Delphine Bresch-Pietri

Maitre assistant

Centre · CAS

Mots-clés

Prix & distinctions

2014 Prix de meilleure these Europeenne
2013 Prix de thèse ParisTech

Équipe

CAS

Biographie

Delphine Bresch-Pietri est une chercheuse spécialisée dans l’analyse et la commande des systèmes dynamiques à retards, avec une expertise marquée en théorie du contrôle et en stabilité des systèmes. Ses travaux portent principalement sur l’étude des équations différentielles et intégrales à retards, notamment via des approches fondées sur les fonctionnelles de Lyapunov, les méthodes de backstepping et les représentations par équations aux dérivées partielles (EDP). Elle s’intéresse particulièrement aux systèmes linéaires et non linéaires soumis à des retards variables ou dépendants de l’état, ainsi qu’à la compensation des retards dans des applications industrielles et microfluidiques. Ses recherches incluent également le développement de lois de commande prédictives pour des systèmes hybrides ou stochastiques, ainsi que l’application de ces méthodes à des problématiques concrètes, telles que la gestion énergétique ou les procédés microfluidiques sous l’effet Zweifach-Fung.

Publication(s)

2025
Converse Lyapunov theorem for Input-to-State Stability of Linear Integral Difference Equations DOI : 10.1016/j.automatica.2025.112437
2025
Average Predictor-Feedback Control Design for Switched Linear Systems* DOI : 10.1016/j.ifacol.2025.10.036
2025
Existence and Uniqueness of the Solution to a Class of Fredholm Integral Equations Related to Difference Equations DOI : 10.1109/LCSYS.2025.3642769
2024
Compensation of an Input-Dependent Hydraulic Input Delay for a Cascaded Microfluidic Process Governed by Zweifach-Fung Effect DOI : 10.1109/CDC56724.2024.10886487
2024
Compensation of input-dependent hydraulic input delay for a model of a microfluidic process under Zweifach–Fung effect DOI : 10.1016/j.automatica.2023.111428
2023
On Input-to-State Stability of Linear Difference Equations and Its Characterization with a Lyapunov Functional DOI : 10.1016/j.ifacol.2023.10.1684
2023
Free-Flow Wind Speed Estimation for a Wind Turbine Affected by Wake DOI : 10.23919/ACC55779.2023.10156025
2023
Predictor-Feedback Control of a Model of Microfluidic Process With Hydraulic Input-Dependent Input Delay DOI : 10.23919/ECC57647.2023.10178148
2022
Transport Speed Estimation for a 1-D Hyperbolic PDE Based on Output Flow Measurement DOI : 10.1109/ICSC57768.2022.9993925
2022
Prediction-based controller for linear systems with stochastic input delay DOI : 10.1016/j.automatica.2021.110149
2022
Robust state-feedback stabilization of an underactuated network of interconnected n+m hyperbolic PDE systems DOI : 10.1016/j.automatica.2021.110040
2022
Probabilistic Sufficient Conditions for Prediction-Based Stabilization of Linear Systems With Random Input Delay DOI : 10.1109/LCSYS.2022.3141495
2021
A Gaussian Process Based Approach to Estimate Wind Speed Using SCADA Measurements from a Wind Turbine DOI : 10.1016/j.ifacol.2021.11.154
2021
Optimizing the self-consumption of residential photovoltaic energy and quantification of the impact of production forecast uncertainties DOI : 10.1016/j.adapen.2021.100020
2021
Constant time-horizon prediction-based stabilization for linear systems with input-dependent input delay DOI : 10.1109/CDC45484.2021.9683642
2020
Delay compensated control of the Stefan problem and robustness to delay mismatch DOI : 10.1002/rnc.4909
2020
Optimal Control of Mass Transport Time-Delay Model in an EGR DOI : 10.4271/2020-01-0251
2020
Constant time horizon prediction-based control for linear systems with time-varying input delay DOI : 10.1016/j.ifacol.2020.12.1509
2020
An optimization methodology for self-consumption of residential photovoltaic energy DOI : 10.1016/j.ifacol.2020.12.145
2019
Robustness to In-Domain Viscous Damping of a Collocated Boundary Adaptive Feedback Law for an Antidamped Boundary Wave PDE DOI : 10.1109/TAC.2019.2899048
2019
Slow gas flow passing a solid is a convection/diffusion equation DOI : 10.1016/j.ifacol.2019.06.085
2019
Stability Analysis of a 2 × 2 Linear Hyperbolic System with a Sampled-Data Controller via Backstepping Method and Looped-Functionals DOI : 10.1109/TAC.2018.2855112
2018
Estimating Heat-Transport and Time-Delays in a Heat Exchanger DOI : 10.1109/CCTA.2018.8511359
2018
Input shaping for infinite dimensional systems with application on oil well drilling DOI : 10.23919/ECC.2018.8550451
2018
Backstepping Control of a Wave PDE with Unstable Source Terms and Dynamic Boundary DOI : 10.1109/LCSYS.2018.2841898
2018
Exhaust pressure LPV observer for turbocharged diesel engine on-board diagnosis DOI : 10.1016/j.ifacol.2018.09.606
2018
Robust compensation of a chattering time-varying input delay with jumps DOI : 10.1016/j.automatica.2018.03.058
2018
