Wassim Michael Haddad — Wikipédia

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Wassim Michael Haddad
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Wassim Michael Haddad est un scientifique et un ingénieur américain, spécialisé dans la recherche sur les systèmes dynamiques et l'automatique. Ses recherches conduisent à des percées fondamentales en mathématiques appliquées, en thermodynamique, en théorie de la stabilité, en contrôle robuste, en théorie des systèmes dynamiques et en neurosciences. Il est membre de la faculté de l'école d'ingénierie aérospatiale du Georgia Institute of Technology, où il occupe le rang de professeur et enseigne la discipline de la mécanique du vol et du contrôle. Il est membre de l'Academy of Nonlinear Sciences en reconnaissance de ses contributions exceptionnelles aux domaines de la théorie de la stabilité non linéaire, des systèmes dynamiques non linéaires et du contrôle non linéaire. Il est également membre de l'IEEE pour ses contributions aux systèmes de contrôle robustes, non linéaires et hybrides.

Travaux Scientifiques[modifier | modifier le code]

Contrôle des structures fixes[modifier | modifier le code]

Dans une série d'articles [1],[2],[3],[4],[5] avec D. S. Bernstein et D. C. Hyland au milieu des années 1980 sur le sujet du "contrôle par projection optimale pour structures fixes", Haddad a résolu plusieurs problèmes importants concernant la conception de compensateurs et d'estimateurs d'ordre réduit optimaux pour les systèmes multivariables. Le cadre de contrôle à structure fixe de Haddad permet d'effectuer simultanément de multiples compromis de conception pour les systèmes multivariables par rapport à des contraintes concurrentes telles que le bruit du capteur, l'effort de contrôle, l'ordre du contrôleur, la robustesse, le rejet des perturbations, l'erreur quadratique moyenne, le taux d'échantillonnage et l'architecture du contrôleur. Cette approche fournit les fondements théoriques de la conception de contrôleurs "standard" qui englobent entièrement les objectifs de conception classiques de la théorie du contrôle multivariable. Ce travail a servi de base à de nombreux chercheurs dans les années 1990 pour aborder le probleme du contrôle pour les structures fixes par le biais des inégalités matricielles linéaires (LMI).

Thermodynamique[modifier | modifier le code]

L'ouvrage de Haddad, Thermodynamics : A Dynamical Systems Approach, Princeton, NJ : Princeton University Press, 2005[6], développe un cadre théorique systémique nouveau et unique de la thermodynamique. La thermodynamique est l'une des disciplines fondamentales de la physique et de l'ingénierie, mais ses fondements ont manqué de rigueur et de clarté, comme l'a souligné avec beaucoup d'éloquence le mathématicien et philosophe naturel américain Clifford Truesdell. Au fil des ans, les chercheurs de la communauté des systèmes et du contrôle ont reconnu la nécessité de développer des bases solides pour la thermodynamique. Le livre de Haddad rassemble un vaste éventail d'idées et d'outils pour construire un cadre solide pour la thermodynamique. Il utilise la théorie de la dissipativité, les idées de stabilité de Liapounov et la théorie des systèmes positifs dans son travail. Son cadre reprend toutes les idées clés de la thermodynamique, y compris ses lois fondamentales, et permet d'harmoniser la thermodynamique classique avec la mécanique classique. Selon Gérard Maugin, le livre de Haddad apporte une contribution fondamentale au domaine de la thermodynamique[7].

Contrôle Robuste[modifier | modifier le code]

Son travail est le premier à traiter de manière satisfaisante le problème alors ouvert sur la stabilité robuste et les problèmes de performance pour l'incertitude constante des paramètres réels dans la littérature via les fonctions de Lyapunov avec paramètres. Ce travail fournit une généralisation fondamentale de l'analyse et de la synthèse "mixte-μ" en termes de fonctions de Lyapunov et d'équations de Riccati. Cette recherche produit des percées théoriques avancées soutenant directement la pratique de l'ingénierie[8],[9],[10],[11],[12],[13].

Contrôle adaptatif pour la pharmacologie clinique[modifier | modifier le code]

Les travaux de Haddad dans ce domaine permettent de s'attaquer à l'un des problèmes les plus difficiles de la pharmacologie clinique. Il développe notamment des algorithmes de contrôle adaptatif et de réseaux de neurones pour l'anesthésie automatisée et la médecine des unités de soins intensifs. Ses algorithmes de contrôle adaptatif s'adaptent à la variabilité pharmacocinétique et pharmacodynamique interpatient et intrapatient et ont considérablement amélioré les résultats de l'administration de médicaments. Cette recherche sur le contrôle actif de la pharmacologie clinique est passée à la pratique clinique et améliore les soins médicaux, les soins de santé et la fiabilité des équipements de dosage des médicaments, et a un réel potentiel de réduction des coûts des soins de santé. Les réalisations de Haddad dans ce domaine ont une grande influence dans le domaine du génie biomédical. Ses résultats en pharmacologie clinique sont documentés dans[14],[15],[16],[17],[18],[19],[20]

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Liens externes[modifier | modifier le code]

Références[modifier | modifier le code]

