La modélisation des systèmes dynamiques requiert la prise en compte d'incertitudes liées à l'existence inévitable de bruits (bruits de mesure, bruits sur la dynamique), à la méconnaissance de certains phénomènes perturbateurs mais également aux incertitudes sur la valeur des paramètres (spécification de tolérances, phénomène de vieillissement). Alors que certaines de ces incertitudes se prêtent bien à une modélisation de type statistique comme par exemple les bruits de mesure, d'autres se caractérisent mieux par des bornes, sans autre attribut. Dans ce travail de thèse, motivés par les observations ci-dessus, nous traitons le problème de l'intégration d'incertitudes statistiques et à erreurs bornées pour les systèmes linéaires à temps discret. Partant du filtre de Kalman Intervalle (noté IKF) développé dans [Chen 1997], nous proposons des améliorations significatives basées sur des techniques récentes de propagation de contraintes et d'inversion ensembliste qui, contrairement aux mécanismes mis en jeu par l'IKF, permettent d'obtenir un résultat garanti tout en contrôlant le pessimisme de l'analyse par intervalles. Cet algorithme est noté iIKF. Le filtre iIKF a la même structure récursive que le filtre de Kalman classique et délivre un encadrement de tous les estimés optimaux et des matrices de covariance possibles. L'algorithme IKF précédent évite quant à lui le problème de l'inversion des matrices intervalles, ce qui lui vaut de perdre des solutions possibles. Pour l'iIKF, nous proposons une méthode originale garantie pour l'inversion des matrices intervalle qui couple l'algorithme SIVIA (Set Inversion via Interval Analysis) et un ensemble de problèmes de propagation de contraintes. Par ailleurs, plusieurs mécanismes basés sur la propagation de contraintes sont également mis en oeuvre pour limiter l'effet de surestimation due à la propagation d'intervalles dans la structure récursive du filtre. Un algorithme de détection de défauts basé sur iIKF est proposé en mettant en oeuvre une stratégie de boucle semi-fermée qui permet de ne pas réalimenter le filtre avec des mesures corrompues par le défaut dès que celui-ci est détecté. A travers différents exemples, les avantages du filtre iIKF sont exposés et l'efficacité de l'algorithme de détection de défauts est démontré.

L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes pour étalonner un robot parallèle à câbles de grande dimension. Afin d'améliorer le comportement global d'un robot, il est nécessaire d'identifier au mieux les paramètres de son modèle. Pour cela, il est important d'obtenir des informations redondantes en mesurant l'état du robot dans différentes configurations. Cependant, le modèle choisi est un compromis entre sa capacité à représenter le comportement réel du manipulateur et les informations disponibles pour le renseigner. Dans le cas particulier des robots à câbles de grande dimension, la masse et l'élasticité des câbles ont une influence non négligeable sur le comportement du robot mais sont difficiles à modéliser. En effet, le modèle physique des câbles est complexe et nécessite de connaître la tension à laquelle ils sont soumis. Les capteurs disponibles ne pouvant nous fournir cette information avec une précision suffisante pour renseigner un modèle de câble réaliste, nous proposons d'utiliser un modèle simplifié. Dans le but de proposer un étalonnage efficace, il est donc nécessaire de définir les conditions pour l'emploi de ce modèle simplifié. Ensuite, nous avons adapté et implanté d'une part plusieurs techniques classiques pour l'étalonnage des robots parallèles mais nous avons également élaboré des approches plus innovantes. Nous proposons en effet un modèle pour les robots à câbles reposant sur une représentation des incertitudes de modélisation, de mesures et de paramètres au moyen d'intervalles. / The main objective of this thesis is to propose new methods for the calibration of a large scale cable-driven robot. The principal method to improve the global behavior of a robot consists to identify the parameters of the model. For this, it is important to get redundant information by measuring the state of the robot in different configurations. However, the model used is a compromise between its ability to represent the actual behavior of the manipulator and the information available to fill in it. In the special case of the large scale cable-driven robots, mass and elasticity of the cables have a significant influence on the behavior of the robot but they are difficult to model. Indeed, the physical model of the cable is complex and requires knowledge of the tension inside it. Available sensors cannot provide this information with a sufficient accuracy to fill in a model of a realistic cable, we thus propose to use a simplified model. In order to provide an efficient calibration, it is necessary to fix the requirements to use this simplified model. Then, we have adapted and implemented some classical techniques for the calibration of parallel robots, but we also developed more innovative approaches. We propose a model for cable robots based on a representation of the uncertainties from modeling, measurements and parameters using intervals. By exploiting the interval analysis, we have developed various approaches to identify with certification the geometric parameters of the structure. We thus propose a new approach and associated algorithms to characterize and compute different kind of solutions for the calibration problem.

