Archive ouverte HAL-LAAS
Not a member yet
12189 research outputs found
Sort by
Hovering stabilization of the DarkO tail-sitter drone with constant wind
No full textWe present two mathematical models of the DarkO tail-sitter convertible UAV developed and 3D printed at the École Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), in Toulouse (France). During a hover flight, the UAV is vertical, which offers a large wing area facing the wind. Thus, aerodynamic disturbances have a strong influence on the nonlinear UAV dynamics. Our models capture this behavior and allow us to characterize relevant equilibria, in the presence of a constant wind, and the corresponding wind-dependent linearized dynamics. Using a parametric family of models, we design an optimality-based robust static output feedback controller that uses two degrees of freedom on the orientation to stabilize the UAV in a hovering condition in spite of an unknown constant wind. This control law has been implemented in the Paparazzi autopilot software to obtain experimental results that validate our theory.</div
Computational inspection of VCSEL oxidation exploiting a spectrally-shaped illuminator
No full textNational audienceWe introduce a co-design approach for VCSEL fabrication monitoring using sinusoidal illumination, well-suited for multi-layer inspection tasks. This methodology not only broadens the range of monitoring tasks but also aims to enhance precision in optoelectronic manufacturing
Robustness of Coupled ODEs and PDEs, state-of-the-art and perspectives
No full textNational audienceObjective:Study of infinite dimensional systems, modeled by partial differential equations (PDEs), connected through boundary conditions to finite dimensional systems, modeled by ordinary differential equations (ODEs).Motivation:Allows modeling many physical phenomena, including transport processes, and interaction between heat diffusion and chemical reactions, with ODEs acting as sensors, controllers, and actuators. Limited research on the robust input-output approach for these systems.Innovative Aspects:- Robust control-like modeling of such heterogeneous systems, moving towards multi-dimensional space and multi-variable input-output systems.- Methodological tools like IQC or a new type of separator to produce numerically efficient analysis results for heterogeneous systems.- Methods for the synthesis of controllers or observers within the chosen formalism
Commande hybride des convertisseurs résonants
No full textNational audienceControl of power resonant converters is a field where Hybrid Dynamical Systems theory can be naturally applied due to the dual nature of the systems: the continuous one related to the dynamics of the passive components, and the discrete one related to the switches. In this work we develop a control strategy that ensures a self-oscillating behavior in which the frequency and the amplitude of the signals in the resonant tank can be modulated
Évaluation de topologies d'amplificateurs faible bruit et robustes en filière GaN pour applications radar ou télécom en bande X
No full textIn order to increase telecommunication data rates and enhance the precision and range of modern radar systems, improving the noise factor of a communication link has become crucial. As demonstrated by the FRIIS formula, the noise factor of a reception architecture is mainly determined by the noise factor of the first stage. It is, therefore, necessary to place a low-noise amplifier (LNA) upstream of the first stage. LNAs may face electromagnetic (EM) aggressions that can degrade or even render the system inoperative, depending on the intended application. Hence, it is essential to design LNAs that are robust against these EM aggressions. Due to their intrinsic characteristics (wide bandgap, high breakdown voltage, and good thermal conductivity), gallium nitride (GaN) technologies are excellent candidates for implementing low-noise amplifiers. The natural robustness offered by this material allows for the elimination of protection devices such as power limiters used in GaAs or SiGe technologies. Modern system constraints compel them to maintain their characteristics even when subjected to EM aggressions. Low-noise amplifier topologies must, therefore, meet the dual objective of high detectivity (low HF noise factor) and high linearity (high power) at usage frequencies. To increase the linearity of an LNA, one strategy involves oversizing the transistor (physical or electrical dimensions larger than those necessary for optimal noise factor). This approach improves nonlinear performance at the expense of noise parameters and/or small signals. This thesis proposes a novel approach that simultaneously exploits the nonlinear characteristics of an LNA design initially optimized for noise parameters by enhancing the nonlinear behavior of the active element through a change in its operating point. A comparative study and a broader state-of-the-art analysis position our solution within the spectrum of possibilities for achieving a low-noise and robust system.Dans l'optique d'accroitre les débits des télécommunications ainsi que la précision et la portée de détection des systèmes radars modernes, l'amélioration du facteur de bruit d'une liaison est devenue essentielle. Comme le démontre la formule de FRIIS , le facteur de bruit d'une architecture de réception est majoritairement déterminé par le facteur de bruit du premier étage. Il apparait alors nécessaire de placer en amont de cette dernière un amplificateur faible bruit (LNA). Ce dernier peut être confronté à des agressions électromagnétiques (EM) pouvant détériorer, voir rendre inopérant le système, en fonction de l'application visée. Il est donc nécessaire de concevoir des LNA robustes vis-à-vis de ces agressions EM. Par leurs caractéristiques intrinsèques (large bande interdite, tension de claquage élevée et bonne conductivité thermique...) les technologies nitrure de gallium (GaN) sont d'excellentes candidates pour l'implémentation