New formulation of predictors for finite-dimensional linear control systems with input delay DOI : 10.1016/j.sysconle.2017.12.007
2017
Observer-based fault diagnosis for trucks belt tensioner DOI : 10.1016/j.ifacol.2017.08.2226
2017
Prediction-based control of linear systems subject to state-dependent state delay and multiple input-delays DOI : 10.1109/CDC.2017.8264206
2016
Backstepping observer based-control for an anti-damped boundary wave PDE in presence of in-domain viscous damping DOI : 10.1109/CDC.2016.7798326
2016
Robustness to diffusion of prediction-based control for convection processes DOI : 10.1109/CDC.2016.7799134
2016
Robustness of an adaptive output feedback for an anti-damped boundary wave PDE in presence of in-domain viscous damping DOI : 10.1109/ACC.2016.7525448
2016
Prediction-based control of linear input-delay system subject to state-dependent state delay - Application to suppression of mechanical vibrations in drilling DOI : 10.1016/j.ifacol.2016.07.427
2015
Prediction-based control of linear systems by compensating input-dependent input delay of integral-type DOI : 10.1007/978-3-319-18072-4_4
2015
Prediction-based control of moisture in a convective flow DOI : 10.1109/ECC.2015.7330523
2015
Prediction-based control for nonlinear state- and input-delay systems with the aim of delay-robustness analysis DOI : 10.1109/CDC.2015.7403228
2015
Adaptive compensation of diffusion-advection actuator dynamics using boundary measurements DOI : 10.1109/CDC.2015.7402378
2015
Combined battery SOC/SOH estimation using a nonlinear adaptive observer DOI : 10.1109/ECC.2015.7330754
2015
Estimation for decentralized safety control under communication delay and measurement uncertainty DOI : 10.1016/j.automatica.2015.06.009
2014
Design of safety distributed control under bounded time-varying communication delay DOI : 10.1109/ACC.2014.6858968
2014
An adaptive observer for hyperbolic systems with application to UnderBalanced Drilling
2014
Adaptive output-feedback for wave PDE with anti-damping - Application to surface-based control of oil drilling stick-slip instability DOI : 10.1109/CDC.2014.7039560
2014
Prediction-based control for linear systems with input- and state-delay - Robustness to delay mismatch DOI : 10.3182/20140824-6-za-1003.01558
2014
Adaptive output feedback for oil drilling stick-slip instability modeled by wave PDE with anti-damped dynamic boundary DOI : 10.1109/ACC.2014.6858642
2014
Robust compensation of a chattering time-varying input delay DOI : 10.1109/CDC.2014.7039423
2014
Prediction-based stabilization of linear systems subject to input-dependent input delay of integral-type DOI : 10.1109/TAC.2014.2322238
2014
Output-feedback adaptive control of a wave PDE with boundary anti-damping DOI : 10.1016/j.automatica.2014.02.040
2014
Delay-adaptive control for nonlinear systems DOI : 10.1109/TAC.2014.2298711
2013
Estimation of the distributed temperature of a SI engine catalyst for light-off strategy DOI : 10.23919/ecc.2013.6669254
2013
Sufficient conditions for the prediction-based stabilization of linear systems subject to input with input-varying delay DOI : 10.1109/acc.2013.6579828
2013
Practical delay modeling of externally recirculated burned gas fraction for spark-ignited engines DOI : 10.3182/20130204-3-FR-4031.00202
2013
Control-oriented time-varying input-delayed temperature model for SI engine exhaust catalyst DOI : 10.1109/acc.2013.6580160
2012
Prediction-based trajectory tracking of external gas recirculation for turbocharged SI engines DOI : 10.1109/acc.2012.6315179
2012
Prediction-based feedback control of a class of processes with input-varying delay DOI : 10.1109/acc.2012.6315029
2012
Adaptive control scheme for uncertain time-delay systems DOI : 10.1016/j.automatica.2012.05.056
2012
Invoking Halanay inequality to conclude on closed-loop stability of a process with input-varying delay DOI : 10.3182/20120622-3-US-4021.00011
2011
Adaptive backstepping for uncertain systems with time-delay on-line update laws DOI : 10.1109/acc.2011.5990921
2011
Output feedback control of time delay systems with adaptation of delay estimate DOI : 10.3182/20110828-6-IT-1002.01944
2010
Adaptive backstepping controller for uncertain systems with unknown input time-delay. Application to SI engines DOI : 10.1109/CDC.2010.5717253
2010
Technical notes and correspondence. - Delay-adaptive predictor feedback for systems with unknown long actuator delay DOI : 10.1109/TAC.2010.2050352
2009
Delay-adaptive full-state predictor feedback for systems with unknown long actuator delay DOI : 10.1109/ACC.2009.5159839
2009
Adaptive tracking controller for systems with unknown long delay and unknown parameters in the plant DOI : 10.1109/ACC.2009.5159883
2009
Adaptive trajectory tracking despite unknown input delay and plant parameters DOI : 10.1016/j.automatica.2009.04.027

