-based controllers in terms of accuracy since they overcome the complex robot models and inconsistency errors. Nevertheless, when applying the visual servoing, there are always some problems in the control process, such as the controller singularities. Thus, this thesis proposes a control-based design methodology which takes into account the accuracy performance of the controller in the design process to get the optimal geometric parameters of the robot. This thesis applied the control-based design methodology to the optimal design of three types of parallel robots: Five-bar mechanisms, DELTA robots, Gough-Stewart platforms. Two types of controllers are envisaged for the control of the motions of the Five-bar mechanisms: leg-direction based visual servoing and line-based visual servoing. For DELTA robots and Gough-Stewart platforms, three types of controllers are selected: leg-direction-based visual servoing, line-based visual servoing and image moment visual servoing. Based on these selected controllers, positioning error models taking into account the error of observation coming from the camera are developed and the controller singularities are studied. Then, design optimization problems are formulated in order to find the optimal geometric parameters and camera placement for these three types of parallel robots for each type of controller. Co-simulations of the robots optimized for the corresponding controllers are performed to check the accuracy performance of the robots obtained from the optimization. Two DELTA robot prototypes are designed and the experiments are performed with these two robots in order to validate the controller accuracy. The experiment results confirm the controller performance obtained from the co-simulation and prove that the image moment visual servoing is the best controller for the control of DELTA robot compared with leg-based visual servoing.

Keywords: parallel robots, visual servoing, control-based design, hidden robot, image moment

Soutenance de thèse de Félix GONTIER (équipe SIMS)

Félix Gontier, doctorant au sein de l’équipe SIMS soutient sa thèse intitulée « Analyse et synthèse de scènes sonores urbaines par approches d’apprentissage profond »

mardi 15 décembre 2020 à 10h00 en visio.

Jury :
– Rapporteurs : Dick Botteldooren – Professeur des Universités, Université de Ghent ; Gaël Richard – Professeur, Télécom Paris
– Examinateurs : Catherine Marquis-Favre – Directrice de recherche, ENTPE ; Romain Serizel – Maître de conférences, LORIA, Université de Lorraine
– Directeur de thèse : Jean-François Petiot – Professeur des Universités, École Centrale de Nantes
– Co-directrice de thèse : Catherine Lavandier – Professeur des Universités, Université de Cergy-Pontoise
– Co-encadrant de thèse : Mathieu Lagrange – Chargé de recherche (HDR), LS2N

Résumé :
L’avènement de l’Internet des Objets (IoT) a permis le développement de réseaux de capteurs acoustiques à grande échelle, dans le but d’évaluer en continu les environnements sonores urbains. Dans l’approche de paysages sonores, les attributs perceptifs de qualité sonore sont liés à l’activité de sources, quantités d’importance pour mieux estimer la perception humaine des environnements sonores. Utilisées avec succès dans l’analyse de scènes sonores, les approches d’apprentissage profond sont particulièrement adaptées pour prédire ces quantités. Cependant, les annotations nécessaires au processus d’entraînement de modèles profonds ne peuvent pas être directement obtenues, en partie à cause des limitations dans l’information enregistrée par les capteurs nécessaires pour assurer le respect de la vie privée.
Pour répondre à ce problème, une méthode pour l’annotation automatique de l’activité des sources d’intérêt sur des scènes sonores simulées est proposée. Sur des données simulées, les modèles d’apprentissage profond développés atteignent des performances « état de l’art » pour l’estimation d’attributs perceptifs liés aux sources, ainsi que de l’agrément sonore. Des techniques d’apprentissage par transfert semi-supervisé sont alors étudiées pour favoriser l’adaptabilité des modèles appris, en exploitant l’information contenue dans les grandes quantités de données enregistrées par les capteurs. Les évaluations sur des enregistrements réalisés in situ et annotés montrent qu’apprendre des représentations latentes des signaux audio compense en partie les défauts de validité écologique des scènes sonores simulées.
Dans une seconde partie, l’utilisation de méthodes d’apprentissage profond est considérée pour la resynthèse de signaux temporels à partir de mesures capteur, sous contrainte de respect de la vie privée. Deux approches convolutionelles sont développées et évaluées par rapport à des méthodes état de l’art pour la synthèse de parole.

