Luận án tiến sĩ multi layer distributed controlof complex systems with communication constraints application to irrigation channels

Luận án tiến sĩ về điều khiển phân tán đa lớp cho hệ thống phức tạp, ứng dụng trong kênh tưới tiêu. Nghiên cứu giải pháp hiệu quả với ràng buộc truyền thông.

Trường đại học

Univ. Grenoble Alpes

Chuyên ngành

Automatique-Productique

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Thèse

2017

137
4
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1: Modeling of irrigation channels using the Lattice Boltzmann method

1.1. Characterization of irrigation channels

1.2. Modeling of an irrigation channel using classical Saint-Venant equations

1.3. Modeling of an irrigation channel using Lattice Boltzmann method

1.3.1. Hydrodynamic model of free-surface flow

1.3.2. Boundary conditions used to generate the dynamics of the irrigation channel

1.3.3. Coupling D1Q3 LB models of multiple reaches

1.3.4. Validation of D1Q3 LB method

1.4. Modularity in modeling of free-surface channels using a library

1.5. Simulation schemes and results

1.6. Considering a real irrigation channel and data requirements for model setup

2. CHƯƠNG 2: Composite metric design for the dynamic routing in networked control systems

2.1. Motivation: A hybrid network for NCSs

2.1.1. Communication constraints in NCSs

2.1.2. A hybrid network for heterogeneous components of the NCS

2.2. 6LoWPAN technology suitable for the NCS hybrid network

2.3. Different QoS requirements of control applications

2.4. Dynamic routing design for the hybrid network

2.4.1. Network model and formal representation of metrics

2.4.2. Requirements for the routing protocol using a designed metric

2.4.3. Metric composition methods

2.4.4. A composite routing metric

2.4.5. Challenges in the design of a composite metric

2.5. Case study: Networked control systems using the RPL routing protocol

2.5.1. Considered network topology

2.5.2. Results of other approaches

3. CHƯƠNG 3: Asynchronous information consensus in distributed control of irrigation channels

3.1. Problem statements for asynchronous discrete-time system

3.2. Distributed model predictive control of irrigation channels

3.2.1. Definition and management of shared information

3.2.2. Asynchronous information consensus in distributed control of irrigation channels

3.3. Convergence analysis of the asynchronous information consensus

3.4. Generalized consensus problems in a leader-switching system

4. CHƯƠNG 4: Distributed Model Predictive Control of Irrigation Channels

4.1. Model predictive control of irrigation channels

4.2. Structural and operational constraints

4.3. Distributed control scheme integrated consensus protocol for cooperative controllers

4.4. Decentralized control algorithm

4.5. Distributed model predictive control using cooperative controllers

4.5.1. Definition and management of shared information

4.5.2. Design of cooperative controllers

5. CHƯƠNG 5: Conclusions and future research

Acknowledgements

Abstract

Résumé

Publications

Table of contents

List of figures

List of tables

Nomenclature

References

Tóm tắt

I. Tổng quan Điều khiển phân tán đa lớp cho tưới tiêu

Hệ thống tưới tiêu hiện đại ngày càng phức tạp, đòi hỏi các phương pháp điều khiển tiên tiến để đảm bảo hiệu quả sử dụng nước và năng lượng. Điều khiển phân tán đa lớp nổi lên như một giải pháp tiềm năng, cho phép quản lý hệ thống một cách linh hoạt và thích ứng với các điều kiện thay đổi. Phương pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất tưới tiêu mà còn giảm thiểu chi phí vận hành và bảo trì. Bài viết này sẽ đi sâu vào khái niệm, lợi ích và ứng dụng thực tế của điều khiển phân tán đa lớp trong hệ thống tưới tiêu phức tạp. Theo nghiên cứu của Nguyen (2017), điều khiển phân tán đa lớp có khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý nước trong các hệ thống tưới tiêu lớn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu và nguồn nước ngày càng khan hiếm. Quản lý nước hiệu quả là chìa khóa cho sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp. Bên cạnh đó, hệ thống còn giúp tối ưu hóa tưới tiêu bằng cách điều chỉnh lượng nước tưới phù hợp với từng loại cây trồng, giai đoạn sinh trưởng, và điều kiện thời tiết. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm nước mà còn cải thiện năng suất và chất lượng sản phẩm.