d'amplificateur faible bruit. En effet, la robustesse naturelle offerte par ce matériau permet de s'affranchir des dispositifs de protection tels que les limiteurs de puissance utilisés en technologie GaAs ou SiGe. Les contraintes des systèmes modernes poussent ces derniers à maintenir leurs caractéristiques même lorsqu'ils sont soumis à des agressions EM. Les topologies d'amplificateurs faible bruit doivent donc pouvoir répondre au double objectif de forte détectivité (faible facteur de bruit HF) et de grande linéarité (forte puissance) aux fréquences d'utilisation. Afin d'augmenter la linéarité d'un LNA, une stratégie consiste à surdimensionner le transistor (dimensions physiques ou électriques plus importantes que celles nécessaires pour un facteur de bruit optimal). Les performances non linéaires se trouvent alors améliorées au détriment des paramètres de bruits et/ou petits signaux. Cette thèse propose une nouvelle approche permettant d'exploiter simultanément les caractéristiques non linéaires d'une conception de LNA initialement optimisée sur les paramètres de bruit en améliorant le comportement non-linéaire de l'élément actif via un changement de son point de repos. Cette stratégie oblige à des études plus poussées sur la stabilité de tels systèmes, et des chemins critiques de repolarisation, toujours délicats à appréhender pour les technologies nitrures. Une étude comparative ainsi qu'un état de l'art plus global permet de situer notre solution dans le spectre des possibilités offertes dans l'optique d'obtenir un système faible bruit et robuste. Des tests dynamiques et en bruit HF avant et après contraintes sous signal RF par créneau vient appuyer l'approche proposée
Laser Brillouin stimulé à polarisations croisées dans un résonateur Fabry-Pérot fibré de dispersion anormale
No full textNational audienceNous étudions le pompage continu d'une cavité Fabry-Pérot fibrée sous contrôle de biréfringence. Un laser Brillouin stimulé a pu être obtenu et des peignes de fréquences ont été générés en utilisant la diffusion Brillouin stimulée et le mélange à quatre-ondes
Intelligence artificielle pour les systèmes d'énergie renouvelable
No full textThe world is currently facing an increasing demand for energy despite the depletion of fossil fuels. This has led to a rapid growth of renewable energy sources, particularly photovoltaic solar energy (PV). However, the fluctuating nature of solar irradiation poses a challenge for the efficient and reliable management of PV solar systems. In recent years, artificial intelligence (AI) techniques have emerged as powerful tools to address the uncertainty associated with renewable energy systems, including PV solar systems. In this thesis, we propose the implementation of AI techniques for the optimal management of PV solar systems, with a focus on site adaptation, solar irradiation forecasting, and energy storage optimization. We review the state-of-the-art AI techniques applied to PV solar systems and propose novel solutions that leverage machine learning algorithms to enhance the performance of PV systems. Furthermore, we address the socio-economic and environmental context of PV solar systems by analyzing the impact of climate change on photovoltaic power potential and developing an interactive tool for estimating PV power potential. The research presented in this thesis is the result of a collaborative effort between the University of Los Andes and the Laboratory of Analysis and Architecture of Systems (LAAS-CNRS). Its aim is to contribute to the development of a sustainable and clean energy future.Le monde fait face à une demande croissante en énergie malgré la raréfaction des énergies fossiles, ce qui a conduit à une croissance rapide des sources d'énergie renouvelable, en particulier l'énergie solaire photovoltaïque (PV). Toutefois, la nature fluctuante de l'irradiation solaire pose un défi pour la gestion efficace et fiable des systèmes PV solaires. Au cours des dernières années, les techniques d'intelligence artificielle (IA) sont apparues comme des outils puissants pour faire face à l'incertitude des systèmes d'énergie renouvelable, y compris les systèmes PV solaires. Dans cette thèse, nous proposons la mise en œuvre de techniques d'IA pour la gestion optimale des systèmes PV solaires, en mettant l'accent sur l'adaptation au site, la prévision de l'irradiation solaire et l'optimisation du stockage d'énergie. Nous passons en revue l'état de l'art des techniques d'IA appliquées aux systèmes PV solaires et proposons de nouvelles solutions qui exploitent des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer les performances des systèmes PV. En outre, nous abordons le contexte socio-économique et environnemental des systèmes PV solaires, en analysant l'impact du changement climatique sur le potentiel de puissance photovoltaïque et en développant un outil interactif pour l'estimation du potentiel de puissance PV. La recherche présentée dans cette thèse est le résultat d'un travail conjoint entre l'Université de Los Andes et le Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes LAAS-CNRS, et vise à contribuer au développement d'un avenir énergétique durable et propre
A Hybrid Dynamical System Approach to the Impulsive Control of Spacecraft Rendezvous
No full textInternational audienceThis paper introduces a hybrid dynamical system methodology for managing impulsive control in spacecraft rendezvous and proximity operations under the Hill-Clohessy-Wiltshire model. We address the control design problem by isolating the out-of-plane from the in-plane dynamics and present a feedback control law for each of them. This law is based on a Lyapunov function tailored to each of the dynamics, capable of addressing thruster saturation and also a minimum impulse bit. These Lyapunov functions were found by reformulating the system's dynamics into coordinates that more intuitively represent their physical behavior. The effectiveness of our control laws is then shown through numerical simulation
