Nous nous intéressons au diagnostic de systèmes à événements discrets modélisés par un automate. Pour pouvoir prendre en compte des observations incertaines, nous les représentons sous la forme d'un automate. Le diagnostic est alors défini comme la synchronisation des deux automates. Pour permettre un calcul incrémental et en-ligne du diagnostic, nous définissons une structure appelée chaîne d'automates qui représente les observations par périodes appelées fenêtres.<br />Le diagnostic peut s'effectuer sur chacune de ces périodes, et on peut raffiner le résultat en vérifiant l'égalité entre l'état final d'une fenêtre et l'état initial de la suivante. Puisque le modèle global d'un système réel est trop grand pour être calculé, nous avons adapté les techniques de diagnostic décentralisé à notre approche. Enfin, nous avons étendu nos résultats aux systèmes reconfigurables, c'est-à-dire dont certains composants ainsi que les connexions entre ceux-ci peuvent être ajoutés, modifiés ou supprimés.

Dans le cadre du diagnostic à base de Modèle, un ensemble de règles d'inférence est typiquement exploité pour calculer des diagnostics, ceci en utilisant une théorie scientifique et mathématique sur le système à diagnostiquer, ainsi qu'un ensemble d'observations. Contrairement aux hypothèses classiques, les Modèles sont souvent anormaux vis-à-vis d'un ensemble de propriétés requises. Naturellement, cela affecte la qualité des diagnostics [à Airbus]. Une théorie sur la réalité, l'information et la cognition est créé pour redéfinir, dans une perspective basée sur la théorie des modèles, le cadre classique de diagnostic à base de Modèle. Ceci rend possible la formalisation des anomalies et de leur relation avec des propriétés des diagnostics. Avec ce travail et avec l'idée qu'un système de diagnostic implémenté peut être vu comme un objet à diagnostiquer, une théorie de méta-diagnostic est développée, permettant la détection et isolation d'anomalies dans les Modèles des systèmes de diagnostic. Cette théorie est mise en pratique à travers d'un outil, MEDITO; et est testée avec succès à travers un ensemble de problèmes industriels, à Airbus. Comme des différents systèmes de diagnostic Airbus, souffrant d'anomalies variées, peuvent calculer des diagnostics différents, un ensemble de méthodes et outils et développé pour: 1) déterminer la cohérence entre diagnostics et 2) valider et comparer la performance de ces systèmes de diagnostic. Ce travail dépend d'un pont original entre le cadre de diagnostic Airbus et son équivalent académique. Finalement, la théorie de méta-diagnostic est généralisée pour prendre en compte des métasystèmes autres que des systèmes de diagnostic implémentés.

Le cadre de cette thèse est la surveillance et le diagnostic de systèmes dynamiques complexes tels que les réseaux de télécommunications. Ces systèmes sont composés d'un ensemble d'équipements interconnectés. Des mécanismes liés à des capteurs permettent à un superviseur de recevoir les alarmes émises par tous les composants du réseau et de les interpréter.<br /><br />L'objectif de ces travaux est de fournir une aide à l'interprétation de ces alarmes afin d'avoir à tout moment une vision de l'état du réseau et de ses dysfonctionnements possibles. L'approche développée est issue des techniques de diagnostic à base de modèles. Elle consiste, à partir d'un modèle du fonctionnement et de dysfonctionnement des composants du réseau, à utiliser efficacement ce modèle pour analyser en-ligne le flux d'alarmes. Dans le cadre de la supervision de tels systèmes, le diagnostic consiste non seulement à établir à partir des observations les états possibles du système à un instant donné mais aussi la propagation des pannes. Nous proposons de représenter ces diagnostics sous forme de systèmes de transitions compacts (transducteurs réduits) basés sur des événements de pannes.<br /><br />Étant données la complexité et la nature répartie de ces systèmes, nous avons concentré notre étude sur l'élaboration d'une approche décentralisée de diagnostic, fondée sur le principe de "diviser pour régner". Dans un premier temps, nous établissons un ensemble de diagnostics locaux fondés sur des modèles de comportements locaux. Afin d'assurer l'efficacité de ces calculs, nous nous appuyons sur l'approche proposée par M. Sampath et al. qui consiste à construire hors-ligne une structure de données appelée "diagnostiqueur" qui rend le suivi en-ligne et la production d'un diagnostic local possible.<br /><br />Dans un deuxième temps, l'obtention du diagnostic du système est établi par fusion des diagnostics locaux. Cette fusion est nécessaire car elle permet de valider ou d'invalider les hypothèses locales de diagnostic. Une stratégie de fusion a été mise en place afin d'assurer l'efficacité de cette fusion.<br /><br />Cette thèse a été effectuée dans le cadre d'un projet RNRT : le projet Magda. Elle a abouti au développement d'une plate-forme pour le diagnostic décentralisé de systèmes dynamiques. Cette plate-forme nous a permis de valider notre approche sur deux types de réseaux : le réseau Transpac et un réseau SDH.

