L’objectif des travaux de cette thèse est la réalisation de capteurs magnétiques à ondes élastiques de surface (SAW). Nos études réalisées dans ce cadre se sont focalisées sur la modélisation et la réalisation de dispositifs magnéto-élastique SAW à base de structures multicouches sensibles au champ magnétique. Une géométrie multicouche offrant plusieurs degrés de libertés permettant d’agir sur les performances du capteur a été considérée. La configuration de cette structure est : Substrat piézoélectrique/électrodes interdigitées/Couche isolante/Couche sensible magnéto-élastique. Les différents paramètres de la structure, notamment les épaisseurs des différentes couches et leurs natures ont été optimisées théoriquement au regard du facteur de qualité, du facteur de couplage électromécanique et de la sensibilité au champ magnétique. Des dispositifs utilisant les configurations optimales ont été réalisés et caractérisés et leurs performances comparées au prédiction théoriques. Nous avons montré que le capteur peut être conçu pour répondre aux besoins de l’application en ce qui concerne la gamme de l’intensité du champ à mesurer et de la sensibilité visée. Ainsi le CoFeB utilisé comme couche sensible magnéto-élastique permet une meilleure sensibilité mais sur une étendue étroite du champ magnétique alors que le nickel permet d’étendre la gamme de mesure mais avec moins de sensibilité. Nous avons également montré que l’utilisation comme couche isolante de matériau dur comme l’alumine permet une meilleure sensibilité. Cette sensibilité est également fortement augmentée pour un fonctionnement à hautes fréquences / The aim of this Ph.D. Thesis is to study piezo-magnetic surface acoustic wave (SAW) sensor. Accurate and fully coupled physical model was numerically implemented in order to investigate the sensitivity of SAW devices using the magneto-elastic interaction with an external magnetic field. The different parameters of the structure, including the thicknesses of the various layers and their natures were theoretically optimized with regard to the quality factor, the electromechanical coupling factor and the sensitivity to the magnetic field. Devices using the optimal settings have been made and characterized, and their performance compared to the theoretical prediction. We have shown that the sensor can be designed to meet the needs of the application as regards the range of the field strength to be measured and the target sensitivity. Thus the CoFeB used as magneto-elastic sensitive layer provides better sensitivity but on a narrow stretch of the magnetic field while the nickel expands the measurement range but with less sensitivity. We have also shown that the use of hard material as insulating layer, such as alumina, allows better sensitivity. This sensitivity is also greatly increased when the sensor is operating at high frequencies

Les approches de surveillance de l’intégrité des structures ont été proposées pour permettre un contrôle continu de l’état des structures en intégrant à celle-ci des capteurs intelligents. En effet, ce contrôle continu doit être effectué pour s’assurer du bon fonctionnement de celles-ci car la présence d’un défaut dans la structure peut aboutir à un accident catastrophique. Cependant, la variation des conditions environnementales et opérationnelles (CEO) dans lesquelles la structure évolue, impacte sévèrement les signaux collectés ce qui induit parfois une mauvaise interprétation de la présence du défaut dans la structure. Dans ce travail de thèse, l’application des méthodes d’apprentissage statistiques classiques a été envisagée dans le cas des structures tubulaires. Ici, les effets des paramètres de mesures sur la robustesse de ces méthodes ont été investiguées. Ensuite, deux approches ont été proposées pour remédier aux effets des CEO. La première approche suppose que la base de données des signaux de référence est suffisamment riche en variation des CEO. Dans ce cas, une estimation parcimonieuse du signal mesuré est