Le Centre Oscar Lambret traite avec le Cyberknife®, depuis juin 2007, les lésions hépatiques en conditions stéréotaxiques, avec un asservissement à la respiration par des repères externes corrélés à des grains implantés près de la cible. Les résultats cliniques montrent un excellent contrôle local mais il subsiste des incertitudes lors de la préparation et de la réalisation du traitement. Cette thèse consiste à identifier et quantifier ces incertitudes puis à déterminer des solutions et/ou des alternatives et d’en évaluer l’intérêt. Ainsi, la méthode de définition de la cible par le radiothérapeute est évaluée. Une amélioration de la méthode actuellement en place en routine est envisagée, notamment par le choix de l’imagerie la mieux adaptée ainsi que par l’intervention d’un deuxième opérateur, expert en imagerie (radiologue). Les mouvements des organes à risques et cibles induits par la respiration ne sont pas pris en compte lors de l’étape de planification, effectuée sur les images 3D en amont du traitement. L’impact dosimétrique associé à ce mode de planification est évalué grâce à des simulations Monte Carlo 4D, prenant en compte les mouvements du patient et de l’accélérateur linéaire. La question d’une planification 4D comme perspective d’amélioration est alors posée. Les mouvements et déformations du foie dus à la respiration sont également mis en cause dans les incertitudes intervenant au cours du traitement. Le modèle de corrélation des repères externes avec la cible, utilisé pour l’asservissement respiratoire, ne tient pas compte des déformations et des rotations possibles au sein même du foie. Une étude des conséquences sur le suivi de la cible est effectuée. / Oscar Lambret Center treated with Cyberknife®, since June 2007, liver lesions in stereotactic conditions with respiratory tracking using external LEDs correlated with seeds implanted near the target. Clinical results show excellent local control but there are still uncertainties in the preparation and delivery of treatment. The aims of this thesis are to identify and quantify these uncertainties, to define solutions and/or alternatives and to assess their added value. As a first step, the method of the target definition by the radiation oncologist is evaluated. Improvement of the method currently used in routine is considered, including the choice of the most appropriate imaging and the intervention of a second operator, expert in imaging (radiologist). The organ at risk and target motion induced by the respiratory is not taken into account in the treatment planning step, performed on the 3D images (the so-called planning CT). The dosimetric impact associated with this type of planning is evaluated using 4D Monte Carlo simulations that take into account patient and linear accelerator movements and the synchrony between both movements. The question of 4D planning as prospect of improvement is then investigated. Movements and deformations of the liver due to respiration are also implicated in the uncertainties involved in the treatment. The correlation model of external markers with the target, used for respiratory tracking, ignores eventual deformations and rotations within the liver. A study of the impact on the target tracking is performed.

Ce mémoire de doctorat s'inscrit dans le cadre de la conception du diagnostic de la boucle d’air d’un moteur Diesel de l’entreprise PSA Peugeot Citroën. Pour des systèmes complexes, comme les moteurs Diesel, la recherche des tests de cohérence qui permettront de faire le diagnostic n'est pas évidente. La méthode d'Analyse Structurelle est utilisée afin de faciliter cette recherche, car elle permet au concepteur d’un système de diagnostic de disposer d'informations qui l'assistent dans son travail, à savoir la connaissance du potentiel de diagnostic, et la définition exhaustive des possibilités de tests de cohérence. Ce mémoire présente des algorithmes efficaces d’Analyse Structurelle permettant la maîtrise de l'explosion combinatoire des algorithmes actuels. Cet objectif est atteint par une simplification du processus d’analyse : les tests de cohérence renvoyés par les algorithmes développés possèdent de bonnes propriétés de calculabilité d'une part, et offrent un bon potentiel de discrimination des défauts d'autre part. Cette simplification provient de l’intégration de critères de calculabilité et d’un cahier des charges dans les algorithmes actuels. Les algorithmes développés sont intégrés dans un outil logiciel permettant d’analyser les modèles Simulink, et illustrés sur deux cas d’application. Le second cas d’application présenté dans ce mémoire est un modèle interne PSA Peugeot Citroën de boucle d'air du moteur DV6C TED4. Une analyse structurelle permet de construire, des indicateurs discriminant deux défauts d’encrassement, et ainsi, d'augmenter la couverture des diagnostics embarqués et débarqués. / This PHD thesis is a contribution to the design of the diagnosis system of the air path of a PSA Peugeot Citroën Diesel engine. For complex systems, as Diesel engines, searching for the consistency tests which are relevant for diagnosing faults is not obvious. The Structural Analysis method is used in order to make this search easier, for it provides a system's diagnosis designer with information, such as : the diagnosis potential of the system, and the exhaustive definition of consistency tests. This thesis describes efficient structural analysis algorithms, which help manage the complexity of current algorithms. This objective is met thanks to the simplification of the analysis process : the consistency tests returned by the developed algorithms have good properties of computability, and possess good fault isolability potential. This simplification comes from the integration of calculability constraints and of diagnosis requirements into current algorithms. Developed algorithms are integrated into a software allowing to analyze Simulink models, and are illustrated thanks to two application cases. The second application case presented in this thesis is a PSA Peugeot Citroën internal model describing a Diesel engine air path. A structural analysis yields indicators discriminating two types of clogging, and thus allows tto improve the diagnosis coverage of Diesel engines.

