Data-Driven Control for Multivariable Systems

La thèse de doctorat offre une occasion unique de contribuer à l'évolution du domaine du contrôle piloté par les données tout en abordant les défis spécifiques posés par les systèmes multivariables dans les applications du monde réel. La principale contribution attendue est le développement d'algorithmes innovants de contrôle piloté par les données, spécifiquement conçus pour les systèmes multivariables. En outre, le projet fait partie d'un consortium de recherche où le candidat au doctorat interagira avec un ensemble de partenaires de recherche universitaires et industriels. Le candidat rejoindra le département CID (Control Identification Diagnosis) au CRAN, UMR CNRS - Université de Lorraine à Nancy (http://www.cran.univ-lorraine.fr/). Les activités de recherche du département CID couvrent toutes les facettes de la théorie des systèmes et du contrôle, telles que la théorie des systèmes linéaires, non linéaires et hybrides, la modélisation, l'identification et le diagnostic. Pour les candidats potentiels passionnés par l'intersection des méthodologies de contrôle pilotées par les données, les systèmes multivariables et le pouvoir de transformation de l'IA, cette recherche offre une opportunité passionnante. La collaboration avec Fives Cryo garantit que les avancées théoriques contribuent non seulement à la compréhension académique des systèmes de contrôle, mais ont également un impact tangible sur les pratiques industrielles de pointe dans le secteur de la cryogénie.