Catégorie : St. Jérôme

LINEACT-CESI, ENSICAEN

vendredi 20 septembre 2024, 10h
Salle des commissions
Campus Saint-Jérôme

Adaptive observers: From finite to infinite dimensional systems

Abstract:
This talk is devoted to adaptive observers for some classes of distributed parameters systems. We will show that several existing results for finite dimensional systems can be extended to infinite dimensional systems More precisely, new finite-dimensional adaptive observers are proposed for uncertain heat equation and a class of linear Kuramoto-Sivashinsky equation (KSE) with local output. The observers are based on the modal decomposition approach and use a classical persistent excitation condition to ensure prac tical exponential convergence of both states and parameters estimation. An important challenge of this work is that it treats the case when the function φ1(·,t) of the unknown part in the PDE model, depends on the spatial variable and φ1(·,t) ∈ L2(0,1) .

Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, IFISC (CSIC-UIB)

11 juillet 2024, 14h
Salle des commissions
Campus Saint-Jérôme
https://univ-amu-fr.zoom.us/j/88505334444?pwd=38rJZyBA8Df7TDvy1nCra7u0QstRaV.1

Pere Colet
Power grid frequency fluctuations in scenarios of large penetration of renewables

As the transition towards a sustainable energy system accelerates, conventional power plants are progressively replaced by variable renewable energy sources. This reduces the overall flexibility of the grid, requiring additional control strategies to ensure stable operation. We consider a model for the high-voltage grid including conventional and variable renewable generation, as well as demand variations. By assimilating load and generation data, the model reproduces frequency fluctuations with the current power mix with a high degree of accuracy. Moreover, it allows to simulate the frequency dynamics for different scenarios with a very high penetration of renewable energy. As a case study, we analyze the power grid of Gran Canaria, which is isolated, and the Balearic Islands, connected to mainland with a DC cable, considering an increasing share of, respectively wind and solar generation.

Damia Gomila
Power grid frequency fluctuations and smart devices with dynamic demand control

The increase of electric demand and the progressive integration of renewable sources threatens the stability of the power grid. To solve this issue, several methods have been proposed to control the demand side instead of increasing the spinning reserve in the supply side. Here we focus on dynamic demand control (DDC), a method in which smart devices can autonomously delay its scheduled operation if the electric frequency is outside a suitable range. DDC can effectively reduce small and medium size frequency fluctuations but, due to the need of recovering pending tasks, the probability of large demand peaks, and hence large frequency fluctuations, may actually increase. Although these events are very rare they can potentially trigger a failure of the system and therefore strategies to avoid them have to be addressed. We show also that an improved method including communication among DDC devices belonging to a given group, such that they can coordinate opposite actions to keep the group demand more stable can reduce the amount of pending tasks by a factor 10 while large frequency fluctuations are significantly reduced or even completely avoided.

Les séminaires internes ont pour but d’illustrer ce que fait chaque équipe dans des thématiques (méthodologiques applicatives) données.

Pour ce sujet, Paul Chauchat donne une présentation intitulée : Filtering with robust statistics: Insights, trends and questions

LIS (UMR CNRS 7020)

12 octobre 2023, 14.00
Salle des commissions
Campus St. Jérôme

Path Planning According to the Fault Tolerance and Modeling. Application in: Autonomous Emergency Landing for Aircraft

 In the field of controlling complex systems, a key focus is on developing strategies to handle technical, dynamic, structural defects, and faults. This study analyzes equation stability and state-space structure changes to identify stable system poles despite the presence of defects. Additionally, it employs Dubin’s equations to swiftly devise emergency landing routes. To implement in a case study project, we construct sample sets of stable poles for the system according to the defects and calculate corresponding path as admissible set. From these samples, we design a path planning system to select specific points. Our concept integrates Dubin’s path for emergency landings, enabling an optimization system to choose from admissible stable routes.

L2SN (UMR CNRS 6004) Nantes

27 avril 2023, 14.00
Salle des commissions
Campus St. Jérôme

Singular perturbation analysis for a coupled KdV-ODE system

This talk will be about the singular perturbation analysis of
a Korteweg-de Vries equation, which is a nonlinear PDE modeling waves on
shallow water surfaces, coupled with an ODE. The coupled system may
admit different time-scales, and this particular feature will be taken
into account when analysing the asymptotic stability of the coupled
system. To introduce our methodology, we will first explain how it can
be applied on scalar ODEs. We will then give some insights on the
difficulties when applying it on already known coupled PDE-ODE systems.
Finally, we will show how one can apply this methodology for the KdV-ODE
system under consideration. This talk is based on a joint work with
Eduardo Cerpa, professor at the Universidad Catolica de Chile.

LIMOS (UMR CNRS 6158 – UCA – Clermont Auvergne INP)

30 mars 2023, 14.00
Salle des commissions
Campus St. Jérôme

Reproductibilité et répétabilité des simulations stochastiques.

