Dans la nécessité de développer des véhicules sûrs, confortables, économiques et à faible impact environnemental, les voitures sont de plus en plus équipées d'organes qui emploient des capteurs, actionneurs et systèmes de commande automatiques.Or ces systèmes, critiques pour la sécurité et le confort des passagers, peuvent mal-fonctionner en présence d'une défaillance (défaut).Dans le cadre du diagnostic à bord, plusieurs approches à base de modèle sont développées dans ce travail afin de détecter, localiser et estimer un défaut capteur ou actionneur, et pour détecter la perte de stabilité du véhicule.Ces méthodes reposent sur une synthèse robuste pour les systèmes incertains à commutation.Elles sont validées en simulation avec le logiciel CarSim, et sur les données réelles de véhicule dans le cadre du projet INOVE. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve safety, comfort and ecological impact. These active systems employ sensors, actuators and automatic control systems. However, in case of failure of one these components, the consequences for the vehicle and the passengers safety could be dramatic. In order to ensure a higher level of reliability within on board diagnosis, new methodologies for sensor or actuator fault detection, location and estimation are proposed. These model based approaches are extended for robust synthesis for switched uncertain systems. In addition, a method for detecting critical stability situation is presented. The validation of the different methods is illustrated with simulations using CarSim, and application on real vehicle data within the INOVE project.

Работа содержит описание построения доверительной полосы стохастического хаоса и реализацию алгоритмов исследования n-мерных моделей. В работе рассматривается дискретная модель, представленная в виде нелинейной динамической системы разностных уравнений, которая описывает динамику взаимодействия потребителей. Выделяются две задачи, которые были поставлены и выполнены в рамках данной работы для расширения программного инструментария исследования динамических систем такого рода. Для двумерного случая осуществляется стохастический анализ чувствительности хаоса через построение доверительной области с использованием критических линий. Помимо этого, описывается разработанный и реализованный алгоритм построения внешней границы хаоса. Производится переход к n-мерному варианту модели (взаимодействие n потребителей). Выделяется 4 алгоритма для исследования n-мерной модели: 1. построение фазовой траектории, 2. построение бифуркационной диаграммы, 3. построение карты режимов, 4. построение показателей Ляпунова. Описывается реализация данных алгоритмов с уклоном в параллельные вычисления. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования C# (платформа .NET) в виде консольного приложения для запуска параллельных вычислений на вычислительном кластере УрФУ. / The work contains description of confidence band construction of a stochastic chaos and realization of algorithms for n-dimensional models studying. The thesis considers a discrete model presented in the form of a nonlinear dynamic system of difference equations, which describes the dynamic of consumer interaction. There are two task that were set and performed in this work to expand the software tools for research dynamic sys-tems of this kind. For the two-dimensional case, a stochastic analysis of the sensitivity of chaos is carried out through the construction of a confidence band using critical lines. In addition, there is description and implementation of algorithm, that can build outer boundary of chaos. A transition is made to the n-dimensional version of the model (interaction of n consumers). There are 4 algorithms for studying the n-dimensional model: 1. phase trajectory building, 2. bifurcation diagram building, 3. mode map building, 4. Lyapunov components building. Algorithm implementation is described with a bias in parallel computations. The algorithms are implemented with C# programming language (.NET platform) in the form of a console application for running parallel computations on the computing cluster of the Ural Federal University.