Cette thèse étudie le problème de la localisation et de la cartographie simultanée (SLAM), dans des environnements non structurés, c'est-à-dire, qui ne peuvent pas être décrits par des équations ou des formes géométriques. Ces types d'environnements sont souvent rencontrés dans le domaine sous-marin. Contrairement aux approches classiques, l'environnement n'est pas modélisé par une collection de descripteurs ou d'amers ponctuels, mais directement par des ensembles. Ces ensembles, appelés forme ou shape, sont associés à des caractéristiques physiques de l'environnement, comme par exemple, des textures, du relief ou, de manière plus symbolique, à l'espace libre autour du véhicule. D'un point de vue théorique, le problème du SLAM, basé sur des formes, est formalisé par un réseau de contraintes hybrides dont les variables sont des vecteurs de Rn et des sous-ensembles de Rn. De la même façon que l'incertitude sur une variable réelle est représentée par un intervalle de réels, l'incertitude sur les formes sera représentée par un intervalle de forme. La principale contribution de cette thèse est de proposer un formalisme, basé sur le calcul par intervalle, capable de calculer ces domaines. En application, les algorithmes développés ont été appliqués au problème du SLAM à partir de données bathymétriques recueillies par un véhicule sous-marin autonome (AUV). / This thesis deals with the simultaneous localization and mapping (SLAM) problem in unstructured environments, i.e. which cannot be described by geometrical features. This type of environment frequently occurs in an underwater context.Unlike classical approaches, the environment is not described by a collection of punctual features or landmarks, but directly by sets. These sets, called shapes, are associated with physical features such as the relief, some textures or, in a more symbolic way, the space free of obstacles that can be sensed around a robot. In a theoretical point of view, the SLAM problem is formalized as an hybrid constraint network where the variables are vectors and subsets of Rn. Whereas an uncertain real number is enclosed in an interval, an uncertain shape is enclosed in an interval of sets. The main contribution of this thesis is the introduction of a new formalism, based on interval analysis, able to deal with these domains. As an application, we illustrate our method on a SLAM problem based on bathymetric data acquired by an autonomous underwater vehicle (AUV).

Le travail présenté dans cette thèse concerne d'une part, l'étude qualitative d'ensembles et d'autre part, celui de l'étude de la stabilité d'un système dynamique. Les méthodes numériques proposées combinent le calcul par intervalles et la théorie des graphes.<br /><br />De nombreux problèmes, comme l'étude de l'espace des configurations d'un robot, se ramènent à une étude qualitative d'ensembles. Ici, la ``taille'' de l'ensemble importe peu, ce qui compte, c'est sa ``topologie''. Les méthodes proposées calculent des invariants topologiques d'ensembles. Les ensembles considérés sont décrits à l'aide d'inégalités $\mathcal{C}^{\infty}$. L'idée maîtresse est de décomposer un ensemble donné en parties contractiles et d'utiliser l'homologie de \v Cech.<br /><br />La seconde partie de la thèse concerne l'étude de point<br />asymptotiquement stables des systèmes dynamiques (linéaires ou non). Plus largement, on propose une méthode pour approcher le bassin d'attraction d'un point asymptotiquement stable. Dans un premier temps, on utilise la théorie de Lyapunov et le calcul par intervalle<br />pour trouver effectivement un voisinage inclus dans le bassin d'attraction d'un point prouvé asymptotiquement stable. Puis, on combine, une fois de plus, la théorie des graphes et les méthodes d'intégration d'équations différentielles ordinaires pour améliorer ce voisinage et ainsi construire un ensemble inclus dans le bassin<br />d'attraction de ce point.

