Les robots à câbles (CDPRs) se présentent comme une nouvelle classe de robots parallèles. Ces robots, décrits par l'architecture RRPS des hexapodes, utilisent des câbles enroulés pour leurs jambes plutôt que les chaînes d'éléments rigides des robots parallèles classiques. Cette technologie est dépendante des câbles, donc sujette à l'unilatéralité des efforts exercés par les câbles sur la plate-forme, l'élasticité, ou bien l'affaissement dû à la flexibilité et à la masse. Dans un premier temps nous revisitons la modélisation de ce type de robot, en particulier pour le comportement de type chaînette élastique, approprié pour les robots de grandes dimensions. Dans un second temps nous traitons de la détection de collision, et ce aussi bien entre les câbles, qu'avec et entre les objets que sont la plate-forme et d'éventuels obstacles. S'agissant d'une problématique de sûreté, la détection se doit d'être garantie face aux incertitudes et face à la forme complexe des câbles. Elle est déclinée pour le modèle RRPS et le modèle chaînette élastique. L'analyse par intervalles est utilisée pour traiter les incertitudes, et les objets sont munis de définitions hiérarchiques. Enfin, nous aborderons un processus de conception, qui a pour objectif de répondre au besoin exprimé par une application. À cette fin, il cherche l'ensemble des valeurs des paramètres d'un modèle générique de CDPR, permettant de satisfaire un ensemble de contraintes. Ces paramètres sont toutefois soumis à leurs propres incertitudes. Aussi, on assure la faisabilité de la conception en garantissant et la validité de tous les robots possibles donnés par les intervalles de solutions, et la largeur minimale. / Cable-Driven Parallel Robots form a new class of parallel robots. Those robots, described by the RRPS architecture of hexapods, use coiled cables for their legs instead of rigid element chains of classical parallel robots. This technology is subject to the specifics of cables, particularly the unilateral aspect of the forces exerted by the cables on the platform, the elasticity, the sagging caused by the flexibility and the mass of the cables. We start by revisiting the model of those robots. We do so by considering the elastic catenary behavior of the cables, suitable for large dimension robots. Then we handle interference detection of such a robot, which concern just as much interference between cables, than with and between objects. Said objects are the platform and arbitrary obstacles. Being a safety matter, interference detection must be guaranteed in front of uncertainties and of the complex shapes of the cables. The detection scheme is issued for the RRPS model and the elastic catenary one. Interval analysis methods are used to deal with uncertainties; hierarchic definitions are used for objects. Lastly, we deal with a design process for those robots. This process aims at fitting a robot that satisfy the expressed needs of a given application. To this end, the process looks for the set of values of parameters of a CDPR generic model. Those values allow the resulting robot to satisfy a set of constraints. Those parameters are subject to their own uncertainties. We guarantee the practical usability of the design both by guaranteeing the suitability of all possible robots given by the intervals of the solutions for the parameters, and with minimal widths.

Lorsqu'un système physique est en fonctionnement, un des objectifs d'une analyse de sûreté est d'être sûr que les variables caractérisant l'état du système suivent une certaine trajectoire ou restent dans une zone donnée compte tenu de toutes les perturbations et les incertitudes sur les paramètres et les mesures du système. Une solution originale pour ce problème est proposée dans ce document à l'aide d'une approche ensembliste qui consiste à calculer l'ensemble des trajectoires possibles générées en présence des perturbations dues à l'environnement du système et à la méconnaissance des modèles du système se traduisant par des incertitudes sur la valeur de certains de ses paramètres. Dans le cas de notre problème, les incertitudes peuvent porter sur les valeurs des paramètres, l'état initial ou les mesures du système. Pour garantir le résultat de l'analyse de sûreté, toutes les trajectoires doivent être envisagées, pour toutes les perturbations et les incertitudes considérées. Pour représenter le comportement d'un système complexe (un système multi mode ou un système non-linéaire), au lieu d'utiliser un modèle avec une structure complexe, une approche standard est de diviser le régime opératoire du système en zones locales est de représenter chaque zone par un modèle linéaire avec une structure simple.On essaie dans ce travail de thèse d'apporter une solution au problème d'identification de systèmes incertains dans un premier temps par un modèle mono-mode et ensuite par un modèle multi-mode pour un objectif d'analyse de sûreté de système. Ce document est constitué de cinq chapitres. Dans le premier chapitre, la problématique du travail est détaillée. Dans le deuxième chapitre, un état de l'arc sur la problématique étudiée est donné. On traite ensuite du problème d'identification et de simulation d'un modèle ensembliste (intervalle) dans le chapitre trois. Pour améliorer la qualité de lé modélisation et augmenter la précision de la prédiction, une approche méthodologique est proposée dans le chapitre quatre pour identifier et pour simuler ce modèle intervalle. Dans le dernier chapitre, une conclusion est apportée sur l'ensemble de ce travail de thèse.