calculée. Puis, l’erreur d’estimation est utilisée comme indicateur de défaut. Tandis que la deuxième approche est utilisée dans le cas où la base de données des signaux des références contient une variation limitée des CEO mais on suppose que celles-ci varient lentement. Dans ce cas, une mise à jour du modèle de l’état sain est effectuée en appliquant l’analyse en composante principale (PCA) par fenêtre mobile. Dans les deux approches, la localisation du défaut a été assurée en utilisant une fenêtre glissante sur le signal provenant de l’état endommagé. / To ensure better working conditions of civil and engineering structures, inspections must be made on a regular basis. However, these inspections could be labor-intensive and cost-consuming. In this context, structural health monitoring (SHM) systems using permanently attached transducers were proposed to ensure continuous damage diagnostic of these structures. In SHM, damage detection is generally based on comparison between the healthy state signals and the current signals. Nevertheless, the environmental and operational conditions will have an effect on the healthy state signals. If these effects are not taken into account they would result in false indication of damage (false alarm). In this thesis, classical machine learning methods used for damage detection have been applied in the case of pipelines. The effects of some measurements parameters on the robustness of these methods have been investigated. Afterthat, two approaches were proposed for damage diagnostic depending on the database of reference signals. If this database contains large variation of these EOCs, a sparse estimation of the current signal is calculated. Then, the estimation error is used as an indication of the presence of damage. Otherwise, if this database is acquired at limited range of EOCs, moving window PCA can be applied to update the model of the healthy state provided that the EOCs show slow and continuous variation. In both approaches, damage localization was ensured using a sliding window over the damaged pipe signal.

L'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est une modalité d'imagerie médicale reposant sur l'utilisation de champs électromagnétiques pour acquérir des images tomodensitométriques du corps humain. Bien qu'appartenant à la catégorie des rayonnements non-ionisants (RNI), des effets transitoires peuvent être ressentis par les personnels travaillant à proximité d'une IRM. Ces travailleurs sont dits exposés aux champs électromagnétiques, même si les différents comités d’experts s’accordent pour dire qu’aucun effet d’accumulation de dose ou d’effet à long terme n’a été trouvé. Ces effets à court terme, allant d’un goût métallique au niveau de la bouche à la stimulation nerveuse et à l'échauffement, sont connus et identifiés. Ils peuvent néanmoins provoquer une gêne, voire un danger, pour le travailleur. Ces préoccupations concernent spécifiquement le champ magnétique permanent (de 1,5 T à 7 T) utilisé par l'IRM. Un groupement d'experts mandatés par l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) a ainsi déterminé l'évaluation de l'exposition des travailleurs au champ magnétique statique comme une priorité importante. Les travaux de cette thèse ont permis de répondre à cette demande en définissant et en implémentant un dispositif de mesure autonome et léger permettant la mesure de cette exposition ainsi que la caractérisation des mouvements du travailleur. La justesse de la mesure d'induction magnétique réalisée par le dispositif est garantie par une méthode de correction numérique prenant en compte les défauts de linéarité et d'orthogonalité du capteur. Basée sur les données du capteur, une méthode d'ajustement de la mesure d'induction magnétique a ensuite été définie. Cette méthode permet, à partir d'une mesure réalisée au niveau du torse du travailleur, d'extrapoler la valeur d'induction magnétique au niveau de la tête de celui-ci. Enfin, une validation pratique du dispositif de mesure a été