Cette thèse développe des approches pour le diagnostic et le pronostic de systèmes dynamiques incertains en utilisant la technique de modélisation Bond Graph (BG). Tout d'abord, une représentation par intervalles des incertitudes paramétriques et de mesures est intégrée à un modèle BG-LFT (Linear Fractional Transformation). Une méthode de détection robuste de défaut est développée en utilisant les règles de l'arithmétique d'intervalle pour la génération de seuils robustes et adaptatifs sur les résidus nominaux. La méthode est validée en temps réel sur un système de générateur de vapeur.Deuxièmement, une nouvelle méthodologie de pronostic hybride est développée en utilisant les Relations de Redondance Analytique déduites d'un modèle BG et les Filtres Particulaires. Une estimation de l'état courant du paramètre candidat pour le pronostic est obtenue en termes probabilistes. La prédiction de la durée de vie résiduelle est atteinte en termes probabilistes. Les incertitudes associées aux mesures bruitées, les conditions environnementales, etc. sont gérées efficacement. La méthode est validée en temps réel sur un système mécatronique incertain.Enfin, la méthodologie de pronostic développée est mise en œuvre et validée pour le suivi efficace de la santé d'un sous-système électrochimique d’une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) industrielle à l’aide de données de dégradation réelles. / This thesis develops the approaches for diagnostics and prognostics of uncertain dynamic systems in Bond Graph (BG) modeling framework. Firstly, properties of Interval Arithmetic (IA) and BG in Linear Fractional Transformation, are integrated for representation of parametric and measurement uncertainties on an uncertain BG model. Robust fault detection methodology is developed by utilizing the rules of IA for the generation of adaptive interval valued thresholds over the nominal residuals. The method is validated in real time on an uncertain and highly complex steam generator system.Secondly, a novel hybrid prognostic methodology is developed using BG derived Analytical Redundancy Relationships and Particle Filtering algorithms. Estimations of the current state of health of a system parameter and the associated hidden parameters are achieved in probabilistic terms. Prediction of the Remaining Useful Life (RUL) of the system parameter is also achieved in probabilistic terms. The associated uncertainties arising out of noisy measurements, environmental conditions etc. are effectively managed to produce a reliable prediction of RUL with suitable confidence bounds. The method is validated in real time on an uncertain mechatronic system.Thirdly, the prognostic methodology is validated and implemented on the electrical electro-chemical subsystem of an industrial Proton Exchange Membrane Fuel Cell. A BG of the latter is utilized which is suited for diagnostics and prognostics. The hybrid prognostic methodology is validated, involving real degradation data sets.

Les travaux présentés dans ce mémoire concernent l'étude du diagnostic de défauts simples et multiples pour des systèmes dynamiques continus et consistent à développer une stratégie de diagnostic globale pour la gestion des modes de fonctionnement en situations normale et anormale. Nous avons d'abord développé un nouveau formalisme graphique de modélisation des systèmes dynamiques émanant des BG et que nous avons appelé le BGS. Ce formalisme est très aisément interprétable grâce à un certain nombre de propriétés et de définitions que nous avons établies. L'élaboration d'un tel formalisme permet de faire appel aux propriétés structurelles et causales du BG et d'élargir leur champ d'étude pour inclure le raisonnement qualitatif. Nous avons ensuite proposé un modèle générique permettant d'intégrer les modèles Génériques de Composants (MGC) fonctionnels et les modèles BGS pour la gestion, par un automate ni, des modes de fonctionnement et des conditions de reconfiguration d'un système autonome. En fin, nous avons proposé une méthode de diagnostic des défauts simples et multiples en utilisant une approche par abduction basée sur l'étude de la propagation de défauts sur le BGS à partir des observations. La méthodologie proposée est validée par deux systèmes de complexités différentes et en l'occurrence une pile à combustible à membrane échangeuse de protons et un système électromécanique d'un véhicule électrique.

L'objectif des travaux présentés dans ce mémoire concerne le développement d'un modèle global représentant le couplage de l'enveloppe du bâtiment avec les équipements énergétiques. Une approche systémique appelée les Bond Graphs, peu employée jusqu'ici dans la modélisation des systèmes thermiques, est utilisée. Le modèle global du bâtiment, regroupant sous le même environnement de simulation, les modèles de l'enveloppe du bâtiment, les apports solaires, les émetteurs de chauffage et de rafraîchissement et le système de ventilation, est développé pour reconstituer l'ensemble des articulations énergétiques entre l'enveloppe et les environnements intérieur et extérieur. A travers la modélisation d'un bâtiment multizone, le couplage systémique des modèles de l'enveloppe et des apports solaires est présenté. Par ailleurs, un système combinant un plancher chauffant et un plafond rafraîchissant est étudié à l'aide des modèles des émetteurs de chauffage et de rafraîchissement. Le renouvèlement d'air dans le bâtiment est également concerné par la modélisation Bond Graph. Enfin, des éléments de validation expérimentale sont présentés. Pour cela, la plateforme de tri-génération d'énergie ENERBAT est exploitée. L'objectif est d'étudier le couplage optimal enveloppe du bâtiment - équipements énergétiques pour lequel les modèles BG sont développés. Une étude paramétrique tenant compte des interactions entre les paramètres étudiés est menée sur un projet réel de rénovation. Finalement, une combinaison appropriée des paramètres étudiés a été retenue afin de réduire la consommation énergétique.

In recent years, Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells (PEMFC) have attracted much attention due to their potential as a clean power source for many applications, including automotive, portable and stationary devices. This resulted in a tremendous technological progress, such as the development of new membranes and electro-catalysts or the improvement of electrode structures. However, in order to compete within the most attractive markets, the PEMFC technologies did not reach all the required characteristics yet, in particular in terms of cost and durability.Because of the strong coupling between different physicochemical phenomena, the interpretation of experimental observations is difficult, and analysis through modeling becomes crucial to elucidate the degradation and failure mechanisms, andto help improving both PEMFC electrochemical performance and durability.The development of a theoretical tool is essential for industrials and the scientific community to evaluate the PEMFC degradation and to predict itsperformance and durability in function of the materials properties and in a diversity of operating conditions. This manuscript summarizes my scientific research efforts in this exciting topic during the last 9 years in France, including my invention of the MEMEPhys multiscale simulation package,developed on the basis of my childhood passion for the New Technologies for Energyin Argentina. My perspectives of adapting this approach to other electrochemical systems such as water electrolyzers and batteries are also discussed.