La supervision des processus industriels critiques est une tâche complexe qui nécessite des algorithmes robustes. La littérature montre un intérêt croissant des approches graphiques à cause de la simplicité de l’implémentation des algorithmes dérivés. Le diagnostic à base de modèle est une méthode qui devient de plus en plus utilisée à cause de la richesse des méthodes graphiques et structurelles permettant la modélisation des processus complexes et ne nécessitent pas une phase d’apprentissage en ligne. L’outil bond graph (BG) par ses propriétés graphique et multidisciplinaire est un outil puissant de modélisation reconnu. Dans ce contexte, les propriétés structurelles et causales de cet outil (utilisées pour la détection de défauts) sont exploitées ici pour intégrer les réseaux bayésiens graphiques permettant d’incorporer des statistiques de pannes des composants pour améliorer l’étape de décision. Cette méthodologie permet de pallier aux problèmes relatifs aux signatures de défauts inconnues ou identiques pour plusieurs composants et le suivie de la dégradation du système. Sur la base de la littérature consultée, il n’apparait pas de travaux qui évoquent une démarche pour la supervision associant un modèle bayésien de la fiabilité avec une approche de détection et isolation de défaut (FDI) basée sur le modèle BG. Notre contribution concerne l’intégration de deux outils graphiques (BG et réseaux Bayésiens (RB)) pour la conception d’un système de supervision robuste. Les résidus générés par le modèle BG sont couplés avec le modèle de fiabilité des composants à surveiller pour en déduire finalement un modèle de diagnostic de type RB hybride. Ce modèle est utilisé dans l’étape de décision face aux incertitudes du modèle bond graph en tenant compte des probabilités de fausses alarmes et de non détection estimées par une approche hiérarchique bayésienne. Une application à une partie d’une centrale thermique a validé la théorie développée. / The supervision of complex and critical industrial processes is a very heavy task which requires effective algorithms. The literature shows a growing interest of graphical approaches because of the simplicity of establishment of the derived algorithms. The model based diagnosis is a method which becomes widespread because of the richness of graphical and structural methods allowing modeling of most complex processes. The bond graph (BG) tool, with its multidisciplinary representation, is one of the most recognized approaches in this framework. In this context, we try in present work to couple this graphical approach with another graphical one allowing incorporating statistics of components failures. All this aims to mitigate the problems: unknown failure signatures or identical signatures for several components and monitoring the system degradation. Indeed, on the basis of consulted literature, it does not appear work which evokes a supervision strategy associating a Bayesian reliability model with a BG model based fault detection and isolation (FDI) approach. Consequently, the suggested work illustrates a method to outline this objective. We propose a new methodology for the supervision of the dynamic and hybrid dynamic systems. Our contribution appears in the proposal for a strategy of risk based supervision by combining two graphical approaches: BG and Bayesian networks (BN). The resulting model for diagnosis is a hybrid BN. It is able to make a decision under uncertainties of BG model and takes account of the probabilities of false alarm and non-detection. Furthermore, integration of two graphical approaches (BG and Bayesian networks (BN) to design robust supervision system is another innovative interest. Generated residuals from BG model are coupled with the component reliability model of components leading to a hybrid BN diagnostic model. This model is then used to make a decision under uncertainties of BG model and takes into account the probabilities of false alarm and non-detection. The developed theory is applied to a thermal power station.

