Les moteurs diesel suralimentés à injection directe ont bénéficié de nombreux progrès en termes de minimisation de consommation et d’émissions. Ils représentent aujourd’hui des processus technologiques de plus en plus complexes, d’où la nécessité d’améliorer et de développer des systèmes de diagnostic pour la détection des défauts de ces moteurs. Cette thèse propose une méthode de diagnostic à base de modèle pour la détection de différents types de défauts : de capteurs, d’actionneurs et des fuites dans la boucle des gaz d’un moteur diesel en n’utilisant que ses capteurs d’origine. L’utilisation de modèles physiques, polynomiaux, statiques et dynamiques permet de calculer des résidus entre les grandeurs mesurées par les capteurs et celles estimées par ces modèles. En présence de défauts, des variations anormales des résidus donnent naissance à des symptômes qui constituent la base de détection de différents types de pannes dans le système. La méthode proposée est implémentée, avec un système de prototypage rapide, et testée sur un moteur diesel à bord d’un véhicule de recherche. Des résultats expérimentaux d’application montrent la détection et le diagnostic, réalisés en temps réel, des différents types de défauts introduits durant les essais / The turbocharged diesel engines with direct injection benefited from numerous progresses in terms of minimization of consumption and emissions. Today, they represent more and more complex technological processes. Therefore, fault detection and diagnosis need to be developed and improved for these engines. This thesis proposes a method of model based diagnosis for the detection of various types of faults like: sensor, actuator faults and leaks in a diesel engine gases path by using only serial production sensors. The use of physical, polynomial, static and dynamic models allows calculating residuals between the sensor signals and their estimates computed by these models. When a fault occurs, abnormal variations of those residuals give birth to symptoms which constitute the base of detection of various breakdown types in the system. The proposed method is implemented, with a rapid prototyping system, and tested on a diesel engine on board a research vehicle. Application experimental results show the detection and the diagnosis, performed in real lime, of various types of faults introduced during the tests

Cette thèse CIFRE est réalisée dans le cadre d'un partenariat entre le laboratoire IMS de l'Université Bordeaux I et Airbus Operations S.A.S à Toulouse. Le thème abordé concerne la détection robuste et précoce de deux types particuliers de pannes dans le système de commandes de vol, à savoir l'embarquement et le grippage des gouvernes de profondeur. Afin de contribuer à l'optimisation du design structural des futurs avions, l'objectif est de proposer des méthodes capables d'améliorer les performances en détection des techniques actuellement en place, tout en garantissant un haut niveau de robustesse. Trois stratégies de surveillance à base de modèle sont présentées. La première solution est basée sur un filtre de Kalman dédié, associé à une procédure d'optimisation de ses paramètres. La seconde technique est basée sur un test de décision appliqué dans l'espace paramétrique, à une direction sensible identifiée. Finalement, une troisième approche consiste à utiliser un différentiateur à modes glissants pour estimer les dérivées du signal d'entrée et de sortie de la boucle d'asservissement. Les méthodes développées ont été implémentées dans le calculateur de commandes de vol et validées sur les bancs de tests Airbus et même en vol. Les résultats expérimentaux ont clairement mis en évidence l'apport des techniques présentées dans cette thèse par rapport à l'état de l'art industriel.

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de la reconfiguration dynamique des systèmes de production. Elle apporte sa contribution au diagnostic de services en présence de défaillances de la partie opérative. L'objectif visé est de mettre à jour, en ligne, un modèle représentant les capacités offertes par une partie opérative. Aussi, sur la base d'un tel modèle reprenant les principes issus de la planification automatique, nous avons tout d'abord proposé un mécanisme de suivi permettant de construire et de gérer un modèle d'historique. Ensuite, un algorithme de recherche avant/arrière basé sur un système de règles a été développé afin, sous l'occurrence de défaillances, de localiser non seulement les services étant à l'origine possible du dysfonctionnement constaté mais aussi ceux potentiellement affectés. Après quoi, une mise à jour du modèle de partie opérative est opérée afin de présenter au système de reconfiguration une image "honnête" des capacités opératoires encore disponibles.

Cette thèse CIFRE est réalisée dans le cadre d’un partenariat entre le laboratoire IMS de l’Université Bordeaux I et Airbus Operations S.A.S à Toulouse. Le thème abordé concerne la détection robuste et précoce de deux types particuliers de pannes dans le système de commandes de vol, à savoir l’embarquement et le grippage des gouvernes de profondeur. Afin de contribuer à l’optimisation du design structural des futurs avions, l’objectif est de proposer des méthodes capables d’améliorer les performances en détection des techniques actuellement en place, tout en garantissant un haut niveau de robustesse. Trois stratégies de surveillance à base de modèle sont présentées. La première solution est basée sur un filtre de Kalman dédié, associé à une procédure d’optimisation de ses paramètres. La seconde technique est basée sur un test de décision appliqué dans l’espace paramétrique, à une direction sensible identifiée. Finalement, une troisième approche consiste à utiliser un différentiateur à modes glissants pour estimer les dérivées du signal d’entrée et de sortie de la boucle d’asservissement. Les méthodes développées ont été implémentées dans le calculateur de commandes de vol et validées sur les bancs de tests Airbus et même en vol. Les résultats expérimentaux ont clairement mis en évidence l’apport des techniques présentées dans cette thèse par rapport à l’état de l’art industriel. / The research work done in this PhD has been carried out under an industrial convention (CIFRE) between the IMS laboratory (Bordeaux University, France) and Airbus Operations S.A.S. (Toulouse, France). The thesis deals with two important Electrical Flight Control System failure cases: runaway (a.k.a. hard over) and jamming (or lock-in-place failure) of aircraft control surfaces. Early and robust detection of such failures is an important issue for achieving sustainability goals and for early system reconfiguration. The thesis focuses on the elevator runaway and jamming. Three model-based monitoring strategies are presented. The first approach is based on a dedicated Kalman filtering with optimised tuning parameters. The second method is based on a decision test applied to an identified sensitive direction in the parametric space. Finally, the third solution is based on a sliding mode differentiator. The techniques have been implemented in the flight control computer and validated on Airbus test facilities and during real flight tests. The experimental results confirmed that good level of performance and robustness can be obtained.