Enseignements

Calcul Différentiel, Intégral et Stochastique I (Math1)

Chargé d'enseignement

Ce premier module de l’UE11 débutera par une introduction à la topologie des espaces métriques : ouverts, fermés, densité, complétude, compacité, espace des applications continues entre espaces métriques,. Nous aborderons ensuite les éléments essentiels de la théorie de la mesure (sans faire toutes les démonstrations en amphi), qui permet de définir l’intégrale de Lebesgue, dont nous préciserons les différences avec l’intégrale de Riemann vue en classes préparatoires. Cette intégrale permettra de définir les espaces fonctionnels principaux utilisés dans l’étude mathématiques des équations de la physique, les espaces Lp, et en particulier l’espace L2. Nous aborderons ensuite l’étude des espaces de Hilbert (dont L2 est un exemple archétypal), qui sont des généralisations à la dimension infinie des espaces euclidiens, et dont nous étudierons les propriétés principales, en particulier l’existence de bases dites hilbertiennes. La dernière partie du cours sera consacrée au calcul différentiel pour les applications de Rn dans Rm : notion de dérivée partielle, de différentielle d’une application, théorème des accroissements finis dans Rd, théorème des fonctions implicites et théorème d’inversion locale. Des séances de tutorat avancé permettront aux étudiants motivés d’aller au delà des notions exigées pour l’examen : analyse plus poussée de la théorie de la mesure et de l’intégration, analyse fonctionnelle, espaces de Banach, théorème de Hahn-Banach, opérateurs en dimension infinie, espaces de Sobolev… Ce cours théorique vise à donner les bases qui permettront aux élèves d'aborder les grands enjeux des mathématiques appliquées, en particulier étude et résolution numérique des équations différentielles, des équations aux dérivées partielles et optimisation.