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.

Les récents développements des systèmes technologiques ont mené à une complexification des comportements des systèmes actuels. Une solution pour gérer cette complexité croissante consiste à les considérer comme un ensemble de sous-systèmes hétérogènes et à développer des techniques distribuées pour les contrôler et les gérer. Cette solution soulève plusieurs problèmes. Tout d’abord, l’augmentation de la taille et du nombre de composants entraîne immanquablement l’augmentation du nombre de fautes qui peuvent conduire le système dans un état de défaillance critique. De fait, parmi les fonctions opérationnelles, les tâches de détection et d’isolation des fautes (Fault Detection and Isolation ou FDI), de maintenance et de réparation sont devenues prédominantes et elles influent considérablement sur le coût total des produits finaux.Cette thèse porte sur la détection et l’isolation de fautes. Parmi les différentes méthodes pour générer des tests de diagnostic utilisant la redondance analytique, cette thèse adopte l’approche par espace de parité qui utilise les relations de redondance analytique (RRA). Étant donné un modèle du système sous la forme d’un ensemble d’équations différentielles, les RRA sont des relations obtenues à partir du modèle en éliminant les variables non mesurées. Ceci peut être effectué dans un cadre analytique en utilisant la théorie de l’élimination. Une autre solution consiste à utiliser l’analyse structurelle. L’analyse structurelle est basée sur une abstraction du modèle qui ne conserve que les liens entre variables et équations. Malgré son apparente simplicité, l’analyse structurelle fournit un ensemble d’outils puissants, s’appuyant sur la théorie des graphes, pour analyser et inférer des informations sur le système. Par ailleurs, elle a l’avantage de s’appliquer indifféremment sur les systèmes linéaires ou non linéaires.L’objectif de cette thèse est de développer des techniques efficaces basées sur l’analyse structurelle pour le diagnostic des systèmes continus distribué. Dans ce cadre, le système se décompose en un ensemble de sous-systèmes en fonction de contraintes fonctionnelles, géographiques ou de confidentialité. La thèse se divise principalement en deux parties :• la première partie cherche à mettre à lumière, à partir des modèles structurels obtenus au niveau des sous-systèmes, les redondances qui généreront des tests de diagnostic pertinents au niveau du système global,• la deuxième partie vise à formuler et résoudre le problème d’optimisation lié au choix d’un sous-ensemble de tests de diagnostic au niveau des sous-systèmes permettant une diagnosticabilité maximale pour le système global.La première partie utilise le concept d’ensemble minimal structurellement surdéterminé guidé par les fautes (Fault-Driven Minimal Structurally Overdetermined Set ou FMSO set). Ce concept est introduit dans la thèse. Il s’agit d’un sousensemble d’équations du modèle avec une redondance minimale à partir de laquelle une RRA sensible à un ensemble de fautes peut être obtenu. Deux solutions pour générer des ensembles FMSO pour le système global sont présentées, d’une part dans un cadre décentralisé avec des superviseurs imbriqués suivant une hiérarchie; d’autre part dans un cadre totalement distribué. Ces solutions sont basées sur les propriétés des ensembles FMSO au niveau des sous-systèmes qui sont présentées dans la thèse. La deuxième partie pose un problème d’optimisation dans le cadre d’une recherche heuristique et propose trois solutions basées sur un algorithme A* itératif combiné avec une fonction capable d’évaluer si un ensemble FMSO au niveau global peut être obtenu à partir des ensembles FMSO locaux sélectionnés. Les concepts introduits dans la thèse et les résultats sont appliqués à deux cas d’étude industriels. Le premier est une usine de désalinisation. Le second est un système de détermination et de contrôle d’attitude pour un satellite en orbite basse. / The recent development of technological systems implies a high complexity of behaviors for today’s systems. An answer to the increased system’s complexity is to look at them as a multitude of heterogeneous subsystems and develop distributed techniques to control and manage them. This raises a number of problems. Firstly, as the size and number of components increase, so does the number of fault occurrences that may drive the system to undergo critical failures. Fault detection and isolation (FDI), maintenance and repair are an increasing part of the operational everyday’s tasks and they impact drastically the total cost of final products.This thesis focuses on fault detection and isolation. Among the different methods to