1.1. Khái niệm điều khiển phân tán trong hệ thống tưới tiêu

Điều khiển phân tán trong hệ thống tưới tiêu là phương pháp điều khiển mà các quyết định được đưa ra bởi nhiều bộ điều khiển cục bộ, thay vì một bộ điều khiển trung tâm duy nhất. Mỗi bộ điều khiển cục bộ chịu trách nhiệm quản lý một phần nhỏ của hệ thống, ví dụ như một khu vực tưới cụ thể hoặc một thiết bị điều khiển dòng chảy. Ưu điểm của phương pháp này là khả năng chịu lỗi cao, tính linh hoạt và khả năng mở rộng dễ dàng. Hệ thống có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi một số bộ điều khiển cục bộ gặp sự cố. Theo Nguyen (2017), điều khiển phân tán đặc biệt phù hợp với các hệ thống tưới tiêu lớn và phức tạp, nơi mà việc quản lý tập trung trở nên khó khăn và kém hiệu quả.

1.2. Ưu điểm của điều khiển đa lớp so với các phương pháp khác

So với các phương pháp điều khiển truyền thống, điều khiển đa lớp mang lại nhiều ưu điểm vượt trội. Thay vì chỉ có một lớp điều khiển duy nhất, hệ thống được chia thành nhiều lớp khác nhau, mỗi lớp thực hiện một chức năng cụ thể. Lớp dưới cùng thực hiện các chức năng điều khiển cơ bản, chẳng hạn như điều khiển van và bơm. Lớp trên cùng thực hiện các chức năng quản lý và tối ưu hóa, chẳng hạn như phân bổ nước và dự báo nhu cầu nước. Việc phân chia hệ thống thành nhiều lớp giúp đơn giản hóa quá trình thiết kế và bảo trì, đồng thời tăng cường tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống. Điều này cho phép hệ thống dễ dàng thích ứng với các thay đổi trong điều kiện vận hành, chẳng hạn như thay đổi về nhu cầu nước, thời tiết, hoặc giá năng lượng.

II. Thách thức Quản lý hệ thống tưới tiêu phức tạp hiện nay

Hệ thống tưới tiêu hiện đại đối mặt với nhiều thách thức, từ việc đảm bảo cung cấp đủ nước cho cây trồng đến việc giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Việc quản lý kênh tưới tiêu hiệu quả đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các yếu tố kỹ thuật, kinh tế và xã hội. Một trong những thách thức lớn nhất là sự biến động của nguồn nước, do tác động của biến đổi khí hậu và sự cạnh tranh sử dụng nước từ các ngành kinh tế khác. Điều này đòi hỏi các hệ thống tưới tiêu phải có khả năng thích ứng nhanh chóng với các điều kiện thay đổi. Bên cạnh đó, việc tối ưu hóa tưới tiêu cũng là một thách thức lớn. Các phương pháp tưới tiêu truyền thống thường không hiệu quả, dẫn đến lãng phí nước và năng lượng. Do đó, cần có các giải pháp tưới tiêu thông minh, có khả năng điều chỉnh lượng nước tưới phù hợp với nhu cầu thực tế của cây trồng.

2.1. Các vấn đề về truyền thông trong điều khiển phân tán

Trong hệ thống điều khiển phân tán, việc truyền thông giữa các bộ điều khiển cục bộ là yếu tố then chốt để đảm bảo hoạt động hiệu quả của toàn hệ thống. Tuy nhiên, việc truyền thông trong môi trường thực tế có thể gặp nhiều khó khăn, chẳng hạn như độ trễ mạng, mất gói tin và giới hạn băng thông. Những vấn đề này có thể ảnh hưởng đến khả năng phối hợp giữa các bộ điều khiển cục bộ, dẫn đến hiệu suất hệ thống giảm sút. Nghiên cứu của Nguyen (2017) đã chỉ ra rằng việc thiết kế một hệ thống truyền thông đáng tin cậy và hiệu quả là một trong những thách thức lớn nhất trong việc triển khai điều khiển phân tán cho các hệ thống phức tạp. Giao thức truyền thông cần được lựa chọn và cấu hình một cách cẩn thận để đảm bảo rằng các bộ điều khiển cục bộ có thể trao đổi thông tin một cách nhanh chóng và chính xác.

