Soutenance mémoire
L’évolution, suivie durant ces dernières années par les technologies de l’information et de la communication, permet aujourd’hui de mettre en œuvre, soit sur un calculateur (appelons le système informatique centralisé) soit sur un système informatique distribué c’est-à-dire un ensemble de calculateurs géographiquement distribués et inter-connectés au moyen d’un réseau de communication (local ou longue distance ; filaire et/ou sans fil), une grande diversité d’applications et en particulier, des applications temps critique. Parmi ces applications temps critique, on constate actuellement le développement croissant, dans des secteurs très divers de notre société (systèmes embarqués, robotique, domotique, téléchirurgie, …) d’applications de contrôle-commande de procédés physiques. Ce sont précisément ces applications qui concernent notre travail. Ces applications sont constituées de trois tâches (la tâche capteur et la tâche actionneur qui sont associées au procédé physique ; la tâche contrôleur qui élabore la loi de commande) et ont une structure en boucle (c.-à-d. « feedback » en anglais). La criticité de ces applications est liée d’une part, aux contraintes temporelles, qui résultent de la dynamique des procédés physiques à observer et à commander et, d’autre part, à la structuration en boucle qui fait de la stabilité un critère de base fondamental. L’implantation de ce type d’application, qu’elle soit mise en œuvre dans un système informatique centralisé (les tâches capteur, actionneur et contrôleur sont situées dans un même calculateur) ou dans un système informatique distribué (les tâches capteur et actionneur et la tâche contrôleur sont dans des calculateurs différents et donc elles échangent des messages à travers le réseau) requiert de ce système une Qualité de Service (QdS) réactive, c’est-à-dire compatible avec l’exigence de la Qualité de Contrôle (QdC) ce qui pose d’autant plus de difficultés que le système informatique (centralisé ou distribué) peut être partagé avec d’autres types d’applications.
Sur les systèmes commandés en réseau
Les systèmes commandés en réseau, notés SCR (Networked Control Systems) sont des systèmes où l’ensemble des composants actionneurs, capteurs, contrôleurs est spatialement distribué et les informations (référence d’entrée, sortie du procédé, signal de commande, . . . ) sont échangées à travers un réseau [Richard 2007], [Zhang 2001] ; ce réseau est, en général, partagé par d’autres applications.
Les activités de recherche dans le domaine des SCR se partagent en deux thèmes
– commande des réseaux (control of networks) : l’objectif est que le réseau fournisse un certain niveau de performance (Qualité de Service, QdS) aux applications par une utilisation optimale des ressources du réseau. Les méthodes de modélisation, analyse, commande et optimisation de l’Automatique sont appliquées à la résolution de la congestion dans les réseaux tout en maximisant l’utilisation des ressources. Les problèmes réseaux de type ordonnancement, routage, contrôle de flux, allocation de ressources, . . . font partie de ce champ de recherche. Des éléments bibliographiques de ce domaine peuvent être trouvés dans [Zampieri 2008]. La thèse [Ariba 2009] se situe dans ce thème ;
– commande à travers des réseaux (control over networks) : ce thème s’intéresse à la mise en œuvre d’applications de contrôle-commande à travers des réseaux et donc à l’adaptation de l’application aux performances du réseau (QdS). Le problème principal à résoudre est d’atteindre un objectif de commande (Qualité de Contrôle, QdC) malgré les insuffisances de la communication entre les différentes tâches distribuées. Les perturbations sont liées au partage des ressources de calcul (calculateurs) et des ressources de communication (réseau), entre plusieurs applications, qui induisent des retards aléatoires ou des pertes. Les théories conventionnelles de la commande, avec des hypothèses idéales (périodes fixes), ne prenant pas en compte les retards doivent être adaptées à ce nouveau contexte.
Ces deux approches sont complémentaires, la problématique étant de contrôler ou d’adapter le système de communication (QdS) pour garantir des performances (QdC) aux applications et d’adapter la demande des applications et donc la QdC à ce que le réseau peut fournir (QdS). Notre travail se situe fondamentalement dans le deuxième thème et porte sur la commande à travers les réseaux.
