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Équipe

Systèmes non linéaires et complexité
Responsable(s) d'équipe : Gildas BESANÇON    Mirko FIACCHINI


L'équipe Systèmes non linéaires et complexité (SysCo) développe de façon formalisée des méthodologies de l'Automatique, au service d'un large spectre de domaines d'application. L'objectif est de maintenir un équilibre entre la rigueur des formulations proposées et leur applicabilité effective sur les procédés concrets. La prise en compte explicite des non linéarités des modèles, et plus généralement d’une complexité croissante tant au niveau des systèmes (grandes dimensions,  contraintes,  caractéristiques hybrides…) qu’au niveau des exigences industrielles ou des normes environnementales, est au cœur des activités de l’équipe. Les recherches s'appuient principalement sur la théorie de l’automatique non linéaire, les observateurs, la commande prédictive, l'optimisation ou les méthodes de Lyapunov, et se déclinent selon les systèmes non linéaires, les systèmes en dimension infinie, les systèmes hybrides ou à événements discrets.

Les domaines d'application majeurs de l'équipe sont l'énergie, l'environnement, les procédés, la robotique,  ainsi que les systèmes embarqués, miniaturisés, ou relatifs à la santé.

 




Dernières publications de l'équipe

Behavioral cloning for fatigue-oriented wind turbine optimal predictive control

David Collet, Mazen Alamir, Domenico Di Domenico, Guillaume Sabiron. Behavioral cloning for fatigue-oriented wind turbine optimal predictive control. International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems, Aug 2020, Cambridge, United Kingdom. ⟨hal-02610805⟩

On the use of Data-Driven Cost Function Identification in Parametrized NMPC

Mazen Alamir. On the use of Data-Driven Cost Function Identification in Parametrized NMPC. 2020. ⟨hal-02569083⟩

Model Based Approach for Online Monitoring of Aluminum Production Process

Lucas José da Silva Moreira, Gildas Besancon, Francesco Ferrante, Mirko Fiacchini, Herve Roustan. Model Based Approach for Online Monitoring of Aluminum Production Process. TMS Annual Meeting, Mar 2020, San Antonio, United States. ⟨hal-02444509⟩


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