2.2. Yêu cầu về tính toán và tài nguyên cho hệ thống phức tạp

Việc triển khai điều khiển phân tán đa lớp cho hệ thống phức tạp như kênh tưới tiêu đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên tính toán và lưu trữ. Mỗi bộ điều khiển cục bộ cần có khả năng xử lý dữ liệu từ các cảm biến, thực hiện các thuật toán điều khiển và giao tiếp với các bộ điều khiển khác. Ngoài ra, hệ thống cần có khả năng lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu lịch sử để hỗ trợ các chức năng quản lý và tối ưu hóa. Điều này đòi hỏi các bộ điều khiển cục bộ phải có cấu hình phần cứng và phần mềm đủ mạnh, đồng thời hệ thống cần có một cơ sở hạ tầng mạng đủ lớn và băng thông cao. Việc quản lý và bảo trì các tài nguyên này cũng là một thách thức không nhỏ, đặc biệt là trong các hệ thống lớn và phân tán.

III. Cách triển khai Điều khiển đa lớp dựa trên mô hình cho tưới tiêu

Điều khiển đa lớp dựa trên mô hình là một phương pháp hiệu quả để quản lý hệ thống tưới tiêu phức tạp. Phương pháp này sử dụng một mô hình toán học để mô phỏng hoạt động của hệ thống, từ đó đưa ra các quyết định điều khiển tối ưu. Lớp dưới cùng của hệ thống thực hiện các chức năng điều khiển cơ bản, chẳng hạn như điều khiển van và bơm, dựa trên các tín hiệu điều khiển được cung cấp bởi lớp trên cùng. Lớp trên cùng sử dụng mô hình hệ thống để dự đoán tác động của các quyết định điều khiển khác nhau, từ đó lựa chọn quyết định tốt nhất để đạt được các mục tiêu đặt ra. Việc sử dụng mô hình giúp hệ thống có khả năng thích ứng tốt hơn với các điều kiện thay đổi và tối ưu hóa hiệu suất tưới tiêu. Theo Nguyen (2017), việc xây dựng một mô hình chính xác và đáng tin cậy là yếu tố then chốt để đảm bảo thành công của phương pháp này. Mô hình hóa hệ thống cần phải bao gồm tất cả các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thống, chẳng hạn như đặc tính thủy lực của kênh tưới, nhu cầu nước của cây trồng và điều kiện thời tiết.

3.1. Sử dụng thuật toán điều khiển dự đoán MPC trong phân tán

Điều khiển dự đoán (MPC) là một thuật toán điều khiển tiên tiến, cho phép dự đoán tác động của các quyết định điều khiển trong tương lai và đưa ra các quyết định tối ưu dựa trên dự đoán đó. MPC đặc biệt phù hợp với các hệ thống phức tạp, nơi mà tác động của các quyết định điều khiển có thể không rõ ràng hoặc có thể bị trễ. Trong điều khiển phân tán, MPC có thể được sử dụng để điều khiển các bộ điều khiển cục bộ một cách phối hợp, đảm bảo rằng toàn hệ thống hoạt động một cách hiệu quả. Mỗi bộ điều khiển cục bộ sử dụng MPC để dự đoán tác động của các quyết định điều khiển của mình đến các bộ điều khiển khác, từ đó đưa ra các quyết định tối ưu để đạt được các mục tiêu chung của hệ thống. Theo Nguyen (2017), việc sử dụng MPC trong điều khiển phân tán có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tưới tiêu và giảm thiểu chi phí tưới tiêu.

