Pascal Dufour
Université de Lyon - LAGEP (Laboratoire d'Automatique et de GEnie des Procédés)
Depuis septembre 2001, Pascal Dufour est maître de conférences HDR (section 61 du CNU) à l'Université Claude Bernard Lyon1 , enseignant au dept GEP, chercheur au LAGEP (UMR 5007 du CNRS).
Coté recherche, je m’intéresse aux développements et aux applications d’outils théoriques de commande (notamment de commande prédictive et d'identification optimale en boucle fermée), et de logiciels fortement liés à des problèmes réels issus du génie des procédés, notamment dans des applications liées à des transferts de matière et de chaleur : séchage, lyophilisation, thermique, réaction catalytique.
Mon mél :
dufour_at_lagep_dot_univ-lyon1_dot_fr (où il faut remplacer _at_ par @ et _dot_ par .)
MA page web professionnelle :
http://www.lagep.univ-lyon1.fr/signatures/dufou...
Mes archives ouvertes :
http://hal.archives-ouvertes.fr/DUFOUR-PASCAL-C...
Mon ResearchID :
http://www.researcherid.com/rid/C-3926-2008
Acces pour me rencontrer :
http://www.lagep.univ-lyon1.fr/wwwlagep6/images...
2000 - 2001Projet "Contrôle et diagnostic dans un digesteur de pulpe à papier industriel", avec Frank J. Doyle III, responsable du Control Group, Department of Chemical Engineering. Program/Project Identification No. DE-FC07-00ID-13882
1996 - 2000Contribution à la commande prédictive des systèmes à paramètres répartis non linéaires.
Thèse de doctorat téléchargeable sur ce serveur d'archives ouvertes :
http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00337724/
Ce travail se situe dans le cadre de la commande des systèmes à paramètres répartis régis par des équations aux dérivées partielles non linéaires. On cherche ici à élargir l'utilisation de la stratégie de commande prédictive du cadre classique de systèmes décrits par des équations différentielles ordinaires à celui où les systèmes sont décrits par une classe d'équations non linéaires aux dérivées partielles (EDP). L'intérêt de l'utilisation de la stratégie de commande prédictive est de pouvoir résoudre divers problèmes de conduite tout en tenant compte explicitement de diverses contraintes de fonctionnement. Nous avons choisi une démarche qui a consisté à considérer directement des cas réels issus du Génie des Procédés, où de nombreux modèles de connaissance sont décrits par des EDP fortement non linéaires : un procédé de séchage de peinture par infrarouge (donnant lieu à une application réelle), un procédé de fabrication de matériau composite et un procédé de destruction de gaz polluants par catalyse. La particularité de ce travail concerne le fait de proposer une structure adaptée de commande prédictive par modèle interne, celui-ci étant déterminé autour d'une trajectoire soit prédéfinie, soit générée en tenant compte de diverses contraintes de fonctionnement. Dans le contexte de résolution du problème d'optimisation posé par l'approche prédictive, nous proposons un algorithme hors-ligne (génération de trajectoire) et un autre en ligne.