generate diagnosis tests by taking advantage of analytical redundancy, this thesis adopts the so-called parity space approach based on analytical redundancy relations (ARRs). Given a model of the system in the form of a set of differential equations, ARRs are relations that are obtained from the model by eliminating non measured variables. This can be performed in an analytical framework using elimination theory but another way of doing this is to use structural analysis. Structural analysis is based on a structural abstraction of the model that only retains a representation of which variables are involved in which equations. Despite the rusticity of the abstract model, structural analysis provides a set of powerful tools, relying on graph theory, to analyze and infer information about the system. Interestingly, it applies indifferently to linear or nonlinear systems. The goal of this thesis is to develop effective techniques based on structural analysis for diagnosis of distributed continuous systems. In this framework, the system is decomposed into a set of subsystems according to functional, geographical or privacy constraints. The thesis is organized in two parts:• highlighting the redundancies that are built into the global structural model and that can be used to generate diagnosis tests starting from the redundancies existing in the subsystem’s models,• formulating and solving the optimization problem linked to the choice of a subset of diagnosis tests at the subsystems level that can lead to a set of diagnosis tests achieving maximum diagnosability for the global system.The first part takes benefit of the concept of Fault-Driven Minimal Structurally Overdetermined Set (FMSO set) that is introduced in the thesis. An FMSO set determines a subset of equations of the model with minimal redundancy from which an ARR sensitive to a set of faults can be obtained. Two solutions for generating FMSOs for the global system are presented, in a decentralized framework with supervisors at each level of a hierarchy and in a totally distributed framework.These are based on the properties of the FMSO sets for the subsystems in relation to those of the global system derived in the thesis.

La surveillance et l'amélioration des modes de fonctionnement des systèmes propulsifs des lanceurs représentent des défis majeurs de l'industrie aérospatiale. En effet, une défaillance ou un dysfonctionnement du système propulsif peut avoir un impact significatif pour les clients institutionnels ou privés et entraîner des catastrophes environnementales ou humaines. Des systèmes de gestion de la santé (HMS) pour les moteurs fusée à ergols liquides (LPREs), ont été mis au point pour tenir compte des défis actuels en abordant les questions de sureté et de fiabilité. Leur objectif initial est de détecter les pannes ou dysfonctionnements, de les localiser et de prendre une décision à l’aide de Redlines et de systèmes experts. Cependant, ces méthodes peuvent induire de fausses alarmes ou des non-détections de pannes pouvant être critiques pour la sécurité et la fiabilité des opérations. Ainsi, les travaux actuels visent à éliminer certaines pannes critiques, mais aussi diminuer les arrêts intempestifs. Les données disponibles étant limitées, des méthodes à base de modèles sont essentiellement utilisées. La première tâche consiste à détecter les défaillances de composants et/ou d'instruments à l'aide de méthodes de détection et de localisation de fautes (FDI). Si la faute est considérée comme mineure, des actions de « non-arrêt » sont définies pour maintenir les performances de l'ensemble du système à un niveau proche de celles souhaitées et préserver les conditions de stabilité. Il est donc nécessaire d’effectuer une reconfiguration robuste (incertitudes, perturbations inconnues) du moteur. Les saturations en entrée doivent également être prises en compte dans la conception de la loi de commande, les signaux de commande étant limités en raison des caractéristiques ou performances des actionneurs physiques. Les trois objectifs de cette thèse sont donc : la modélisation des différents sous-systèmes principaux d’un LPRE, le développement d’algorithmes de FDI sur la base des modèles établis et la définition d’un système de reconfiguration du moteur en temps réel pour compenser certains types de pannes. Le système de FDI et Reconfiguration (FDIR) développé sur la base de ces trois objectifs a ensuite été validé à l’aide de simulations avec CARINS (CNES) et du banc d’essai MASCOTTE (CNES/ONERA). / Monitoring and improving the operating modes of launcher propulsion systems are major challenges in the aerospace industry. A failure or malfunction of the propulsion system can have a significant impact