3.2. Tích hợp mạng cảm biến không dây WSN và IoT cho tưới tiêu

Việc tích hợp mạng cảm biến không dây (WSN)IoT trong tưới tiêu mang lại nhiều lợi ích to lớn. WSN cho phép thu thập dữ liệu thời gian thực từ nhiều vị trí khác nhau trong hệ thống, chẳng hạn như độ ẩm đất, mực nước kênh và điều kiện thời tiết. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xây dựng mô hình hệ thống chính xác hơn, dự đoán nhu cầu nước và điều khiển các thiết bị tưới tiêu một cách thông minh. IoT cho phép kết nối các thiết bị tưới tiêu với internet, cho phép điều khiển và giám sát hệ thống từ xa. Điều này giúp giảm thiểu chi phí vận hành và bảo trì, đồng thời tăng cường khả năng phản ứng của hệ thống với các sự kiện bất ngờ. Theo Nguyen (2017), việc tích hợp WSN và IoT là một xu hướng tất yếu trong phát triển nông nghiệp thông minhnông nghiệp chính xác.

IV. Ứng dụng Điều khiển phân tán đa lớp cho kênh tưới tiêu Bourne

Nghiên cứu của Nguyen (2017) đã áp dụng thành công điều khiển phân tán đa lớp cho kênh tưới tiêu Bourne ở Pháp. Hệ thống điều khiển được thiết kế để tối ưu hóa việc phân bổ nước và giảm thiểu thất thoát nước trong kênh. Mô hình hệ thống được xây dựng dựa trên các phương trình Saint-Venant và phương pháp Lattice Boltzmann. Hệ thống truyền thông được thiết kế dựa trên kiến trúc mạng lai, kết hợp giữa mạng có dây và mạng không dây. Thuật toán điều khiển được sử dụng là MPC phân tán, với các bộ điều khiển cục bộ được đặt tại các vị trí khác nhau trong kênh. Kết quả cho thấy rằng hệ thống điều khiển phân tán đa lớp có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tưới tiêu và giảm thiểu thất thoát nước so với các phương pháp điều khiển truyền thống. Phân bổ nước hợp lý góp phần quan trọng vào việc đảm bảo công bằng cho người sử dụng.

4.1. Mô hình hóa và mô phỏng kênh tưới tiêu thực tế

Để triển khai điều khiển phân tán đa lớp cho kênh tưới tiêu Bourne, Nguyen (2017) đã xây dựng một mô hình toán học chi tiết của kênh. Mô hình này bao gồm các phương trình Saint-Venant để mô tả dòng chảy trong kênh và phương pháp Lattice Boltzmann để mô phỏng các hiện tượng thủy lực phức tạp. Mô hình này được sử dụng để mô phỏng hoạt động của kênh trong các điều kiện khác nhau và để đánh giá hiệu quả của các thuật toán điều khiển khác nhau. Việc mô phỏng kênh tưới tiêu thực tế là một bước quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống điều khiển có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường thực tế. Mô hình hóa hệ thống giúp hiểu rõ hơn về hành vi của hệ thống và đưa ra các quyết định điều khiển phù hợp.

4.2. Kết quả thử nghiệm và đánh giá hiệu quả thực tế

Sau khi xây dựng mô hình và thiết kế hệ thống điều khiển, Nguyen (2017) đã tiến hành các thử nghiệm thực tế trên kênh tưới tiêu Bourne để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Kết quả cho thấy rằng hệ thống điều khiển phân tán đa lớp có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tưới tiêu và giảm thiểu thất thoát nước so với các phương pháp điều khiển truyền thống. Hệ thống cũng có khả năng thích ứng tốt với các điều kiện thay đổi, chẳng hạn như thay đổi về nhu cầu nước, thời tiết, hoặc sự cố thiết bị. Việc đánh giá hiệu quả thực tế là một bước quan trọng để chứng minh tính khả thi và hiệu quả của hệ thống điều khiển phân tán đa lớp. Các kết quả này cho thấy tiềm năng to lớn của phương pháp này trong việc giải quyết các vấn đề quản lý nước trong ngành nông nghiệp.