Mots-clés : Paysages sonores, Réseaux de capteurs acoustiques, Perception de sources sonores, Synthèse sonore

Rejoindre la réunion Zoom :
https://ec-nantes.zoom.us/j/98212839223
ID de réunion : 982 1283 9223
Code secret : DU#3xGYV

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Abstract:
The advent of the Internet of Things (IoT) has enabled the development of large-scale acoustic sensor networks to continuously monitor sound environments in urban areas. In the soundscape approach, perceptual quality attributes are associated with the activity of sound sources, quantities of importance to better account for the human perception of its acoustic environment. With recent success in acoustic scene analysis, deep learning approaches are uniquely suited to predict these quantities. Though, annotations necessary to the training process of supervised deep learning models are not easily obtainable, partly due to the fact that the information content of sensor measurements is limited by privacy constraints.
To address this issue, a method is proposed for the automatic annotation of perceived source activity in large datasets of simulated acoustic scenes. On simulated data, trained deep learning models achieve state-of-the-art performances in the estimation of source-specific perceptual attributes and sound pleasantness. Semi-supervised transfer learning techniques are further studied to improve the adaptability of trained models by exploiting knowledge from the large amounts of unlabelled sensor data. Evaluations on annotated in situ recordings show that learning latent audio representations of sensor measurements compensates for the limited ecological validity of simulated sound scenes.
In a second part, the use of deep learning methods for the synthesis of time domain signals from privacy-aware sensor measurements is investigated. Two spectral convolutional approaches are developed and evaluated against state-of-the-art methods designed for speech synthesis.

Keywords: Soundscape, Acoustic sensor networks, Sound source perception, Sound synthesis

Soutenance de thèse de Zhiqiang WANG (équipes RoMaS et IS3P)

Zhiqiang Wang, doctorant au sein des équipes RoMaS et IS3P, soutiendra sa thèse intitulée « Aide à la décision en usinage basée sur des règles métier et apprentissages non supervisés » / « Decision-aid in machining based on business rules and unsupervised machine learning »

lundi 14 décembre 2020 à 10h, en visioconférence Zoom

Jury :
– Directeurs de thèse : Benoît FURET et Catherine DA CUNHA
– Co-encadrant : Mathieu RITOU
– Rapporteurs : Nabil ANWER (Professeur, LURPA – Université Paris Saclay) ; Julien LE DUIGOU (enseignant-chercheur contractuel titulaire de l’HDR, Laboratoire Roberval – Université de Technologie de Compiègne).
– Autres membres : Guénaël GERMAIN (Professeur, LAMPA – Arts et Métiers ParisTech Angers)

Résumé : Dans le contexte général de l’industrie 4.0, une entreprise de fabrication moderne dispose de nombreuses données numériques qui pourraient être utilisées pour rendre les machines-outils plus intelligentes et faciliter la prise de décision en matière de gestion opérationnelle. Cette thèse vise à proposer un système d’aide à la décision pour les machines-outils intelligentes et connectées par l’exploration des données. L’une des premières étapes de l’approche d’exploration de données est la sélection précise de données pertinentes. Pour ce faire, les données brutes doivent être classées dans différents groupes de contexte. Cette thèse propose un algorithme d’apprentissage automatique non-supervisé, par mélanges gaussiens (GMM), pour la classification contextuelle. Basé sur les informations contextuelles, différents incidents d’usinage peuvent être détectés en temps réel. Il s’agit notamment de broutement, de bris d’outil et de sur-vibration. Cette thèse présente un ensemble de règles métiers pour la détection du broutement, de bris d’outil et de sur-vibration. Le contexte opérationnel a été décrypté lorsque des incidents se produisent, sur la base de la classification contextuelle qui explique les types d’usinage et d’engagement des outils. Ensuite, les nouveaux indicateurs clés de performance (KPIs) pertinents et appropriés peuvent être proposés sur la base de ces informations contextuelles combinés avec les incidents détectés afin de soutenir la prise de décision pour la gestion opérationnelle. Cette thèse propose de nouveaux opérateurs d’agrégation et de nouveaux KPIs pertinents pour les différents besoins des départements.