Cette thèse porte sur l'estimation d'état des systèmes dynamiques à temps discret dans le contexte de l'intégration d'incertitudes statistiques et à erreurs bornées. Partant du filtre de Kalman intervalle (IKF) et de son amélioration (iIKF), nous proposons un algorithme de filtrage pour des systèmes linéaires dont les bruits sont gaussiens incertains, c'est-à-dire de moyenne et matrice de covariance définies par leur appartenance à des intervalles. Ce nouveau filtre de Kalman intervalle (UBIKF) repose sur la recherche d'une matrice de gain ponctuelle minimisant une borne majorante de l'ensemble des matrices de covariance de l'erreur d'estimation en respectant les bornes des incertitudes paramétriques. Un encadrement de tousles estimés possibles est ensuite déterminé en utilisant l'analyse par intervalles. Le filtre UBIKF permet de réduire à la fois la complexité calculatoire de l'inversion ensembliste des matrices intervalles présent dans le filtre iIKF et le conservatisme des estimations. Nous abordons ensuite différents cadres permettant de représenter des connaissances incomplètes ou imprécises, y compris les fonctions de répartition, la théorie de possibilité et la théorie des fonctions de croyance. Grâce à cette dernière, un modèle sous forme d'une fonction de masse pour une distribution gaussienne multivariée incertaine est proposé. Un filtrage particulaire ensembliste basé sur cette théorie est développé pour des systèmes dynamiques non linéaires dans lesquels les bruits sur la dynamique sont bornés et les erreurs de mesure sont modélisées par une fonction de masse gaussienne incertaine. Enfin, le filtre UBIKF est utilisé pour la détection et l'isolation de défauts en mettant en œuvre le schéma d'observateurs généralisé et l'analyse structurelle. Au travers de différents exemples, la capacité d'isolation de défauts capteurs/actionneurs de cet outil est illustrée et comparée à d'autre approches. / This thesis deals with state estimation in discrete-time dynamic systems in the context of the integration of statistical and bounded error uncertainties. Motivated by the drawbacks of the interval Kalman filter (IKF) and its improvement (iIKF), we propose a filtering algorithm for linear systems subject to uncertain Gaussian noises, i.e. with the mean and covariance matrix defined by their membership to intervals. This new interval Kalman filter (UBIKF) relies on finding a punctual gain matrix minimizing an upper bound of the set of estimation error covariance matrices by respecting the bounds of the parametric uncertainties. An envelope containing all possible estimates is then determined using interval analysis. The UBIKF reduces not only the computational complexity of the set inversion of the matrices intervals appearing in the iIKF, but also the conservatism of the estimates. We then discuss different frameworks for representing incomplete or imprecise knowledge, including the cumulative distribution functions, the possibility theory and the theory of belief functions. Thanks to the last, a model in the form of a mass function for an uncertain multivariate Gaussian distribution is proposed. A box particle filter based on this theory is developed for non-linear dynamic systems in which the process noises are bounded and the measurement errors are represented by an uncertain Gaussian mass function. Finally, the UBIKF is applied to fault detection and isolation by implementing the generalized observer scheme and structural analysis. Through various examples, the capacity for detecting and isolating sensor/actuator faults of this tool is illustrated and compared to other approaches.

La conception des bâtiments à faible consommation d’énergie est devenue un enjeu très important dans le but de réduire au maximum la consommation d’énergie et les émissions de gaz à effet de serre associées. Pour y arriver, il est indispensable de connaître les sources potentielles de biais et d’incertitude dans le domaine de la modélisation thermique des bâtiments d’un part, et de les caractériser et les évaluer d’autre part.Pour répondre aux exigences courantes en termes de fiabilité des prévisions du comportement thermique des bâtiments, nous avons essayé dans le cadre de cette thèse de quantifier les incertitudes liés à des paramètres influents, de proposer une technique de diagnostic de l’enveloppe, propager les incertitudes via une méthode ensembliste sur un modèle simplifié et puis proposer une démarche permettant d’identifier les paramètres de modélisation les plus influents et d’évaluer leur effet sur les performances énergétiques avec le moindre coût en termes de simulations. / Designing buildings with low-energy consumption has become a very important issue in order to minimize energy consumption and the emissions of associated greenhouse gas. To achieve this, it is essential to know the potential sources of bias and uncertainty in the field of buildings thermal modeling and to characterize and evaluate them.To meet the current requirements in terms of reliable predictions of buildings thermal behavior, we have tried in this thesis, to quantify uncertainties associated to influential parameters, to propose a technique for diagnosing the building’s envelope, propagate uncertainties via a set-method for the case of a simplified model. We finally proposed an approach to identify the most influential modeling parameters to evaluate their impact on energy performance.