Les contraintes réelles quantifiées (QRC) forment un formalisme mathématique utilisé pour modéliser un très grand nombre de problèmes physiques dans lesquels interviennent des systèmes d'équations non linéaires sur des variables réelles, certaines d'entre elles pouvant être quantifiées. Les QRCs apparaissent dans nombreux contextes comme, l'Automatique, le Génie Electrique, le Génie Mécanique, et la Biologie. La résolution de QRCs est un domaine de recherche très actif pour lequel deux approches radicalement différentes sont proposées: l'élimination symbolique de quantificateurs et les méthodes approximatives. Cependant, la résolution de problèmes de grandes dimensions et la résolution du cas général, restent encore des problèmes ouverts. Dans le but de contribuer à la résolution de QCRs, cette thèse propose une nouvelle méthodologie approximative basée sur l'Analyse par Intervalles Modaux (MIA), une théorie mathématique développée par des chercheurs de l'université de Barcelone et de l'université de Girone. Cette théorie permet de résoudre d'une façon élégante une grande classe de problèmes dans lesquels interviennent des quantificateurs logiques sur des variables réelles. Parallèlement, ce travail a comme but de promouvoir l'utilisation de l'Analyse par Intervalles Modaux pour résoudre des problèmes complexes, comme sont les QRCs. La théorie de MIA est relativement confidentielle du fait de sa complexité théorique relative et du fait d'une formulation mathématique peu usuelle. Cette thèse essaie de lever cette barrière en présentant la théorie d'une façon plus intuitive à travers des exemples et des analogies provenant de la théorie classique de l'analyse par intervalles. La méthodologie proposée a été implémentée informatiquement et validée à travers la résolution de nombreux problèmes de la littérature, et les résultats obtenus ont été comparés avec différentes techniques de l'état de l'art. Enfin, il a été montré que l'approche présentée apporte des améliorations en étendant la classe de QRCs qui peut être traité et en améliorant les temps de calcul pour quelques cas particuliers. Tous les algorithmes présentés dans ce travail sont basés sur un algorithme développé dans le cadre de cette thèse et appelé f* algorithme. Cet algorithme permet la réalisation de calculs par intervalles modaux de fa¸con très simple, ce qui aide à l'utilisation de la théorie de MIA et facilite sa diffusion. Dans le même but, un site Internet a été créé afin de permettre l'utilisation de la plupart des algorithmes présentés dans la thèse. Finalement, deux applications à l'Automatique sont présentées. La première application faite référence au problème de la détection de défauts dans des systèmes dynamiques, laquelle a été validée sur des systèmes réels. La deuxième application consiste en la réalisation d'un régulateur pour un bateau à voile. Ce dernier a été validé sur simulation.

La théorie des intervalles permet de construire des sur-ensembles du domaine de variation d'une fonction réelle. Ainsi, de manière très naturelle, elle permet de construire une approximation extérieure de l'ensemble des solutions d'un système d'équations. Couplée aux théorèmes usuels d'existence (par exemple les théorèmes de Brouwer ou de Miranda) la théorie des intervalles permet aussi de prouver rigoureusement l'existence de solutions pour un système d'équations.<br /> <br />La théorie des intervalles modaux propose des interprétations plus riches que la théorie de intervalles classiques. En particulier, l'interprétation des extensions aux intervalles modaux permet de prouver directement l'existence de solution d'un système d'équations (sans faire intervenir explicitement les théorèmes d'existence). Malgré les récents développements qui ont montré le potentiel applicatif de la théorie des intervalles modaux, l'utilisation de cette théorie reste fort limitée. Cela peut s'expliquer de la manière suivante:<br /><br />A) La théorie des intervalles modaux a une construction originale mais compliquée qui est assez éloignée de la construction de la théorie des intervalles classiques. Cela rend par exemple difficile l'ajout de nouveaux concepts.<br />B) Aucun préconditionnement compatible avec les interprétations offertes par la théorie des intervalles modaux n'a été proposé.<br />C) Aucun protocole de linéarisation compatible avec les interprétations offertes par la théorie des intervalles modaux n'a été proposé.<br /> <br />Dans le cadre de cette thèse, ces trois points sont développés. D'une part, une nouvelle formulation des principaux résultats de la théorie des intervalles modaux est proposée. Cette nouvelle formulation est faite dans le cadre des intervalles généralisés (intervalles dont les bornes ne sont pas contraintes à être ordonnées) et reprend la construction de la théorie des intervalles classiques. D'autre part, un protocole de préconditionnement et un protocole de linéarisation compatibles avec les interprétations des nouvelles extensions aux intervalles généralisés sont proposés. Le protocole de linéarisation proposé aura la forme d'une nouvelle extension de la valeur moyenne aux intervalles généralisés.<br /> <br />Ces développements théoriques aboutissent à deux applications: d'une part, la nouvelle extension de la valeur moyenne aux intervalles généralisés est utilisée pour construire une approximation intérieure du domaine de variation d'une fonction à valeurs vectorielles. Ce problème est aujourd'hui mal traité par la théorie des intervalles classiques. D'autre part, un opérateur généralisé de Hansen-Sengupta dédié à l'approximation extérieure des "AE-solution sets" est proposé. Il est beaucoup plus simple et moins coûteux en temps de calcul que les autres techniques permettant de résoudre ce type de problèmes. Une comparaison de la puissance de résolution de ces différentes techniques nécessitera d'intégrer l'opérateur généralisé de Hansen-Sengupta au sein d'un algorithme de bissection.