La présente thèse concerne l’étude structurelle pour le recouvrement du défaut par l’approche du bond graph. L'objectif est d'exploiter les propriétés structurelles et causales de l'outil bond graph, afin d’effectuer à la fois le diagnostic et l’analyse de la commande du système physique en présence du défaut. En effet, l’outil bond graph permet de vérifier les conditions structurelles de recouvrement de défauts pas seulement du point de vue de l’analyse de commande, mais aussi en considérant les informations issues de l’étape de diagnostic. Par conséquent, l’ensemble des défauts tolérés est obtenu en mode hors-ligne avant d’effectuer une implémentation réelle. En outre, en estimant le défaut comme une puissance perturbatrice fournie au système, ce qui permet d’étendre les résultats d’analyse structurelle pour le recouvrement du défaut à une compensation locale adaptative, directement à partir du modèle bond graph. Enfin, les résultats obtenus sont validés dans une application d’un véhicule autonome intelligent redondant. / This work deals with structural fault recoverability analysis using the bond graph model. The objective is to exploit the structural and causal properties of the bond graph tool in order to perform both diagnosis and control analysis in the presence of faults. Indeed, the bond graph tool enables to verify the structural conditions of fault recoverability not only from a control perspective but also from a diagnosis one. In this way, the set of faults that can be recovered is obtained previous to industrial implementation. In addition, a novel way to estimate the fault by a disturbing power furnished to the system, enabled to extend the results of structural fault recoverability by performing a local adaptive compensation directly from the bond graph model. Finally, the obtained structural results are validated on a redundant intelligent autonomous vehicle.

Le cancer de la prostate est le cancer ayant la plus grande incidence chez l’homme depuis cette dernière décennie. Plusieurs traitements sont utilisés à nos jours pour lutter contre ce cancer parmi eux, nous trouvons la technique du traitement ciblé de la curiethérapie. Cette dernière offre d’importants avantages, mieux tolérée par le patient et ne nécessitant pas une hospitalisation très longue. L’objectif de cette thèse est de concevoir un système intégré pour la robotisation de la curiethérapie de la prostate. Ce concept intégré inclut à la fois un système robotique, son instrumentation intelligente et un logiciel de commande et de supervision. La solution proposée est principalement constituée d’un préhenseur pouvant s’adapter à un robot de type bras articulé et, d’un logiciel de simulation virtuelle, utilisé pour la commande et la supervision en temps réel du système robotique. La conception du préhenseur médical est basée sur une solution modulaire, évolutive et transférable à d’autres gestes chirurgicaux. Une approche de surveillance à base de modèle a été intégrée à ce concept afin de superviser le fonctionnement des actionneurs du système robotique en temps réel, durant les gestes per-opératoires. Des résultats expérimentaux ont été réalisés sur un ensemble de fantômes au laboratoire, en associant un robot industriel. / Prostate cancer is the cancer with the highest incidence in humans over the past decade. Several treatments are used nowadays for lute against this cancer; among them we find the technique of targeted therapy of brachytherapy. This offers significant advantages, better tolerated by the patient and not requiring a long hospitalization. The objective of this thesis is to design an integrated system for the robotization of prostate brachytherapy. This integrated concept includes robotic systems, intelligent instrumentation and software for control and supervision. The proposed solution consists mainly of adaptation of a medical gripper to a robot arm, with integration of virtual simulation for real-time control and monitoring. The description of this solution is made in three parts. The design of the medical gripper is based on modular, scalable and transferable solution. A model based monitoring approach has been integrated into this concept, to oversee the correct functioning of the actuators of the robotic system in real time, during the intra-operative period. Experimental results were performed on a set of phantoms in the laboratory using industrial robot.