Mots-clés : Industrie 4.0, machines-outils, fouilles de données, GMM, classification contextuelle, KPIs

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Abstract: In the general context of Industry 4.0, large volumes of manufacturing data are available on instrumented machine-tools. They are interesting to exploit not only to improve machine-tool performances but also to support the decision making for the operational management. This thesis aims at proposing a decision-aid system for intelligent and connected machine-tools through Data mining. The first step in a data mining approach is the selection of relevant data. Raw data must, therefore, be classified into different groups of contexts. This thesis proposes a contextual classification procedure in machining based on unsupervised machine learning by Gaussian mixture model.
Based on this contextual classification information, different machining incidents can be detected in real-time. They include chatter, tool breakage and excessive vibration. This thesis introduces a set of business rules for incidents detection. The operational context has been deciphering when incidents occur, based on the contextual classification that explains the types of machining and tool engagement.
Then, the nouveaux relevant and appropriate Key Performance Indicators (KPIs) can be proposed based on these contextual information and the incidents detected to support decision making for the operational management.

Keywords: Industry 4.0, machine-tools, Data mining, GMM, contextual classification, KPIs.

Soutenance de thèse de Rongyao LING (équipe Commande)

Rongyao LING, doctorant au sein de l’équipe Commande, soutiendra sa thèse intitulée « Synthèse de Lois de Commande Résilientes vis-à-vis de l’Implémentation par Réseau » / « Design of Resilient Networked Control Systems »

jeudi 10 décembre 2020 à 9h à Zhejiang University of Technology, China.
En Visio-conférence (Dispositions exceptionnelles durant la crise sanitaire liée au Covid19)
ID de réunion : 910 1499 8294

Jury :
– Directeur de thèse : Philippe CHEVREL (Pr, IMT Atlantique), Wen-an ZHANG (Professeur, Zhejiang University of Technology, Chine)
– Co-encadrant : Fabien CLAVEAU (MCF, IMT Atlantique), Yu FENG (Professeur, Zhejiang University of Technology)
– Rapporteurs : James WHIDBORNE James (Professeur, Cranfield University, UK) ; Zhengguang WU (Professeur, Zhejiang University, Chine)
– Autres membres : Christophe AUBRUN (Professeur, Université de Lorraine); Thibault HILAIRE (MCF, Université Paris VI)

Résumé : Cette thèse apporte des contributions méthodologiques pour l’analyse et la synthèse systématiques de lois de commande implémentée par réseau, confrontées à plusieurs dégradations induites comme les pertes de paquets, les retards ou bien encore les effets de quantification. Plus précisément, les problématiques suivantes sont abordées : 1) sur la base d’un critère LQ stochastique, le problème de suivi de trajectoire pour un système discret multivariable, piloté via un réseau avec pertes de paquets est d’abord considéré. Une solution de co-conception régulateur–codeur/décodeur est proposée, permettant d’exploiter au mieux les capacités du réseau ; 2) le problème de filtrage robuste implémenté aussi sur un réseau avec pertes de paquets est ensuite traité. Une solution à base d’opérateur adjoint est proposé pour résoudre le problème de filtrage H∞, faisant appel à la résolution d’une équation de Riccati discrète modifiée; 3) se focalisant ensuite sur la problématique des estimateurs implémentés de manière distribuée, une méthodologie permettant en une fois de les concevoir et de choisir la réalisation la plus résiliente est ensuite présentée. Cette méthodologie tire profit d’une forme d’état descripteur spécifique, permettant de décrire et analyser les réalisations équivalentes, en explicitant notamment les retards internes et l’impact des phénomènes de quantification. Afin de valider ces différents outils méthodologiques, un exemple basé sur deux robots mobiles coopératifs est introduit. Cet exemple, traité simulation, permet de confronter ces développements méthodologiques sur un problème concret et réaliste. d’ordonnancement, Model-checking

Mots-clés : Commande par Réseau, Commande Robuste, Méthodologie de Co-conception, Commande LQ Stochastique, filtre H∞, Forme Descripteur
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Abstract: This thesis presents several methodological contributions for the systematic analysis and synthesis of networked control systems subjected to multiple network-induced factors, such as packet dropouts, delays, quantization effects. Specifically, the following researches are considered in the thesis: 1) the stochastic LQ control under asymptotic tracking is considered for multiple-input-multiple-output discrete-time system over lossy channels, where the controller-coding co-design approach is adopted to take full advantage of the network resources; 2) the robust filtering problem is considered also over lossy channels, where an adjoint operator-based approach is proposed to solve the considered H∞ filtering problem and a modified discrete-time algebraic Riccati equation-based solution is further proposed to design the corresponding H∞ filter; 3) Taking into consideration the networked estimators, implemented in a distributed way, a methodology making possible both their design and the choice of the most resilient realization is introduced. This methodology is based on a descriptor model-used to describe in a unifying framework all the equivalent realizations, with the internal time delays and finite word length effects. Based on this descriptor model, the design and realization optimization for the estimator is thus achieved. To verify the effectiveness of the proposed methods mentioned above, a platform with two cooperative mobile robots is introduced as an illustrative example. Several simulations permit us to test and validate our different methodological contributions on a concrete and realistic problem.