V. Hướng phát triển Tương lai của điều khiển phân tán đa lớp

Tương lai của điều khiển phân tán đa lớp trong hệ thống tưới tiêu hứa hẹn nhiều tiềm năng phát triển. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện các thuật toán điều khiển, tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạohọc máy, và mở rộng phạm vi ứng dụng sang các hệ thống tưới tiêu khác nhau. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tưới tiêu có thể giúp hệ thống tự động học hỏi và thích ứng với các điều kiện thay đổi, từ đó cải thiện hiệu suất tưới tiêu và giảm thiểu chi phí tưới tiêu. Ngoài ra, việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo, chẳng hạn như năng lượng mặt trời, có thể giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Năng lượng hiệu quả là một yếu tố quan trọng trong phát triển bền vững của ngành nông nghiệp.

5.1. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tối ưu hóa điều khiển

Trí tuệ nhân tạo (AI)học máy (ML) có thể được sử dụng để tối ưu hóa điều khiển phân tán đa lớp trong hệ thống tưới tiêu. AI có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu nước, điều khiển các thiết bị tưới tiêu một cách thông minh và phát hiện các sự cố trong hệ thống. ML có thể được sử dụng để học hỏi từ dữ liệu lịch sử và cải thiện hiệu suất của các thuật toán điều khiển. Theo Nguyen (2017), việc sử dụng AI và ML có thể giúp hệ thống tự động học hỏi và thích ứng với các điều kiện thay đổi, từ đó cải thiện hiệu suất tưới tiêu và giảm thiểu chi phí tưới tiêu. Việc này đòi hỏi việc thu thập và phân tích dữ liệu tưới tiêu một cách hiệu quả.

5.2. Nghiên cứu về an ninh mạng và bảo mật dữ liệu cho hệ thống

Khi hệ thống tưới tiêu ngày càng trở nên kết nối và thông minh hơn, vấn đề an ninh mạng cho hệ thống tưới tiêubảo mật dữ liệu trở nên ngày càng quan trọng. Các hệ thống điều khiển phân tán có thể dễ bị tấn công mạng, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, chẳng hạn như gián đoạn hoạt động, mất dữ liệu hoặc thậm chí là phá hoại. Do đó, cần có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ hệ thống khỏi các mối đe dọa này. Nguyen (2017) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế các hệ thống điều khiển an toàn và đáng tin cậy, có khả năng chống lại các cuộc tấn công mạng và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Bảo mật hệ thống là yếu tố quan trọng để đảm bảo sự tin cậy và bền vững của hệ thống điều khiển phân tán đa lớp.

VI. Kết luận Tiềm năng của điều khiển phân tán đa lớp tưới tiêu

Điều khiển phân tán đa lớp mang lại một giải pháp hứa hẹn cho việc quản lý hệ thống tưới tiêu phức tạp. Phương pháp này cho phép quản lý hệ thống một cách linh hoạt, thích ứng và hiệu quả, giúp tối ưu hóa việc phân bổ nước, giảm thiểu thất thoát nước và tiết kiệm năng lượng. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua, nhưng tiềm năng của điều khiển phân tán đa lớp là rất lớn, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu và nguồn nước ngày càng khan hiếm. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển các công nghệ liên quan sẽ giúp mở rộng phạm vi ứng dụng của phương pháp này và góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp. Phát triển bền vững là mục tiêu quan trọng của các hệ thống tưới tiêu hiện đại.

6.1. Tóm tắt các lợi ích chính của phương pháp điều khiển này

Điều khiển phân tán đa lớp mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho hệ thống tưới tiêu, bao gồm: Tối ưu hóa hiệu suất tưới tiêu, giảm thiểu thất thoát nước, tiết kiệm năng lượng, tăng cường tính linh hoạt và khả năng thích ứng, cải thiện độ tin cậy và khả năng chống chịu lỗi, giảm thiểu chi phí vận hành và bảo trì. Các lợi ích này làm cho điều khiển phân tán đa lớp trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các hệ thống tưới tiêu hiện đại. Theo Nguyen (2017), các lợi ích này có thể giúp cải thiện đáng kể quản lý nước và góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành nông nghiệp.