  1. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « The Optimal Projection Equations for Reduced-Order State Estimation: The Singular Measurement Noise Case », IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 32, no 12,‎ , p. 1135–1139 (DOI 10.1109/tac.1987.1104516, hdl 2027.42/57879 Accès libre, S2CID 20812202)
  2. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « The Unified Optimal Projection Equations for Simultaneous Reduced-Order, Robust Modeling, Estimation, and Control », International Journal of Control, vol. 47, no 4,‎ , p. 1117–1132 (DOI 10.1080/00207178808906078)
  3. ↑ D. S. Bernstein et W. M. Haddad, « The Optimal Projection Equations with Petersen-Hollot Bounds: Robust Stability and Performance via Fixed-Order Dynamic Compensation for Systems with Structured Real-Valued Parameter Uncertainty », IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 33, no 6,‎ , p. 578–582 (DOI 10.1109/9.1257, hdl 2027.42/57883 Accès libre, lire en ligne)
  4. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « Optimal Reduced-Order Observer-Estimators », Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 13, no 6,‎ , p. 1126–1135 (DOI 10.2514/3.20588, Bibcode 1990JGCD...13.1126H, hdl 2027.42/57839 Accès libre)
  5. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « Controller Design with Regional Pole Constraints », IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 37,‎ , p. 54–69 (DOI 10.1109/9.109638, hdl 2027.42/57802 Accès libre)
  6. ↑ (en) « Thermodynamics » [livre], sur princeton.edu (consulté le ).
  7. ↑ (en) « Amazon.com : thermodynamics : a dynamical systems approach (princeton series in… », sur amazon.com (consulté le ).
  8. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « Explicit Construction of Quadratic Lyapunov Functions for the Small Gain, Positivity, Circle, and Popov Theorems and Their Application to Robust Stability Part I: Continuous-Time Theory », International Journal of Robust and Nonlinear Control, vol. 3, no 4,‎ , p. 313–339 (DOI 10.1002/rnc.4590030403)
  9. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « Parameter-Dependent Lyapunov Functions and the Discrete-Time Popov Criterion for Robust Analysis », Automatica, vol. 30, no 6,‎ , p. 1015–1021 (DOI 10.1016/0005-1098(94)90195-3, hdl 2027.42/31563 Accès libre, S2CID 919263)
  10. ↑ J. P. How, W. M. Haddad et S. R. Hall, « Application of Popov Controller Synthesis to Benchmark Problems with Real Parameter Uncertainty », Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 17, no 4,‎ , p. 759–768 (DOI 10.2514/3.21265, Bibcode 1994JGCD...17..759H)
  11. ↑ J. P. How, J. P. How, S. R. Hall et D. S. Bernstein, « Extensions of Mixed-μ Bounds to Monotonic and Odd Monotonic Nonlinearities Using Absolute Stability Theory », International Journal of Control, vol. 60, no 5,‎ , p. 905–951 (DOI 10.1080/00207179408921501)
  12. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « Parameter-Dependent Lyapunov Functions and the Popov Criterion in Robust Analysis and Synthesis », IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 40, no 3,‎ , p. 536–543 (DOI 10.1109/9.376077, hdl 2027.42/57842 Accès libre)
  13. ↑ W. M. Haddad et D. S. Bernstein, « The Octomorphic Criterion for Real Parameter Uncertainty: Real-μ Bounds without Circles and D, N-Scales », Systems & Control Letters, vol. 25, no 3,‎ , p. 175–183 (DOI 10.1016/0167-6911(94)00065-4)
  14. ↑ J. M. Bailey et W. M. Haddad, « Drug dosing control in clinical pharmacology: Paradigms, benefits, and challenges », IEEE Control Systems Magazine, vol. 25, no 2,‎ , p. 35–51 (DOI 10.1109/mcs.2005.1411383, S2CID 418936)
  15. ↑ W. M. Haddad, T. Hayakawa et J. M. Bailey, « Adaptive Control for Nonlinear Compartmental Dynamical Systems with Applications to Clinical Pharmacology », Systems & Control Letters, vol. 55,‎ , p. 62–70 (DOI 10.1016/j.sysconle.2005.05.002)
  16. ↑ W. M. Haddad, J. M. Bailey, T. Hayakawa et N. Hovakimyan, « Neural Network Adaptive Output Feedback Control for Intensive Care Unit Sedation and Intraoperative Anesthesia », IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 18, no 4,‎ , p. 1049–1066 (PMID 17668661, DOI 10.1109/tnn.2007.899164, S2CID 15356356)
  17. ↑ K. Y. Volyanskyy, W. M. Haddad et J. M. Bailey, « Adaptive Disturbance Rejection Control for Compartmental Systems with Application to Introoperative Anesthesia Influenced by Hemorrhage and Hemodilution Effects », International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, vol. 23,‎ , p. 1–29 (DOI 10.1002/acs.1029)
  18. ↑ W. M. Haddad et J. M. Bailey, « Closed-Loop Control for Intensive Care Unit Sedation », Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology, vol. 23, no 1,‎ , p. 95–114 (PMID 19449619, DOI 10.1016/j.bpa.2008.07.007)
  19. ↑ W. M. Haddad, K. Y. Volyanskyy, J. M. Bailey et J. J. Im, « Neuroadaptive Output Feedback Control for Automated Anesthesia with Noisy EEG Measurements », IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 19, no 2,‎ , p. 268–284 (DOI 10.1109/tcst.2010.2042810, S2CID 12128964)
  20. ↑ K. Y. Volyanskyy, W. M. Haddad et J. M. Bailey, « Pressure- and Work-Limited Neuroadaptive Control for Mechanical Ventilation of Critical Care Patients », IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 22, no 4,‎ , p. 614–626 (PMID 21411402, DOI 10.1109/tnn.2011.2109963, S2CID 16040197)
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