L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes pour étalonner un robot parallèle à câbles de grande dimension. Afin d'améliorer le comportement global d'un robot, il est nécessaire d'identifier au mieux les paramètres de son modèle. Pour cela, il est important d'obtenir des informations redondantes en mesurant l'état du robot dans différentes configurations. Cependant, le modèle choisi est un compromis entre sa capacité à représenter le comportement réel du manipulateur et les informations disponibles pour le renseigner. Dans le cas particulier des robots à câbles de grande dimension, la masse et l'élasticité des câbles ont une influence non négligeable sur le comportement du robot mais sont difficiles à modéliser. En effet, le modèle physique des câbles est complexe et nécessite de connaître la tension à laquelle ils sont soumis. Les capteurs disponibles ne pouvant nous fournir cette information avec une précision suffisante pour renseigner un modèle de câble réaliste, nous proposons d'utiliser un modèle simplifié. Dans le but de proposer un étalonnage efficace, il est donc nécessaire de définir les conditions pour l'emploi de ce modèle simplifié. Ensuite, nous avons adapté et implanté d'une part plusieurs techniques classiques pour l'étalonnage des robots parallèles mais nous avons également élaboré des approches plus innovantes. Nous proposons en effet un modèle pour les robots à câbles reposant sur une représentation des incertitudes de modélisation, de mesures et de paramètres au moyen d'intervalles.

La modélisation des systèmes dynamiques requiert la prise en compte d'incertitudes liées à l'existence inévitable de bruits (bruits de mesure, bruits sur la dynamique), à la méconnaissance de certains phénomènes perturbateurs mais également aux incertitudes sur la valeur des paramètres (spécification de tolérances, phénomène de vieillissement). Alors que certaines de ces incertitudes se prêtent bien à une modélisation de type statistique comme par exemple les bruits de mesure, d'autres se caractérisent mieux par des bornes, sans autre attribut. Dans ce travail de thèse, motivés par les observations ci-dessus, nous traitons le problème de l'intégration d'incertitudes statistiques et à erreurs bornées pour les systèmes linéaires à temps discret. Partant du filtre de Kalman Intervalle (noté IKF) développé dans [Chen 1997], nous proposons des améliorations significatives basées sur des techniques récentes de propagation de contraintes et d'inversion ensembliste qui, contrairement aux mécanismes mis en jeu par l'IKF, permettent d'obtenir un résultat garanti tout en contrôlant le pessimisme de l'analyse par intervalles. Cet algorithme est noté iIKF. Le filtre iIKF a la même structure récursive que le filtre de Kalman classique et délivre un encadrement de tous les estimés optimaux et des matrices de covariance possibles. L'algorithme IKF précédent évite quant à lui le problème de l'inversion des matrices intervalles, ce qui lui vaut de perdre des solutions possibles. Pour l'iIKF, nous proposons une méthode originale garantie pour l'inversion des matrices intervalle qui couple l'algorithme SIVIA (Set Inversion via Interval Analysis) et un ensemble de problèmes de propagation de contraintes. Par ailleurs, plusieurs mécanismes basés sur la propagation de contraintes sont également mis en oeuvre pour limiter l'effet de surestimation due à la propagation d'intervalles dans la structure récursive du filtre. Un algorithme de détection de défauts basé sur iIKF est proposé en mettant en oeuvre une stratégie de boucle semi-fermée qui permet de ne pas réalimenter le filtre avec des mesures corrompues par le défaut dès que celui-ci est détecté. A travers différents exemples, les avantages du filtre iIKF sont exposés et l'efficacité de l'algorithme de détection de défauts est démontré.