L’un des critères majeurs de la scientificité d’une étude de recherche est la reproductibilité. Dans cet exposé, nous présenterons les principales définitions autour de la reproductibilité, elles ont évolué récemment à l’ACM en 2020. Nous examinerons dans quelle mesure les travaux d’informatique et de simulation sont concernés. Nous donnerons quelques exemples d’applications incluant des simulations stochastiques parallèles, qui sont trop souvent présentées comme non reproductibles. Toute personne souhaitant produire un travail scientifique en simulation a intérêt à prêter attention à la reproductibilité numérique de ses résultats. Des différences significatives peuvent être observées dans les résultats de simulations parallèles si les meilleures pratiques ne sont pas appliquées. Nous verrons que même dans ce contexte, il est possible de reproduire les mêmes résultats numériques en mettant en œuvre une méthode rigoureuse testée jusqu’à un milliard de threads. Il est ainsi possible de vérifier les résultats parallèles avec leurs contreparties séquentielles et ce avant un passage « à l’échelle », gagnant ainsi en confiance dans les modèles développés. Ce séminaire présentera quelques bonnes pratiques pour des simulations stochastiques parallèles, permettant même de faire face erreurs silencieuses qui impactent les supercalculateurs (dont la machine Exascale présentée l’an passé à Hambourg). 

Biographie :

David Hill est professeur à l’Université Clermont Auvergne, il effectue ses recherches au LIMOS (UMR CNRS 6158 – UCA – Clermont Auvergne INP). Après un doctorat en 1993 et une Habilitation à diriger les recherches en 2000 dans le domaine de la simulation stochastique à événements discrets appliquée à l’environnement ou aux Sciences Fondamentales, il a servi à l’Université Blaise Pascal en tant que Vice-Président délégué au TIC, à la direction du centre Régional de Calcul (CRRI) et 2 fois en tant que directeur adjoint de l’ISIMA (école d’ingénieur clermontoise membre de Clermont Auvergne INP). David Hill s’occupe actuellement de la Graduate Track de l’INP. Il s’intéresse à la thématique de la recherche reproductible à partir de 2014 et a récemment supervisé des recherches au CERN en calcul à hautes performances. 

Patrick Siarry
LISSI – UPEC

02 Juin 2022, 14.00
salle des commissions
Campus St. Jérôme

Quelques travaux sur les métaheuristiques en optimisation continue

Dans cet exposé, nous présentons tout d’abord le cadre général de l’optimisation continue « difficile »: après une brève description de quelques applications typiques, nous soulignons les difficultés propres aux problèmes continus.
Nous décrivons ensuite quelques pièges de l’adaptation des métaheuristiques à des problèmes à variables continues.
Puis nous présentons, à titre d’illustration, les méthodes que nous avons proposées pour adapter deux métaheuristiques : le recuit simulé et les algorithmes de colonie de fourmis.
Nous décrivons ensuite quelques travaux récents en optimisation dynamique.
Enfin, nous présentons notre contribution relative à l’optimisation par essaim de particules.

Mohamed Bouri
Rehabilitation and Assistive Robotics (REHAssist) Research Group.
Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)

09 Septembre 2021, 10.00
salle des commissions
Campus Saint-Jérôme, Marseille

Exosquelettes des membres inférieurs: une solution pour la promotion et la rééducation de la marche.

Dr Mohamed Bouri is a roboticist, specialized in the development and 
control of complex robotics structures. He leads the research group 
« Rehabilitation and Assistive Robotics (REHAssist) » at Ecole 
Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). His research focuses on 
« Medical robotics » for rehabilitation, lower limb exoskeletons and 
surgical applications.

Yacine Chitour
L2S-CentraleSupélec

 

21 Novembre 2019, 14.00
salle des commissions
Campus St. Jérôme

Finite time stabilization for chains of integrators

In this talk, I will present various techniques of stabilization in finite time for perturbed and unperturbed chains of integrators. These issues arise in sliding mode control.
Joint work with M Harmouche and S Laghrouche.

Gabriel Wainer
Carleton University

 

21 Octobre 2019, 14.00
salle des commissions
Campus St. Jérôme

Discrete-Event Modeling and Simulation Methodologies: Past, Present and Future

Modeling and Simulation methods have been used to better analyze the behavior of complex physical systems and it is now common to use simulation as a part of the scientific and technological discovery process. M&S advanced thanks to the improvements in computer technology, which, in many cases, resulted in the development of simulation software using ad-hoc techniques.

Formal M&S appeared in order to try to improve the development task of very complex simulation systems. Some of these techniques proved to be successful in providing a sound base for the development of discrete-event simulation models, improving the ease of model definition and enhancing the application development tasks; reducing costs and favoring reuse.

The DEVS formalism is one of these techniques, which proved to be successful in providing means for modeling while reducing development complexity and costs. DEVS model development is based on a sound theoretical framework. The independence of M&S tasks made possible to run DEVS models on different environments (personal computers, parallel computers, real-time equipment, and distributed simulators) and middleware.

We will present a historical perspective of discrete-event M&S methodologies, showing different modeling techniques. We will introduce DEVS origins and general ideas, and compare it with some of these techniques. We will then show the current status of DEVS M&S, and we will discuss a technological perspective to solve current M&S problems (including real-time simulation, interoperability and model-centered development techniques). We will show some examples of the current use of DEVS, including applications in different fields.

We will finally show current open topics in the area, which include advanced methods for centralized, parallel or distributed simulation, the need of real-time modeling techniques, and our view in these fields.