Calcul Différentiel, Intégral et Stochastique II (Math2)

Chargé d'enseignement

L’EC2 est constitué de deux blocs : Equations Différentielles Probabilités. Le cours d’équations différentielles a pour but d’initier les étudiants à l’étude des systèmes dynamiques: existence, unicité et régularité des solutions d’une équation différentielle (théorèmes de Peano-Arzela, Cauchy-Lipschitz, régularité par rapport aux conditions initiales en temps fini, systèmes chaotiques), ainsi qu’une introduction à l’étude du comportement asymptotiques des solutions (cycles périodiques, stabilité asymptotique de points d’équilibre etc.) Une sensibilisation à la simulation et l’analyse numérique des équations différentielles est aussi donnée (schémas de discrétisation, analyse de consistance/convergence, différence schémas explicites/implicites pour systèmes raides, apport des schémas symplectiques pour systèmes hamiltoniens etc.) Le cours de probabilités vise à consolider et compléter les connaissances en théorie des probabilités acquises en CPGE mais surtout à acquérir le raisonnement probabiliste. En CPGE, les probabilités ont été vues dans le cadre de phénomènes aléatoires qui admettent un nombre au plus dénombrable de résultats possibles. Les probabilités définies sur la droite réelle, ainsi que les variables et vecteurs aléatoires réels sont d’abord introduits dans le formalisme général de la théorie de la mesure, vu à l’EC1, et qui permet d’englober le cas discret. Les notions d'indépendance et de conditionnement de variables aléatoires, les suites de variables aléatoires et enfin les méthodes de simulation stochastique sont successivement abordées de manière à couvrir l’ensemble des pré-requis nécessaires aux différentes spécialités d'ingénierie proposées à l’école, en particulier la science des données.

Optimisation

Responsable

Ce cours d'optimisaton aborde l'optimisation non-linéaire convexe de dimension finie. On y présente tout d'abord les bases de l'analyse convexe et des conditions suffisantes/nécessaires d'optimalité. Sont ensuite détaillés des algorithmes d'optimisation sans contrainte, puis avec contraintes, ainsi que des preuves détaillées de garantie de convergence. Enfin, des éléments d'analyse convexe avancée sont exposés, afin de fournir une introduction aux méthodes d'optimisation non-lisse. Ce cours comprend des cours magistraux (10h), des travaux dirigés (8h) et des sessions de travaux pratiques effectuées en Python (6h). Contenu détailléChapitre 1: Conditions d'optimalité et analyse convexe (3h)Définitions, conditions d'optimalité, analyse convexe (fonction convexe, sous-différentiel, conditions d'optimilité, convexité forte)Chapitre 2: Méthodes numérique pour l'optimisation différentiable (15h)2.1 Optimisation sans contraintes Méthodes de gradient (pas optimal, recherche linéaire, gradient stochastique)Newton et quasi-Newton (BFGS)2.2 Optimisatoin sous contraintesMultiplicateurs de Lagrange, conditions de stationnaritéConditions de KKT, algorithmes par contraintes activesDualité et points selles, algorithme d'UzawaChapter 3: Introduction à l'optimisation non-lisse (6h)Analyse convexe avancée : tranformée de Fenchel, opérteur proximalMéthodes de sous-gradient, méthode de gradient proximal, méthodes des faisceaux

Projet (PI MECATRO)

Chargé d'enseignement

Direction(s) de thèse(s)

2025 Commande du procédé de Cold Spray par apprentissage renforcé LAMARQUE Maxence
2024 Observateurs d’état pour les piles à combustible à hydrogène pour l’optimisation du rendement et de la durabilité FONTAINE Anne-Flor
2023 Stratégies de contrôle de ferme éolienne basées sur une modélisation dynamique des sillages pour la gestion d'un compromis entre production d'énergie et fatigue. FALL Ousmane
2020 Estimation de la vitesse du vent dans un parc éolien BEZERRA RUFINO FERREIRA PAIVA Eduardo
2019 Contrôle basé sur la prédiction de systèmes dynamiques avec retard d'entrée stochastique KONG Sijia
2018 Conception de gestionnaires d'installations photovoltaïques résidentielles en autoconsommation AMABILE Loris