Contrairement aux robots conventionnels, les robots continuums ne possèdent ni de liaisons discrètes, ni de corps rigides. Leur courbure est continue, similaire à celle des trompes ou des tentacules animales. Le développement de ce type de robots pour les applications médicales soulève plusieurs problèmes : optimisation de la conception, modélisation cinématique, choix des capteurs et commande en temps réel. Les techniques actuelles pour la modélisation des robots continuums ne tiennent pas compte les incertitudes inhérentes au système. La prise en compte de ces incertitudes est d'une importance cruciale pour la certification de tels robots utilisés pour les gestes chirurgicaux. Dans cette thèse, nous considérons un micro robot continuum à 3 actionneurs. Ce robot a été développé au laboratoire LISSI pour le traitement des anévrismes de l'aorte abdominale par chirurgie mini-invasive. Dans ce type de chirurgie, il est important de disposer d'un modèle cinématique garanti du robot continuum prenant en compte différents types d'incertitudes. Pour traiter ce problème, nous utilisons les techniques d'analyse par intervalles. Ces techniques permettent de résoudre des problèmes d'optimisation globale sous contraintes tout en prenant en compte des incertitudes aussi bien aléatoires que systématiques. La contribution de cette thèse porte sur la proposition d'un modèle cinématique d'un robot continuum prenant en compte des incertitudes liées à différents facteurs comme les erreurs d'arrondis, les erreurs paramétriques et les erreurs dues aux hypothèses de modélisation. Tout d'abord, nous développons les modèles géométriques direct et inverse du robot continuum sous forme de solutions de formes fermées. Ces solutions sont utilisées pour caractériser les différentes propriétés du robot comme la manipulabilité. Pour calculer la cinématique inverse garantie et optimale, nous appliquons une version améliorée de l'algorithme par séparation et évaluation (Branch and Bound). En considérant l'orientation du robot, la cinématique inverse est ramenée à la formulation et à la résolution par intervalles d'un problème d'optimisation sous contraintes. Les approches proposées sont validées par des simulations. Les résultats de cette thèse constituent un cadre général pour la modélisation garantie de la classe des robots continuums dont la forme est décrite par des actionneurs en flexion continue / Unlike conventional robots, continuum robots do not contain any rigid link or any rotational joint but present a continuous bending in the structure through smooth motion. Development of this class of robot for their medical application presents a common set of problems : optimization of design, kinematic modeling, sensing choice, and their control in real time. Existing techniques for the modeling of continuum robots do not take system uncertainties into account. A proper handling of these uncertainties becomes of crucial importance for the certification of such robots used as medical devices. For our research, we consider a continuum robot that has been developed for the treatment of aortic aneurysm by Minimal Invasive Surgery (MIS), in LISSI Lab. In the context of MIS, it is very important to develop a guaranteed kinematic model of robot taking into account the different types of un-certainties. To handle this problem, we use the techniques of interval analysis. These techniques are capable of performing the global optimization and solving CSPs while taking into account the different uncertainties ; no matter, whether these uncertainties are random or systematic. Contribution of this thesis is proposal of a continuum robot's kinematic model that can take system uncertainties due to different factors such as rounding errors, parametric errors, and errors due to modeling assumptions. Initially, we develop the forward and inverse kinematics of the continuum robot in closed-form formulas. These derived formulas are used for the characterization of different properties of the robot such as manipulability. To find optimized guaranteed kinematics, we retained and applied an enhanced version of branch and bound algorithm. The inverse kinematics was formulated and resolved as a constrained optimization problem for robot's orientation. The proposed approaches are validated through simulations. The results of this thesis give rise to a general framework that is valid to handle the system uncertainties for the entire class of continuum robot that are shaped by continuously bending actuators