for institutional or private customers and results in environmental or human catastrophes. Health Management Systems (HMS) for liquid propellant rocket engines (LPREs), have been developed to take into account the current challenges by addressing safety and reliability issues. Their objective was initially to detect failures or malfunctions, isolate them and take a decision using Redlines and Expert Systems. However, those methods can induce false alarms or undetected failures that can be critical for the operation safety and reliability. Hence, current works aim at eliminating some catastrophic failures but also to mitigate benign shutdowns to non-shutdown actions. Since databases are not always sufficient to use efficiently data-based analysis methods, model-based methods are essentially used. The first task is to detect component and / or instrument failures with Fault Detection and Isolation (FDI) approaches. If the failure is minor, non-shutdown actions must be defined to maintain the overall system current performances close to the desirable ones and preserve stability conditions. For this reason, it is required to perform a robust (uncertainties, unknown disturbances) reconfiguration of the engine. Input saturation should also be considered in the control law design since unlimited control signals are not available due to physical actuators characteristics or performances. The three objectives of this thesis are therefore: the modeling of the different main subsystems of a LPRE, the development of FDI algorithms from the previously developed models and the definition of a real-time engine reconfiguration system to compensate for certain types of failures. The developed FDI and Reconfiguration (FDIR) scheme based on those three objectives has then been validated with the help of simulations with CARINS (CNES) and the MASCOTTE test bench (CNES/ONERA).

Motivée par les besoins du domaine spatial en termes de diagnostic embarqué et d’autonomie, cette thèse s’intéresse aux problèmes de diagnostic, de diagnosticabilité et de diagnostic actif des systèmes hybrides. Un formalisme hybride est proposé pour représenter les deux dynamiques, continues et discrètes, du système. En s’appuyant sur ce modèle, une approche de diagnostic passif est proposée en mariant les techniques des systèmes à événements discrets et des systèmes continus. Un cadre formel pour la diagnosticabilité des systèmes hybrides a également été établi proposant des définitions et des critères pour la diagnosticabilité hybride. Suite à un diagnostic passif ambigu, le diagnostic actif est nécessaire afin de désambiguïser l’état du système. Cette thèse propose donc une approche de diagnostic actif, qui partant d’un état de croyance incertain, fait appel aux propriétés de diagnosticabilité du système pour déterminer la configuration où les fautes peuvent être discriminées. Une nouvelle machine à états finis appelée diagnostiqueur actif est introduite permettant de formaliser le diagnostic actif comme un problème de planification conditionnelle. Un algorithme d’exploration de graphes ET-OU est proposé pour calculer les plans de diagnostic actif. Finalement, l’approche de diagnostic a été testée sur le Système de Contrôle d’Attitude (SCA) d’un satellite de Thales Alenia Space. Le module de diagnostic a été intégré dans la boucle fermée de commande. Des scénarios de faute ont été testés donnant des résultats très satisfaisants. / Motivated by the requirements of the space domain in terms of on-board diagnosis and autonomy, this thesis addresses the problems of diagnosis, diagnosability and active diagnosis of hybrid systems. Supported by a hybrid modeling framework, a passive approach for model-based diagnosis mixing discrete-event and continuous techniques is proposed. The same hybrid model is used to define the diagnosability property for hybrid systems and diagnosability criteria are derived. When the diagnosis provided by the passive diagnosis approach is ambiguous, active diagnosis is needed. This work provides a method for performing such active diagnosis. Starting with an ambiguous belief state, the method calls for diagnosability analysis results to determine a new system configuration in which fault candidates can be discriminated. Based on a new finite state machine called the diagnoser, the active diagnosis is formulated as a conditional planning problem and an AND-OR graph exploration algorithm is proposed to determine active diagnosis plans. Finally, the diagnosis approach is tested on the Attitude Control System (ACS) of a satellite simulator provided by Thales Alenia Space. The diagnosis module is successfully tested on several fault scenarios and the obtained results are reported.