6.2. Khuyến nghị cho các nghiên cứu và ứng dụng trong tương lai

Các nghiên cứu và ứng dụng trong tương lai nên tập trung vào việc cải thiện các thuật toán điều khiển, tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạohọc máy, mở rộng phạm vi ứng dụng sang các hệ thống tưới tiêu khác nhau, và nghiên cứu về an ninh mạngbảo mật dữ liệu. Ngoài ra, cần có các nghiên cứu về các yếu tố kinh tế và xã hội ảnh hưởng đến việc triển khai điều khiển phân tán đa lớp. Nguyen (2017) khuyến nghị rằng các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc giải quyết các thách thức này để tối đa hóa tiềm năng của điều khiển phân tán đa lớp và đảm bảo rằng phương pháp này được ứng dụng một cách hiệu quả và bền vững trong ngành nông nghiệp.

15/05/2025
Luận án tiến sĩ multi layer distributed controlof complex systems with communication constraints application to irrigation channels

Trích đoạn nội dung tài liệu

THÈSE Pour obtenir le grade de DOCTEUR DE LA COMMUNAUTÉ UNIVERSITÉ GRENOBLE ALPES Spécialité : AUTOMATIQUE-PRODUCTIQUE Arrêté ministérial : 25 Mai 2016 Présentée par Le-Duy-Lai NGUYEN Thèse dirigée par Monsieur Laurent LEFÈVRE et co-encadrée par Monsieur Denis GENON-CATALOT préparée au sein Laboratoire de Conception et d’Intégration des Sys- tèmes (LCIS - EA 3747) dans l’École Doctorale Électronique, Électrotechnique, Automatique et Traitement du Signal (EEATS - ED 220) Contrôle distribué multi-couches des systèmes complexes avec con- traintes de communication : applica- tion aux systèmes d’irrigation Multi-layer distributed control of complex sys- tems with communication constraints: applica- tion to irrigation channels Thèse soutenue publiquement le 19 Décembre 2017, devant le jury composé de : Monsieur, Jean-Marc THIRIET Professeur - GIPSA-Lab, Univ. Grenoble Alpes, Président Monsieur, Eric DUVIELLA Professeur - IMT, Ecole des Mines de Douai, Rapporteur Monsieur, Michel ROBERT Professeur - CRAN, Univ. de Lorraine, Rapporteur Monsieur, Bastien CHOPARD Professeur - CUI, Univ. de Genève, Examinateur Monsieur, Laurent LEFÈVRE Professeur - LCIS, Institut Polytechnique de Grenoble, Directeur de thèse Monsieur, Denis GENON-CATALOT Maître de conférence - LCIS, Univ.

Grenoble Alpes, Co-Encadrant Multi-layer distributed control of complex systems with communication constraints: application to irrigation channels Le-Duy-Lai NGUYEN Supervisors: Prof. Laurent LEFÈVRE Assoc. Denis GENON-CATALOT Univ. Grenoble Alpes, Grenoble INP*, LCIS, 26000 Valence, France * Institute of Engineering Univ.

Grenoble Alpes Address: 50, Rue Barthélémy de Laffemas - BP54 26902 VALENCE Cedex 09 - FRANCE This dissertation is submitted for the degree of Doctor of Philosophy December 2017 I would like to dedicate this thesis to my loving and lovely family, especially, my wife Vy-Nha and my two princes Gia-An and Gia-Khang. Acknowledgements It is a great milestone in one’s life to engage in the doctoral study and success the Ph. This doctoral thesis, like most research works, is the result of a curious and inquisitive spirit, coupled with plenty of hard work and persistence. Naturally, it was difficult at times, but overall, the fulfilling moments far exceeded the hardship – and I owe that in a world of people, to whom I will always be grateful.

Without their generous supports throughout, this thesis would not become possible. First of all, I would like to express my sincere gratitude to my supervisors Prof. Laurent LEFÈVRE and Assoc. Denis GENON-CATALOT for their continuous support of my Ph.

study and related research, for their patience, motivation, and immense knowledge. Their guidance helped me in all the time of research period and writing of this thesis. They are knowledgeable and helpful mentors who have not only given me advice on the academic side, but also shared a lot of experience in life. Their patience and high availability when I needed assistance in research benefited me greatly.

It has been an honor to be their Ph. They have taught me, both consciously and unconsciously, how good automatic control and computer science can be combined. I appreciate all their contributions of time, ideas, and funding to make my Ph. experience productive and stimulating.