La modélisation des systèmes dynamiques requiert la prise en compte d’incertitudes liées à l’existence inévitable de bruits (bruits de mesure, bruits sur la dynamique), à la méconnaissance de certains phénomènes perturbateurs mais également aux incertitudes sur la valeur des paramètres (spécification de tolérances, phénomène de vieillissement). Alors que certaines de ces incertitudes se prêtent bien à une modélisation de type statistique comme par exemple ! les bruits de mesure, d’autres se caractérisent mieux pa ! r des bornes, sans autre attribut. Dans ce travail de thèse, motivés par les observations ci-dessus, nous traitons le problème de l’intégration d’incertitudes statistiques et à erreurs bornées pour les systèmes linéaires à temps discret. Partant du filtre de Kalman Intervalle (noté IKF) développé dans [Chen 1997], nous proposons des améliorations significatives basées sur des techniques récentes de propagation de contraintes et d’inversion ensembliste qui, contrairement aux mécanismes mis en jeu par l’IKF, permettent d’obtenir un résultat garanti tout en contrôlant le pessimisme de l’analyse par intervalles. Cet algorithme est noté iIKF. Le filtre iIKF a la même structure récursive que le filtre de Kalman classique et délivre un encadrement de tous les estimés optimaux et des matrices de covariance possibles. L’algorithme IKF précédent évite quant à lui le problème de l’inversion des matrices intervalles, ce qui lui vaut de perdre des solutions possibles. Pour l’iIKF, nous proposons une méthode originale garantie pour l’inversion des matrices intervalle qui couple l’algorithme SIVIA (Set Inversion via Interval Analysis) et un ensemble de problèmes de propagation de contraintes. Par ailleurs, plusieurs mécanismes basés sur la propagation de contraintes sont également mis en œuvre pour limiter l’effet de surestimation due à la propagation d’intervalles dans la structure récursive du filtre. Un algorithme de détection de défauts basé sur iIKF est proposé en mettant en œuvre une stratégie de boucle semi-fermée qui permet de ne pas réalimenter le filtre avec des mesures corrompues par le défaut dès que celui-ci est détecté. A travers différents exemples, les avantages du filtre iIKF sont exposés et l’efficacité de l’algorithme de détection de défauts est démontré. / In this thesis, a new approach to estimation problems under the presence of bounded uncertain parameters and statistical noise has been presented. The objective is to use the uncertainty model which appears as the most appropriate for every kind of uncertainty. This leads to the need to consider uncertain stochastic systems and to study how the two types of uncertainty combine : statistical noise is modeled as the centered gaussian variable and the unknown but bounded parameters are approximated by intervals. This results in an estimation problem that demands the development of mixed filters and a set-theoretic strategy. The attention is drawn on set inversion problems and constraint satisfaction problems. The former is the foundation of a method for solving interval equations, and the latter can significantly improve the speed of interval based arithmetic and algorithms. An important contribution of this work consists in proposing an interval matrix inversion method which couples the algorithm SIVIA with the construction of a list of constraint propagation problems. The system model is formalized as an uncertain stochastic system. Starting with the interval Kalman filtering algorithm proposed in [Chen 1997] and that we name the IKF, an improved interval Kalman filtering algorithm (iIKF) is proposed. This algorithm is based on interval conditional expectation for interval linear systems. The iIKF has the same structure as the conventional Kalman filter while achieving guaranteed statistical optimality. The recursive computational scheme is developed in the set-membership context. Our improvements achieve guaranteed interval inversion whereas the original version IKF [Chen 1997] uses an instance (the upper bound) of the interval matrix to avoid the possible singularity problems. This point of view leads to a sub-optimal solution that does not preserve guaranteed results, some solutions being lost. On the contrary, in the presence of unknown-but-bounded parameters and measurement statistical errors, our estimation approach in the form of the iIKF provides guaranteed estimates, while maintaining a computational burden comparable to that of classic statistical approaches. Several constraint based techniques have also been implemented to limit the overestimation effect due to interval propagation within the interval Kalman filter recursive structure. The results have shown that the iIKF out puts bounded estimates that enclose all the solutions consistent with bounded errors and achieves good overestimation control. iIKF is used to propose a fault detection algorithm which makes use of a Semi-Closed Loop strategy which does not correct the state estimate with the measure as soon as a fault is detected. Two methods for generating fault indicators are proposed : they use the a priori state estimate and a threshold based on the a posteriori and a priori covariance matrix, respectively, and check the consistency against the measured output. Through different examples, the advantages of the iIKF with respect to previous versions are exhibited and the efficiency of the iIKF based Semi-Closed Loop fault detection algorithm is clearly demonstrated.