effectuée à travers un suivi de l'exposition des travailleurs IRM de trois centres d'imagerie médicale : imagerie clinique, imagerie interventionnelle et IRM ultra hauts champs (7~T). Des méthodes d'extraction de métriques permettant l'analyse précise et la comparaison de l'exposition des travailleurs au champ magnétique statique ont été proposées. Les travaux présentés dans cette thèse ont ouvert des perspectives intéressantes, permettant de réaliser le suivi à long terme de l'exposition des travailleurs au champ magnétique statique de façon quasi autonome. De plus, une industrialisation des outils et méthodes définis a pu être réalisée et est actuellement en cours de validation / The Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a medical imaging modality using electromagnetic fields (EMF) in order to perform human body tomodensitometric images. Even if these fields are Non-Ionizing Radiations (NIR), some transitory effects can be felt by the staff working in the vicinity of the MRI. Such workers are qualified as “exposed” to EMF, even if all expert comities agree to say that no accumulative or long term effects have been identified yet. Short term effects are known and identified, from metallic taste in the mouth, nerve and muscle stimulation, to biologic tissue heating, which can be troublesome or dangerous. The main exposure concern comes from the MRI permanent static magnetic field (ranging from 1.5 T to 7 T). An expert comity, mandated by the World Health Organization (WHO), has therefore defined the evaluation of the exposure of the MRI workers to the static magnetic field as a priority. This was the focus of this PhD thesis. A light and autonomous static magnetic field monitor (called "exposimeter") has been developed. It allows the recording of the three-dimensional magnetic fields as well as workers’ movements. Its magnetic induction measurement accuracy has been ensured by a specific calibration, which takes into account non-linearity and non-orthogonality of the magnetic sensors. Based on exposimeter data, a magnetic induction extrapolation method has then been developed. This method allows the estimation of the EMF exposure at the head with sensors placed on the torso. Finally, a practical validation of the device has been performed in multiple MRI clinical and research centers, included clinical MRIs (1.5 T and 3 T), an interventional MRI (1.5 T) and an ultra-high field MRI (7 T). Metrics have been defined in order to precisely analyze and compare workers exposure. All the works presented in this PhD thesis open new perspectives such as long term static magnetic field exposure follow-up. Moreover, industrial transfer of the device has been performed and is currently being validated

This thesis presents the development of a fault detection and diagnosis (FDD) procedure capable of capturing, isolating and identifying multiple abrupt parametric faults. The proposed method relies on parameter estimation deployed in a set membership framework. This approach presupposes the utilization of a linearly parametrizable model and the a priori knowledge of bounded noise errors and parameter perturbations. Under these assumptions, a data-hyperspace is generated at every time instant. The goal of set membership identification (SMI) is the determination of the parametric set, formed as an orthotope or ellipsoid, within which the nominal parameter vector resides and intersects with the data-hyperspace. The fault detection mechanism is activated when the normal operation of the SMI procedure is interrupted due to an empty intersection of the data-hyperspace and the estimated parametric set. At the detection instant, a resetting procedure is performed in order to compute the parameter set and the data-hyperspace that contain the varied nominal parameter vector, allowing the SMI algorithm to continue its operation. During the fault isolation, consistency tests are executed, relying on the projections of the worst case parametric sets and the ones arisen