De la commande continue à la commande à travers les réseaux
Une chronologie
Dans [Baillieul 2007] les auteurs proposent une chronologie de l’évolution de la commande, c.-à.d. depuis la commande continue jusqu’à la commande échantillonnée, puis de cette dernière aux systèmes commandés en réseau. Les dates retenues pour ces trois grandes périodes sont :
– 1932 : naissance de l’automatique classique, Nyquist fixe des principes s’appliquant à toute boucle de commande. Ces travaux succèdent à des travaux sur la régulation tout au long du XIXe siècle (Maxwell, Huygens, . . . ). Des années 1930 à 1950, les travaux de Bode, Nichols, Evans établissent les méthodes d’analyse et de synthèse des systèmes continus bouclés ;
– après 1950 : l’intérêt de la communauté automaticienne se porte sur les systèmes à commande échantillonnée (notion de temps discret) et par la suite (1970) à leur mise en œuvre à partir de calculateurs numériques. Le passage du temps continu au temps discret induit des changements de modèles et de méthodes de conception. Un précurseur en France a été Y.Sevely [Sevely 1973]. Ces méthodes sont maintenant bien établies et on peut citer, parmi d’autres, des livres de référence sur ce sujet [Åström 1997], [Franklin 2002]. Parallèlement à partir des années 1960 les travaux de Kalman donnent naissance à l’automatique moderne ;
– 1983 : projet de réseau pour l’automobile de la société Bosch GmbH qui aboutit en 1986 au protocole CAN (Controller Area Network), et en 1987 à des composants CAN. Depuis les progrès réalisés sur les calculateurs et les réseaux industriels (filaires et non filaires) font que les performances en bande passante, garanties de Qualité de Service (QdS) ont augmenté, que les coûts de calcul et de communication ont baissé. Ce faisant, les SCR ont pénétré tous les secteurs industriels : automobile, robotique, avionique, domotique, les grands systèmes de production, de distribution et de gestion de l’énergie, de l’eau, du gaz et les transports.
Les systèmes commandés en réseau qui connaissent un grand développement dans le contexte technologique actuel, sont des systèmes dont la caractéristique fondamentale est le partage de ressources (ressource de calcul, ressource de transmission) entre applications. Un partage de ressources par plusieurs applications pose deux problèmes fondamentaux : d’une part, la fréquence de la demande du partage par les applications (et donc la fréquence d’échantillonnage imposée) et, d’autre part la gestion du partage du service entre les différentes applications ; le partage du service dépend à la fois du partage de la ressource calcul (problème d’ordonnancement des tâches) et du partage de la ressource de transmission (problème d’ordonnancement des messages plus particulièrement). Ce partage induit évidemment des retards (constants ou aléatoires) qui caractérisent la Qualité de Service (QdS) fournie aux applications. La fréquence d’échantillonnage permise et le retard du service fourni conditionne fortement la Qualité de Contrôle (QdC).
Sur la Qualité de Contrôle (QdC)
La Qualité de Contrôle peut être jugée à partir du dépassement dans le cas d’une réponse à un échelon, de la précision, de la marge de phase, du temps de montée, du temps de réponse. Un critère de QdC pourra être une combinaison de ces critères. Considérons une loi de commande établie en temps continu et discrétisée ou établie directement à temps discret ; la fréquence d’échantillonnage a une influence importante sur la Qualité de Contrôle. Une limite inférieure de cette fréquence est donnée par le théorème de Shannon, mais des règles empiriques permettent la détermination de la période d’échantillonnage h, par exemple dans notre travail nous utiliserons une règle donnant la période d’échantillonnage h en fonction de la pulsation propre du système bouclé ωn [Åström 1997] :
0.1 ≤ ωnh ≤ 0.6 (1.1)
Une idée généralement admise est que plus petite est la période d’échantillonnage et plus grande est la Qualité de Contrôle. Dans [Lian 2002], [Moyne 2007] les auteurs montrent comment les performances varient en fonction de la période d’échantillonnage en comparant les performances obtenues à temps continu, à temps discret et à travers un réseau.
