Note ABES Stability analysis, synchronization, and state observation of generalized Persidskii systems Analyse de stabilité, synchronisation et observation de l’état des systèmes de Persidskii généralisés Systèmes de Persidskii généralisés Generalized Persidskii systems Stability Synchronization State observation Systèmes non linéaires Stabilité Synchronisation Observateurs continus-discrets Estimation de paramètres Ce travail présente de nouveaux résultats sur les conditions de stabilité entrée-sortie, sur la synchronisation robuste et l’estimation d'état pour les systèmes Persidskii généralisés, en présence d'entrées/perturbations externes, ainsi que l'analyse de la stabilité entrée-état de ces dynamiques avec des retards. La thèse commence à partir de la formulation du problème, suivie d'une brève introduction et de l'état de l'art au chapitre 1. Les définitions préliminaires et les résultats auxiliaires sont résumés au chapitre 2. Le chapitre 3 se concentre sur les conditions de stabilité entrée-sortie et leur application à la synchronisation robuste de modèles de Persidskii généralisés. Les conditions de synchronisation sont illustrées par l'exemple du modèle neuronal de Hindmarsh-Rose. Le chapitre 4 considère un observateur d'état conçu pour les systèmes Persidskii généralisés avec des mesures non linéaires, des perturbations d'état et du bruit de sortie. La théorie de la stabilité entrée-sortie est appliquée pour obtenir des conditions de stabilité et de convergence robustes pour l'erreur d'estimation. Deux applications à un système ressort-amortisseur bimasse perturbé et à un modèle multigroupe susceptibles-infectés-susceptibles sont fournis pour démontrer l'efficacité et les performances de l'observateur proposé. Dans le chapitre 5, les conditions de stabilité et de stabilisation entrée-état dépendantes du retard pour les systèmes Persidskii généralisés à retard sont étudiées et formulées en termes d'inégalités matricielles dépendantes de l'état. Des exemples numériques de dynamique d'opinion et un modèle Lotka-Volterra modifié illustrent les résultats proposés. This work presents new results on input-to-output stability conditions, robust synchronization, and state estimation for generalized Persidskii systems in the presence of external input/disturbance, as well as input-to-state stability analysis of those dynamics with time delays. The thesis starts from the problem formulation followed by a brief introduction and state-of-the-art in Chapter 1. Preliminary definitions and auxiliary results are summarized in Chapter 2. Chapter 3 focuses on input-to-output stability conditions and their application to robust synchronization of generalized Persidskii models. The synchronization conditions are illustrated by the example of the neural Hindmarsh-Rose model. Chapter 4 considers a state observer designed for generalized Persidskii systems with nonlinear measurements, state disturbances, and output noise. The theory of input-to-output stability is applied to obtain robust stability and convergence conditions for the estimation error. Two applications to a perturbed two-mass spring-damper system and a multi-group susceptible-infected-susceptible model are provided to demonstrate the efficacy and performances of the proposed observer. In Chapter 5, the delay-dependent input-to-state stability and stabilization conditions for time-delay generalized Persidskii systems are studied and formulated in termsof state-dependent matrix inequalities. Numerical examples of opinion dynamics and a modified Lotka-Volterra model illustrate the proposed results. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 1808491 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDMADIS/2022/2022ULILB017.pdf https://theses.fr/2022ULILB017/abes https://theses.hal.science/tel-03958657 https://theses.hal.science/tel-03958657 https://theses.hal.science/tel-03958657 Mei Wenjie Mei 1993-12-10 CN 266345077 https://theses.fr/2022ULILB017 2022ULILB017 https://doi.org/10.70675/b057a5bezb17ez4be2zba28z9feef8b6de9a 2022-09-06 Informatique, Automatique Université de Lille (2022-....) 259265152 Doctorat Docteur es non oui Efimov Denis MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 174636288 Ushirobira Rosane MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 085226734 Bonnet Catherine MADS_PRESIDENT_DU_JURY 152970827 Astolfi Daniele MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 226106543 Seuret Alexandre MADS_RAPPORTEUR_1 116739290 Vande Wouwer Alain MADS_RAPPORTEUR_2 165256397 École graduée Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 258621362 Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 410272 18388695X Centre Inria de l'Université de Lille MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_2 104752 185432247 ddc:004 Efimov Denis Ushirobira Rosane Bonnet Catherine Astolfi Daniele Seuret Alexandre Vande Wouwer Alain École graduée Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....) Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille Centre Inria de l'Université de Lille PDF 1808491