Keywords: Networked Control System, Robust Control, Co-design Methodology, Stochastic LQ Control, H∞ filtering, Descriptor Model

Soutenance de thèse de Maverick CHARDET (équipe STACK)

Maverick Chardet, doctorant au sein de l’équipe STACK, soutiendra sa thèse intitulée « Concilier expressivité du parallélisme et séparation des préoccupations lors de la reconfiguration de systèmes distribués » / « Reconciling Parallelism Expressivity and Separation of Concerns in Reconfiguration of Distributed Systems »

jeudi 3 décembre 2020 à 14h, dans l’amphi Besse sur le site IMT-A.

Jury :
– Directeur thèse : Christian Perez (Inria/LIP)
– Co-encadrants : Hélène Coullon, Adrien Lèbre
– Rapporteurs : Daniel Hagimont (INPT / ENSEEIHT), Eric Rutten (Inria Genoble)
– Autres membres : Laurence Duchien (Université de Lille /Inria), Françoise Baude (Université de Nice Sophia Antipolis)

Résumé : Les systèmes informatiques distribués, qui fonctionnent sur plusieurs ordinateurs, sont désormais courants et même utilisés dans des services critiques. Cependant, ces systèmes deviennent de plus en plus complexes, en termes d’échelle, de dynamicité et de qualité de service attendue. La reconfiguration de systèmes distribués consiste à modifier leur état durant leur exécution. Les systèmes distribués peuvent être reconfigurés pour plusieurs raison, parmi lesquelles leur déploiement, leur mise à jour, leur adaptation pour obéir à de nouvelles contraintes (en termes de capacité utilisateurs, d’efficacité énergétique, de fiabilité, de coût, etc.) ou même le changement de leurs fonctionnalités. Les systèmes de reconfiguration existants ne parviennent pas à fournir en même temps une bonne expressivité du parallélisme dans les actions de reconfiguration et la séparation des préoccupations entre les différents acteurs qui interagissent avec le système.
L’objectif de cette thèse est de prouver que ces propriétés peuvent être conciliées en modélisant précisément le cycle de vie de chaque module des systèmes distribués, tout en fournissant des interfaces appropriées entre différents niveaux de conception. Deux modèles formels implantant cette idée sont fournis, un pour le cas particulier du déploiement et un pour la reconfiguration. Une évaluation est réalisée à la fois sur des cas d’usage synthétiques et réels et montre que ces modèles ont un plus haut niveau d’expressivité du parallélisme que leurs homologues tout en conservant un bon niveau de séparation des préoccupations.

Mots-clés : déploiement ; reconfiguration ; modèles à composants ; coordination ; parallélisme ; systèmes distribués.

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Abstract: Distributed computer systems, which run on multiple computers, are now commonplace and used even in critical systems. However, these systems are becoming more and more complex, in terms of scale, dynamicity and expected quality of service. Reconfiguration of distributed systems consists in changing their state at runtime. Distributed systems may be reconfigured for many reasons, including deploying them, updating them, adapting them to fulfill new requirements (in terms of user capacity, energy efficiency, reliability, costs, etc.) or even changing their capabilities.
Existing reconfiguration frameworks fall short of providing at the same time parallelism expressivity and separation of concerns between the different actors interacting with the system. The focus of this thesis is to prove that these properties can be reconciled by modelling precisely the life-cycle of each module of distributed systems, while providing appropriate interfaces between the different levels of conception. Two formal models implementing this idea are provided, one for the specific case of deployment and one for reconfiguration. Evaluation is performed on both synthetic and real use-cases and show that these models have a higher level of parallelism expressivity than their counterparts while conserving a good level of separation of concerns.

Keywords: deployment; reconfiguration; component models; coordination; parallelism; distributed systems

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