Commande par mode glissant dédiées à un système aéroélastisue

Abstract

Résumé Ce mémoire traite la commande du système aéroélastique non linéaire pour un écoulement instationnaire utilisant les approches par mode glissant et par mode glissant avec observateur à gain élevé, appliquées sur le modèle de l’aile TAMU WING II décrit par sa représentation d’état, dans le but de retarder l’apparition du phénomène de flottement pour ce système. L’approche par mode glissant repose sur la conception d’une fonction de commutation pour amener la trajectoire d’état du système à une surface de glissement, et l’obliger à rester au voisinage de cette surface afin de converger vers la position d’équilibre. L’approche par mode glissant avec observateur à gain élevé ressemble à celle par mode glissant, sauf que les lois de commande s’appliquent aux erreurs d’observation pour que la trajectoire d’état estimé tende vers celle de l’état réel. Et elle repose sur le bon choix des paramètres de la commande pour amener cette trajectoire à la surface de glissement, et y rester jusqu'à la position d’équilibre. A travers l’étude de la stabilité du système en lui appliquant ces deux lois de commande, nous avons montré l’efficacité de chaque commande pour améliorer la vitesse critique de flottement d’une façon significative.

This work deals with the control of the nonlinear aeroelastic system in unsteady aerodynamic flow using sliding mode and sliding mode with high gain observer, applied to the model of the TAMU WING II described by its state representation, in order to delay the occurrence of the flutter phenomenon for this system. The sliding mode approach is based on the design of a switching function to drive the system state trajectory to a sliding surface and maintain it in the vicinity of that surface for the rest of the time until the equilibrium position. The sliding mode with high gain observer approach is similar to sliding mode approach, except that the control laws are applied to observation errors so that the estimated state trajectory tends towards the actual state trajectory. And it is based on the right choice of the control parameters in order to drive the state trajectory to the equilibrium position. By studying the stability of the system and applying these two types of control, we have shown the efficiency of each control to improve the critical float velocity significantly