The joy and enthusiasm that they have for their research were contagious and motivational for me, even during tough times in the Ph. I am also thankful for the excellent example, they have provided as successful scientists and professors. Besides my supervisors, I would like to thank the reading committee members: Prof. Eric DUVIELLA and Prof.

Michel ROBERT, for their insightful comments and encouragement, but also for the hard question which incanted me to widen my research from various perspectives. They spent their valuable time examining my research work and provided many insightful suggestions. I would also like to thank the other members of my oral defense committee, specially Prof. Jean-Marc THIRIET, Prof.

Bastien CHOPARD, for their time, interest, and helpful questions. The financial support of the Artemis Arrowhead European project under grant agreement number 332987 is acknowledged. With the forty-two month scholarship from this project, I did not have to worry about my living expenses, and therefore was able to concentrate on studies and research. Many thanks to the "Syndicat d’Irrigation Drômois" (SID, www.fr), which has provided the information such as the overview, structure, figures and control objectives of the Bourne river irrigation network.

We also wish to thank the working group "Arrowhead Project" within vi | Schneider Electric Grenoble, particularly Mr. Claude LEPAPE, Domain Leader of Energy Management and Analytics Optimization and Mr. Alfredo SAMPERIO, Project Leader of Task 1.4, for their support throughout the completion of research works. I would also like to thank the members inside and outside the MACSY-COSY group.

GENON-CATALOT and Mr. André LAGREZE drove me to disastrous excursion and leisure activities many times when I stayed in the Laboratory LCIS during the three years. Antoine SAILLOT taught me techniques on the control of linear dynamic systems. Discussion with Mrs.

Ionela PRODAN gave me new insights into some problems from centralized to decentralized control of complex systems. In addition, I enjoyed the friendship with other members in our group: Mr. Youness LAMI, Mr. Yoann HERVAGAULT, Mr.

We have shared lots of exciting moments together. I also thank Mr. El Mehdi KHALFI for inspirational discussions with me regarding the knowledge in the field of multi- agent systems. My sincere thanks also go to Mr.

Christophe DELEUZE, and Mr. Yves GUIDO, who provided me an opportunity to join their team as teaching assistant, and who gave access to the network department facilities. Without their precious support it would not be possible to conduct this research. My time at LCIS was made enjoyable in large part due to the many friends and groups that became a part of my life.

I am grateful for the time spent with roommates and friends, for my backpacking buddies and our memorable trips in the mountains, countryside for Youness LAMI and Benjamin VINCENT’s hospitality as I finished up my degree, and for many other people and memories. My time at LCIS was also enriched by the graduate ESISAR student group. Finally and most importantly, I should express my gratitude to my family. Their supports, encouragement and love have been accompanying me for so many years.

I am indebted to their diligent work and great contribution to the family. For my parents who raised me with a love of study and supported me in all my pursuits. I would like to thank my foster brother, Patrick TROUCHE, for supporting me spiritually throughout writing this thesis and my life in general. And most of all for my loving, supportive, encouraging, and patient wife whose faithful support during the final stages of this Ph.

is so appreciated. I thank my fellow lab-mates in LCIS for the stimulating discussions, for the sleepless nights we were working together before deadlines, and for all the fun we have had in the last four years. Also, I am grateful to Prof. Marc BUI in the institution “École Pratique des Hautes Études" (EPHE) for enlightening me the first glance of research.

Abstract This thesis presents the control problems of irrigation network with communication constraints and a multi-layer approach to solve these problems in a distributed manner. Detailed discussions of each layer with analytical and simulation results are described throughout several chapters. They emphasize the potential interest of the multi-layer approach, more precisely its efficiency and reliability for supervision, multi-objective optimization and distributed cooperative control of complex water transport systems. The first layer to be considered is the hydraulic network composed of free-surface channels, hydraulic structures and mesh subnetwork of pressurized pipes.

