Soutenance de thèse de Hiba Fawzia Bouchama

Résumé

Ce travail de thèse contribue au projet collaboratif « Train de Fret Autonome »' porté par la SNCF et a pour but d’automatiser la conduite du train de Fret afin de garantir une conduite autonome fiable et sécurisée dans toutes conditions environnementales. Dans ce contexte, nos contributions concernent le développement d’estimateurs permettant de reconstruire avec précision la position et la vitesse longitudinale du train dans des conditions variables d’adhérence roue-rail.

La difficulté majeure provient du fait que les capteurs odométriques embarqués fournissent une mesure de la rotation des roues au niveau des essieux mais ne détectent pas directement le phénomène de glissement des roues, ce qui entraîne une grande imprécision au niveau de l’estimation de la vitesse longitudinale du train. Pour faire face à ce problème, il est nécessaire de faire un recalage précis en utilisant la position du train mesurée par des radio-balises installées sur le rail. Néanmoins, cette mesure est discrète avec une période d’échantillonnage variable.

L’un des challenges est de considérer les mesures du train qui combinent à la fois des mesures considérées continues et des mesures apériodiquement échantillonnées. Ainsi, la principale contribution théorique de cette thèse est la conception d’un observateur continu-discret pour une classe de systèmes multi-entrées/multi-sorties avec des sorties continues entachées de bruits de mesures et des sorties apériodiquement échantillonnées. Cet observateur est conçu pour répondre au cahier de charge du projet ``Train de Fret Autonome'' afin d’estimer la vitesse du train dans des conditions variables d’adhérence. Les performances de cet observateur sont montrées en simulation et comparées avec d’autres approches d’estimation de la vitesse du train puis ensuite validées expérimentalement via une campagne d’essais réalisée au Centre d’Essai Ferroviaire de Tronville-en-Barrois.

Mots-clés

Train autonome, synthèse d’observateurs, force d’adhérence, mesures continues et apériodiquement échantillonnées, observateur continu-discret (CDO), gain exponentiel variant dans le temps.

Composition du jury

Mme. Lydie NOUVELIERE, Maitresse des conférences HDR, Université d'Evry Val d'Essonne (Rapporteur)
Mondher FARZA, Professeur des universités HDR, Université de Caen Normandie (Rapporteur)
Kevin GUELTON, Professeur des universités HDR, Université de Reims Champagne-Ardenne (Examinateur)
Jimmy LAUBER, Professeur des universités HDR, Institut Nationale des Sciences Appliquées (Directeur de thèse)
Michael DEFOORT, Professeur des universités HDR, Institut Nationale des Sciences Appliquées (Co-directeur de thèse)
Denis BERDJAG, Maitre des conférences, Université Polytechnique Hauts-de-France (Co-encadrant)
Smail ZIANI, IRT Railenium (Invité)