Ce travail de thèse concerne la conception d’un système de diagnostic robuste à base de modèle bond graph et a pour objectif principal de générer des seuils robustes aux incertitudes de mesures mais aussi la génération systématiques des équations d’estimation de défauts. Une procédure de génération des seuils basée sur une représentation graphiques des incertitudes de mesure a été développée et implémentée sur un système réel. La représentation bond graph sous forme LFT (transformation linéaire fractionnelle) a été exploitée pour la génération des équations d’estimation de défauts qui sont utilisées pour l’amélioration de la décision concernant l’isolabilité de défauts ayant la même signature de pannes ainsi à l’analyse de la sensibilité des résidus aux défauts capteurs, actionneurs et aux défauts liés aux paramètres. Les algorithmes développés dans ce travail de thèse ont été validés par une implémentation sur un système mécatronique représentant un robot mobile, appelé : Robotino. / This work deals with robust bond graph model-based fault diagnosis. The main objectives of this work are related to the generation of robust thresholds with respect to measurement uncertainties, and the creation of a systematic procedure for the generation of fault estimation equations. A procedure of thresholds generation based on a graphical representation of the measurement uncertainty has been developed and implemented on a real system. The Bond graph under LFT (linear fractional transformation) form has been used for the generation of fault estimation equations. These equations are used to improve the decision step concerning the isolation of the faults having the same signature and for analyzing the sensitivity of the residuals to faults affecting sensors, actuators and parameters. The algorithms developed in this work have been on a mechatronic system representing a mobile robot, called: Robotino.

La présente thèse concerne l’étude structurelle d’un système modélisé par Bond Graph du point de vue détection et isolation de défaut. En combinant la théorie du module avec les propriétés causales et structurelles de l’outil BG, de simples conditions graphiques permettant de conclure sur la détectabilité et l’isolabilité de défauts composant ont été proposées. Aussi,une procédure de placement de capteur optimal a été présentée pour le recouvrement de la surveillabilité du système en présence de défauts. Pour l’étape de diagnostic, une procédure systématique a été développée pour la génération des indicateurs de défauts sensibles aux défauts composants considérés. L’approche proposée dans ce travail a été validé par une application sur un quart de véhicule autonome intelligent. / This thesis is concerned with system structural analyses for fault detection and isolation. By using the module theory and the causal and structural properties of the Bond Graph tool, simple graphical conditions of structural detectability and isolability of plant faults are proposed. Also, a procedure for optimal sensor placement is performed in order to recover systems monitorability in the presence of plant faults. Moreover, for the diagnosis step, a procedure is proposed for a systematic generation of faults indicator which are only sensitive to the desired plant faults. The proposed approach in this work is validated by an application on a quarter of an autonomous intelligent vehicle.

Le travail de thèse proposé concerne la conception intégrée des algorithmes de surveillance des processus chimiques à base de modèles bond graph. Cette recherche est réalisée dans le cadre de la thématique «Bond graphs pour la supervision des procédés énergétiques» développée entre l’Université de Gabés (Tunisie) et l’Ecole Polytechnique Universitaire de Lille (France). Les processus chimiques sont des procédés polluants et à risque. Ils nécessitent alors pour la protection de l’environnement et du personnel des systèmes de surveillance en ligne pour la détection précoce et l’identification des défaillances. Un processus chimique est le siège de phénomènes de nature diverse : chimiques et ou biochimiques, thermo-fluidique, …. Leur modélisation nécessite alors une approche unifiée. L’outil bond graph par son caractère multidisciplinaire est bien adapté à cette tâche. D’autre part, cet outil peut aussi être utilisé pour la conception d’algorithmes de diagnostic grâce à ses propriétés comportementales, causales et structurelles et déterminer ainsi les conditions de surveillabilité structurelle des équipements pertinents sans calcul numérique. Les principales scientifiques contributions peuvent être résumées comme suit : (i) élaboration d’une bibliothèque de modèles Bond Graph de composants et phénomènes chimiques (ii) méthodologie de diagnostic à base de bond graphs pour la génération d’indicateurs de fautes sensibles à l’apparition des réactions secondaires sources de pollution et d’explosion, (iii) diagnostic robuste aux incertitudes paramétriques du modèle Bond Graphs couplés, (iv) informatisation des procédures d’analyse de surveillabilité d’une classe de procédés chimiques, (v) application à un procédé réel (installation d’estérification). / The proposed Ph.D. thesis deals with integrated design of bond graph model based for health monitoring of chemical processes. This research work is performed within the framework of the topic “Bond graphs for supervision of energetic processes" developed between the University of Gabés (Tunisia) and “Polytech’Lille”, the Engineering School within the University of Science and Technology of Lille. The chemical processes are polluting processes and with risk. They need, for staff safety and environmental protection, online surveillance for early detection and the identification of the failures. chemical processes occur phenomena of various nature: chemical and or biochemical, thermo-fluidic… Their modeling requires a unified approach. The Bond graph as a multidisciplinary tool is well suited to this task.Furthermore, this tool can be used also for the design of diagnosis algorithms thanks to its behavioral, causal and structural properties, and allows providing structural diagnosability conditions of the pertinent equipment without numerical calculation. The main scientific contributions of this research can be summarized as follows: (i)elaboration of a data base of dynamic bond graph models of components and chemical phenomena, (ii) methodology of bond graph model based diagnosis for systematic generation of fault indicators sensitive to the appearance of the secondary reactions source of pollution and explosion, (iii) robust diagnosis based on coupled uncertain bond graph model, (iv) computerization of the diagnosability analysis procedures applied to a class of a chemical process, (v) application to a real process (installation of esterification).