By coupling the Saint-Venant equations for describing the physics of free-surface fluid and the Lattice Boltzmann method for the fluid simulation, a discrete-time nonlinear model is obtained for the channels. The hydraulic structures are usually treated as internal boundaries of reaches and modeled by algebraic relationships between the flow and pressure variables. To enable the exchange of the information among the control system’s components, a communication network is considered in the second layer. Solving challenging problems of heterogeneous devices and communication issues (e., network delay, packet loss, energy consumption) is investigated in this thesis by introducing a hybrid network architecture and a dynamic routing design based on Quality of Service (QoS) requirements of control applications.

For network routing, a weighted composition of some standard metrics is proposed so that the routing protocol using the composite metric achieves convergence, loop-freeness and path- optimality properties. Through extensive simulation scenarios, different network performance criteria are evaluated. The comparison of simulation results can validate the interest of this composition approach for dynamic routing. Finally, the third layer introduces an optimal reactive control system developed for the regulatory control of large-scale irrigation channels under a Distributed Cooperative Model Predictive Control (DCMPC) framework.

This part discusses different control implementation strategies (e., centralized, decentralized, and distributed strategies) and how the cooperative communication among local MPC controllers can be included to improve the performance of the overall system. Managing the divergent (or outdated) information exchanged among controllers is considered in this thesis as a consensus problem and solved by using an asynchronous consensus protocol. Based on the multi-agent system paradigm, this approach to distributed control provides a solution guaranteeing that all controllers have a consistent view of some data values needed for action computation. A particular benchmark of an irrigation channel is viii | investigated in simulations.

The comparison of simulation results validates the benefits of the distributed cooperative control approach over other control strategies. Keywords - irrigation network, Saint-Venant (SV) equations, Lattice Boltzmann (LB) method, Networked Control System (NCS), Low power and Lossy Network (LLN), hybrid architecture, dynamic routing, Routing Protocol for Low power and lossy network (RPL), composite metric, distributed control, cooperative control, asynchronous consensus, Multi-Agent System (MAS). Résumé Cette thèse présente une contribution sur les problèmes de contrôle de réseaux d’irrigations en ten- ant compte des contraintes de communication grâce à une approche multi-couches d’intelligence distribuée. Les analyses détaillées de chaque couche avec les résultats analytiques et les simula- tions seront décrites dans les différents chapitres.

Ils mettent l’accent sur l’intérêt de l’approche multicouches, plus précisément sur son efficacité et sa fiabilité pour la supervision, l’optimisation multi-objectifs et le contrôle coopératif distribué sur des systèmes complexes de transport d’eau. La première couche analysée est le réseau hydraulique composé de canaux d’écoulements à surface libre, de sous-réseaux maillés de tuyaux sous pression et des structures hydrauliques. En intégrant les équations de Saint-Venant pour décrire l’écoulement physique des fluides en surface libre et la méthode de Lattice Boltzmann pour la simulation du fluide, nous obtenons un modèle non linéaire discret pour les canaux à surface libre. Les structures hydrauliques sont généralement traitées comme des limites internes des biefs (tronçons) et modélisées par des relations entre les variables de flux et de pression.

Permettant l’échange d’informations entre les éléments du système de contrôle, le réseau de communication sera considéré comme la deuxième couche. La résolution des problèmes d’hétérogénéités des systèmes et des communications (par exemple les retards de diffusion dans le réseau, la perte de paquets, la consommation d’énergie) sera étudié en introduisant une architecture de réseau hybride avec un routage dynamique basé sur les exigences de Qualité de Service (QoS) des applications de contrôle. Pour le routage dynamique dans le réseau, une composition pondérée de certaines métriques standards est proposée afin que le protocole de routage utilisant cette métrique composite converge sans boucle avec une « route » optimum. Grâce à différents scénarios de simulation, plusieurs critères de performance du réseau ont été évalués.

La comparaison des résultats de simulation permet de valider l’intérêt de cette approche de composition pour le routage dynamique. Une troisième couche propose un système de contrôle réactif optimal développé pour la régulation du réseau d’irrigation dans un modèle étendue à grande échelle : Distributed Coopera- tive Model Predictive Control (DCMPC). Cette partie aborde la mise en œuvre de différentes stratégies de contrôle (centralisées, décentralisées et distribuées) et intègre la communication coopérative entre les contrôleurs MPC locaux afin d’améliorer les performances globales du système.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