Les performances du système à temps discret approchent les performances du système à temps continu quand la fréquence d’échantillonnage augmente. Ceci suppose qu’il n’y a pas d’autres variations que la période et suppose donc un système de commande dédié (soit matériel, soit logiciel mais dans ce cas la tâche, qui réalise échantillonnage, calcul de la commande et actuation, ne partage pas le processeur avec d’autres tâches ; dans le cas de ressources limitées et partagées on retrouverait la problématique des SCR). La dégradation de performance (point A) dépend de la bande passante du procédé et traduit une période h trop grande qui ne remplit pas la contrainte (1.1) (par exemple ωnh ≫ 0.6).
Pour la commande à travers un réseau, la performance augmente avec la fréquence d’échantillonnage mais la performance devient acceptable (point B) pour une plus petite période que dans le cas d’une commande à temps discret (f B > f A) car il faut tenir compte des retards introduits par le réseau et par l’ordonnancement des tâches dans les divers composants distribués. La performance est acceptable sur un intervalle [B,C] puis se dégrade, à cause du réseau, dans le cas d’une diminution de période. En effet, si la fréquence augmente le trafic réseau augmente ainsi que la contention pour l’accès au réseau et donc les retards et éventuellement les pertes. Entre les deux extrêmes il existe une zone où la période d’échantillonnage est optimale par rapport à la commande et aux capacités du réseau.
Le réseau et les unités de calcul sont des ressources partagées et limitées qui ne peuvent pas supporter des fréquences d’utilisation élevées et le résultat obtenu marque le compromis à trouver entre la demande de QdC et la variabilité de la QdS.
|
Table des matières
Introduction
1 Sur les systèmes commandés en réseau
1.1 Introduction
1.2 De la commande continue à la commande à travers les réseaux
1.2.1 Une chronologie
1.2.2 Sur la Qualité de Contrôle (QdC)
1.2.3 Sur les retards
1.3 Nécessité d’une approche de co-conception
1.3.1 Ajustement de la période d’échantillonnage
1.3.2 Mise en œuvre de la relation QdC→QdS
1.4 Sur l’ordonnancement de messages (couche MAC)
1.4.1 Réseau filaire : CAN
1.4.2 Réseaux non filaires
1.5 Notre travail dans le contexte des recherches actuelles sur les SCR
1.5.1 Co-conception
1.5.2 Réseaux sans fil et protocoles MAC à priorités et sans collision
1.5.3 Un outil de simulation : TrueTime
2 Réseau CAN : concept de priorité hybride (relation QdC→QdS)
2.1 Introduction
2.2 Contexte d’étude
2.2.1 Application de contrôle-commande distribuée considérée
2.2.2 Réseau CAN avec priorités statiques
2.2.3 Idées de la priorité hybride
2.3 Trois schémas de priorité hybride
2.3.1 Schéma ph
2.3.2 Schéma ph + sts
2.3.3 Schéma ph+std
2.4 Implantation d’une application de contrôle-commande et d’un flux externe
2.4.1 Introduction
2.4.2 Références à considérer : QdS et QdC avec les priorités statiques
2.4.3 QdS fournie par les trois schémas de priorité hybride
2.4.4 QdC fournie par les différents schémas de priorité hybride
2.5 Implantation de plusieurs applications de contrôle-commande
2.6 Commande d’un drone à quatre rotors
2.6.1 Le système étudié
2.6.2 Implantation sur CAN
2.7 Conclusion
3 Réseau CAN : Mise en œuvre de la relation QdS⇋QdC
3.1 Introduction
3.2 Contexte
3.2.1 Le type d’application de contrôle-commande considéré
3.2.2 Implantations considérées sur un réseau CAN
3.2.3 Modèle d’une application de contrôle-commande implantée sur un réseau
3.2.4 Critère d’évaluation de performance d’une implantation
3.3 Mise en œuvre de la relation QdS→QdC
3.3.1 Idées principales
3.3.2 Méthode des pôles dominants
3.3.3 Calculs inhérents à la méthode des pôles dominants
3.3.4 Calcul de uk
3.3.5 Validation de la méthode des pôles dominants
3.3.6 Considération des différentes implantations sur le réseau CAN
3.4 Mise en œuvre de la relation QdS⇋QdC
3.4.1 Idée de base
3.4.2 Implantation de la relation QdS⇋QdC
3.4.3 Evaluation de performance
3.5 Récapitulation des résultats obtenus
3.6 Conclusion
4 Réseaux locaux sans fil : Protocoles MAC de type CSMA sans collision
Conclusion