La conception des bâtiments à faible consommation d'énergie est devenue un enjeu très important dans le but de réduire au maximum la consommation d'énergie et les émissions de gaz à effet de serre associées. Pour y arriver, il est indispensable de connaître les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique des bâtiments d'un part, et de les caractériser et les évaluer d'autre part.Pour répondre aux exigences courantes en termes de fiabilité des prévisions du comportement thermique des bâtiments, nous avons essayé dans le cadre de cette thèse de quantifier les incertitudes liés à des paramètres influents, de proposer une technique de diagnostic de l'enveloppe, propager les incertitudes via une méthode ensembliste sur un modèle simplifié et puis proposer une démarche permettant d'identifier les paramètres de modélisation les plus influents et d'évaluer leur effet sur les performances énergétiques avec le moindre coût en termes de simulations.

Cette thèse est une partie d’un projet français qui s’appelle AEROSTRIP, un partenariat entre l’Institut Pascal, Sigma, SAPPI et Air-France industries, il est financé par le gouvernement français par le programme FUI (20 eme appel). Le projet AEROSTRIP consiste à développer le premier système automatique qui nettoie écologiquement les surfaces des avions et les pièces de rechange en utilisant un abrasif écologique projeté à grande vitesse sur la surface des avions (maïs). Ma thèse consiste à optimiser les trajectoires du système robotique total de telle façon que le décapage de l’avion soit optimal. Le déplacement des robots est nécessaire pour assurer une couverture totale de la surface à décaper parce que ces surfaces sont trop grandes et elles ne peuvent pas être décapées d’une seule position. Le but de mon travail est de trouver le nombre optimal de robots avec leur positions optimales pour décaper totalement l’avion. Une fois ce nombre est déterminé, on cherche les trajectoires des robots entre ces différentes positions. Alors, pour atteindre ce but, j’ai défini un cadre général composant de quatre étapes essentiels: l’étape pre-processing, l’étape optimization algorithm, l’étape generation of the end-effector trajectories et l’étape robot scheduling, assignment and control.Dans ma thèse, j’ai deux contributions dans deux différentes étapes du cadre général: l’étape pre-processing et l’étape optimization algorithm. Le calcul de l’espace de travail du robot est nécessairedans l’étape pre-processing: on a proposé l’Analyse par Intervalles pour trouver cet espace de travail parce qu’il garantie le fait de trouver des solutions dans un temps de calcul raisonnable. Alors, ma première contribution est une nouvelle fonction d’inclusion qui réduit le pessimisme, la surestimation des solutions qui est le principal inconvénient de l’Analyse par Intervalles. La nouvelle fonction d’inclusion est évaluée sur des problèmes de satisfaction de contraintes et des problèmes d’optimisation des contraintes. En plus, on a proposé un algorithme d’optimisation hybride pour trouver le nombre optimal de robots avec leur positions optimales: c’est notre deuxième contribution qui est dans l’étape optimization algorithm. Pour évaluer l’algorithme d’optimisation, on a testé cet algorithme sur des surfaces régulières, comme un cylindre et un hémisphère, et sur un surface complexe: une voiture. / This PHD is a part of a French project named AEROSTRIP, (a partnership between Pascal Institute,Sigma, SAPPI, and Air-France industries), it is funded by the French Government through the FUIProgram (20th call). The AEROSTRIP project aims at developing the first automated system thatecologically cleans the airplanes surfaces using a process of soft projection of ecological media onthe surface (corn). My PHD aims at optimizing the trajectory of the whole robotic systems in orderto optimally strip the airplane. Since a large surface can not be totally covered by a single robot base placement, repositioning of the robots is necessary to ensure a complete stripping of the surface. The goal in this work is to find the optimal number of robots with their optimal positions required to totally strip the air-plane. Once found, we search for the trajectories of the robots of the multi-robot system between those poses. Hence, we define a general framework to solve this problem having four main steps: the pre-processing step, the optimization algorithm step, the generation of the end-effector trajectories step and the robot scheduling, assignment and control step.In my thesis, I present two contributions in two different steps of the general framework: the pre-processing step, the optimization algorithm step. The computation of the robot workspace is required in the pre-processing step: we proposed Interval Analysis to find this workspace since it guarantees finding solutions in a reasonable computation time. Though, our first contribution is a new inclusion function that reduces the pessimism, the overestimation of the solution, which is the main disadvantage of Interval Analysis. The proposed inclusion function is assessed on some Constraints Satisfaction Problems and Constraints Optimization problems. Furthermore, we propose an hybrid optimization algorithm in order to find the optimal number of robots with their optimal poses: it is our second contribution in the optimization algorithm step. To assess our hybrid optimization algorithm, we test the algorithm on regular surfaces, such as a cylinder and a hemisphere, and on a complex surface: a car.