Ce travail de thèse concerne l’estimation de défauts composants par la synthèse d’un observateur à entrées inconnues en utilisant un seul outil : les bond graphs. Nous avons montré que cet outil graphique permet (grâce à sa topologie fonctionnelle) la représentation des défauts composants sous forme d’entrées inconnues sur la représentation d’état du système physique. L’étude des propriétés causales et structurelles (commandabilité, observabilité, structure finie et structure à l’infini) du modèle bond graph en mode défaillant permet ainsi la conception d’un observateur à entrées inconnues utilisé pour l’estimation du défaut du composant (considéré comme une entrée inconnue associée à la valeur d’un effort ou flux supplémentaire apporté par le défaut sur le composant à surveiller). L’approche proposée dans ce travail a été validée par une application sur un système hydraulique. Les résultats expérimentaux ont prouvé l’efficacité de cet observateur notamment pour la surveillance des composants du système. / The thesis concerns the estimation of system components faults by using an unknown inputs observer. To reach this goal, we used the Bond Graph approach to physical modelling. We showed that this graphical tool is allowing the representation of system components faults as unknown inputs within the state representation of the considered physical system. The study of the causal and structural features of the system (controllability, observability, finite structure and infinite structure) based on the Bond Graph approach was hence fulfilled in order to design an unknown inputs observer which is used for the system component fault estimation. The component fault is considered as an unknown input. The approach proposed in this work wad validated through an application to a hydraulic system. The experimental results showed the effectiveness of this particular observer for the monitoring of the system components.

L'objectif principal de cette thèse est de développer un schéma générique et adaptatif basée sur les approches d'apprentissage automatique, intégrant des mécanismes de détection et d'isolation des défauts avec une force d’apparition progressive. Le but de ce schéma est de réaliser le diagnostic en ligne des défauts simple et multiple de type dérive dans les systèmes éoliens, et plus particulièrement dans le système du calage des pales et le convertisseur de puissance. Le schéma proposé est basé sur la décomposition du système éolien en plusieurs composantes. Ensuite, un classifieur est conçu et utilisé pour réaliser le diagnostic de défauts dans chaque composant. Le but de cette décomposition en composants est de faciliter l'isolation des défauts et d'augmenter la robustesse du schéma globale de diagnostic dans le sens que lorsque le classifier lié à un composant est défaillant, les classifieurs liées aux autres composants continuent à réaliser le diagnostic des défauts dans leurs composants. Ce schéma a aussi l'avantage de prendre en compte la dynamique hybride de l’éolienne. / This thesis addresses the problem of automatic detection and isolation of drift-like faults in wind turbines (WTs). The main aim of this thesis is to develop a generic on-line adaptive machine learning and data mining scheme that integrates drift detection and isolation mechanism in order to achieve the simple and multiple drift-like fault diagnosis in WTs, in particular pitch system and power converter. The proposed scheme is based on the decomposition of the wind turbine into several components. Then, a classifier is designed and used to achieve the diagnosis of faults impacting each component. The goal of this decomposition into components is to facilitate the isolation of faults and to increase the robustness of the scheme in the sense that when the classifier related to one component is failed, the classifiers for the other components continue to achieve the diagnosis for faults in their corresponding components. This scheme has also the advantage to take into account the WT hybrid dynamics. Indeed, some WT components (as pitch system and power converter) manifest both discrete and continuous dynamic behaviors. In each discrete mode, or a configuration, different continuous dynamics are defined.