from the normal operation of SMI. A faulty component is indicated when these projections do not intersect, while the distance of their centers is used for fault identification. In case of the ellipsoidal SMI-based FDD and under the assumption of a time invariant parameter vector, a new fault detection criterion is defined based on the intersection of support orthotopes of ellipsoids. A more accurate estimation of the time instant of fault occurrence is proposed based on the application of a backward-in-time procedure starting from the fault detection instant, while the conditions under which a fault will never be detected by the orthotopic and ellipsoidal SMI based FDD are provided. This dissertation explores the efficiency of the proposed FDD methodology for capturing failure modes of two microelectromechanical systems; an electrostatic parallel-plate microactuator and a torsionally resonant atomic force microscope. From an engineering point of view, failure modes appeared in the microcomponents of the microactuator and the TR-AFM are encountered as parameter variations and are captured, isolated and identified by the proposed FDD methodology. / Σε αυτή την διατριβή, παρουσιάζεται η ανάπτυξη μιας διαδικασίας Ανίχνευσης και Διάγνωσης Σφαλμάτων, η οποία είναι ικανή να εντοπίζει, απομονώνει και αναγνωρίζει πολλαπλά, απότομα παραμετρικά σφάλματα. H προτεινόμενη μέθοδος βασίζεται στην αναγνώριση του συνόλου συμμετοχής των παραμέτρων. Ο στόχος της Αναγνώρισης Συνόλου Συμμετοχής είναι ο καθορισμός του παραμετρικού συνόλου εντός του οποίου κείται το ονομαστικό διάνυσμα παραμέτρων, δεδομένου ότι το ονομαστικό διάνυσμα παραμέτρων ανήκει επίσης σε έναν υπερχώρο δεδομένων. Το παραμετρικό σύνολο απεικονίζεται ως ένα ορθότοπο ή ένα ελλειψοειδές, λόγω της εύκολης μαθηματικής τους περιγραφής. Έτσι, η διαδικασία Αναγνώρισης Συνόλου Συμμετοχής αντιστοιχεί σε ένα πρόβλημα βελτιστοποίησης, το οποίο αποσκοπεί στον υπολογισμό του ορθοτόπου ή ελλειψοειδούς το οποίο περιέχει το ονομαστικό διάνυσμα παραμέτρων και τέμνεται με τον υπερχώρο δεδομένων. Ο μηχανισμός Ανίχνευσης Σφαλμάτων ενεργοποιείται όταν διακόπτεται η φυσιολογική λειτουργία της Αναγνώρισης Συνόλου Συμμετοχής, λόγω της κενής τομής μεταξύ των εκτιμώμενου παραμετρικού συνόλου και του υπερχώρου δεδομένων. Τη χρονική στιγμή ανίχνευσης ενός σφάλματος, εφαρμόζεται μια διαδικασία επαναρύθμισης που σκοπεύει στον υπολογισμό του νέου παραμετρικού συνόλου, το οποίο περιέχει το μεταβεβλημένο ονομαστικό διάνυσμα παραμέτρων και τέμνεται με το υπερχώρο δεδομένων. Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας απομόνωσης του σφάλματος, εκτελούνται τεστ συμβατότητας, τα οποία βασίζονται στις προβολές των νέων παραμετρικών συνόλων και στις προβολές των παραμετρικών συνόλων χείριστης περίπτωσης, ενώ η απόσταση των κέντρων των προβολών χρησιμοποιείται για αναγνώριση σφάλματος. Στην περίπτωση που η Ανίχνευση και Διάγνωση Σφαλμάτων πραγματοποιείται βασιζόμενη στην Αναγνώριση Συνόλου Συμμετοχής με ελλειψοειδή και θεωρώντας το ονομαστικό διάνυσμα παραμέτρων χρονικά αμετάβλητο, ορίζεται ένα νέο κριτήριο ανίχνευσης σφαλμάτων, χρησιμοποιώντας την τομή των περιβαλλόντων ορθοτόπων των ελλειψοειδών. Σε αυτή την περίπτωση, ένα σφάλμα ανιχνεύεται όταν η τομή αυτή είναι κενή. Ακόμη, προτείνεται μια πιο ακριβής εκτίμηση της χρονικής στιγμής εμφάνισης του σφάλματος, ενώ παρατίθενται οι συνθήκες υπό τις οποίες ένα σφάλμα μπορεί να μην ανιχνευθεί ποτέ με την εφαρμογή των προτεινόμενων μεθόδων. Η συγκεκριμένη διατριβή επίσης ερευνά την αποτελεσματικότητα της προτεινόμενης μεθοδολογίας Ανίχνευσης και Διάγνωσης Σφαλμάτων για τον εντοπισμό των τρόπων εκδήλωσης σφαλμάτων σε δύο μικροηλεκτρομηχανικά συστήματα (ΜΗΜΣ), έναν ηλεκτροστατικό μικροεπενεργητή παράλληλων πλακών και ένα ατομικό μικροσκόπιο συντονισμού στρέψης. Από πλευράς μηχανικής, οι τρόποι εκδήλωσης σφαλμάτων στα δομικά στοιχεία του μικροεπενεργητή ή του ατομικού μικροσκοποίου αντιμετωπίζονται ως απότομες παραμετρικές, οι οποίες εντοπίζονται και διαγιγνώσκονται από τις προτεινόμενες μεθόδους.