Aujourd'hui, les systèmes embarqués sont de plus en plus utilisés pour contrôler les systèmes complexes. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons aux systèmes embarqués critiques utilisés pour la commande de systèmes de transport comme les systèmes ferroviaires. Le but de ce travail est de permettre la conception de systèmes tolérants aux fautes pour le contrôle-commande des systèmes de transport. Nous proposons une nouvelle approche de modélisation des systèmes embarqués temporisés pour le diagnostic de leurs fautes. Elle est basée sur une décomposition structurelle du système et sur une extension de la diagnosticabilité modulaire au contexte des systèmes temporisés. On distingue deux approches de base pour le diagnostic de fautes des SED, une approche basée sur les diagnostiqueurs et une approche basée sur les signatures temporelles causales (STC). La principale limite de l'approche diagnostiqueur réside dans la gestion de l'explosion combinatoire. Dans ce travail, notre verrou principal est de combattre cette limite. Nous proposons une nouvelle méthode basée sur l'ingénierie par les modèles pour le diagnostic des systèmes embarqués critiques. D'autre part, la limite majeure de l'approche STC est la garantie de la cohérence d'une base de STC. Un deuxième niveau de difficulté réside dans l'interprétation des événements en entrée du système de diagnostic dans le cadre de l'hypothèse de défaillances multiples. Dans ce travail, nous proposons deux méthodes différentes pour la vérification de la cohérence d'une base de STC et nous proposons un algorithme d'interprétation basé sur le concept de monde qui garantit la correction du diagnostic

La tomographie d'émission par positrons (TEP) est un outil de choix en imagerie moléculaire grâce à sa capacité à quantifier certains métabolismes et à porter des diagnostics précis sur l'évolution de pathologies. Cependant, la qualité du diagnostic est dépendante de la qualité de l'image obtenue. La complexité des appareils TEP fait en sorte que ceux-ci nécessitent des calibrations fréquentes demandant un professionnel qualifié dans le domaine que très peu de laboratoires pourvus d'un scanner possèdent. Conséquemment, ce projet vise à concevoir un système intelligent pouvant détecter des fautes et porter un diagnostic sur un scanner TEP de façon automatique dans le but de maximiser la qualité des images produites. Le système intelligent développé permettra alors de pallier à la surcharge ou à l'absence d'un professionnel en laboratoire puisqu'il automatisera le contrôle de qualité de l'appareil. Le projet englobe donc: l'identification de données permettant de détecter et diagnostiquer les fautes, l'implantation de système intelligent par module et de façon hiérarchique, la validation de l'exactitude des diagnostics et finalement l'évaluation de l'impact du système sur la qualité des images produites par le scanner. Pour arriver à son but, le système intelligent met en oeuvre différentes méthodes d'intelligence artificielle comprenant des réseaux de neurones artificiels, un système expert à base de règles et diverses méthodes de traitement de signal. Ce projet se penche plus spécifiquement sur le scanner LabPET, un scanner TEP pour petits animaux développé à Sherbrooke. LabPET est un bon candidat car il comporte un nombre élevé de canaux non interdépendants accentuant ainsi les bénéfices de la parallélisation apportés par le système proposé. Ainsi, les travaux ont permis de réaliser un système ayant une efficacité de détection et une exactitude de diagnostic dépassant les attentes et, une étude de l'impact du système sur la qualité des images a démontré une amélioration significative des paramètres de qualité d'image. Il en découle que le système est bien en mesure d'aider les professionnels dans l'entretien du scanner LabPET. Les résultats devraient permettre de promouvoir le développement de systèmes intelligents de détection et de diagnostic de fautes d'appareils TEP. Des systèmes similaires seront certainement nécessaires au bon fonctionnement des prochaines générations d'appareils TEP, et les résultats de ce projet pourront alors servir de référence.

Le test d’identification d’état d’un système à événement discret (SED) a pour but d’en identifier l’état final, lorsque son état initial est inconnu. Une solution classique à ce problème, en supposant que le SED n’ait pas de sorties observables, consiste à déterminer une séquences de synchronisation, c.à-d., une séquence d’événements d’entrée qui conduit le SED sur un état connu. Ce problème a été résolu dans les années 60’ à l’aide des automates. L’objectif principal de cette thèse est d’utiliser les réseaux de Petri (RdP) pour obtenir une résolution plus optimal de ce problème et pour une plus large classe de systèmes.Initialement, nous montrons que la méthode classique peut être aisément étendue aux RdP synchronisés. Pour cette classe de réseaux non-autonomes, toute transition est associée à un événement d’entrée.L’approche proposée est générale, dans la mesure où elle s’applique à des RdP bornés arbitraires. Cependant, elle engendre le problème d’explosion combinatoire du nombre d’états. Pour obtenir des meilleures solutions, nous considérons une classe spéciale de RdP : les graphes d’état (GdE). Pour ces réseaux, nous considérons d’abord les GdE fortement connexes et proposons des approches pour la construction de SS, qui exploitent les propriétés structurelles du réseau en évitant ainsi une énumération exhaustive de l’espace d’état. Ces résultats s’étendent aux GdE non fortement connexes et à tout RdP synchronisé composé de GdE. Enfin, nous considérons la classe des RdP non bornés et proposons des séquences qui synchronisent le marquage des places non bornées. Une boîte à outils fournit toutes les approches décrites et est appliquée à des différents bancs d’essai. / State-identification experiments are designed to identify the final state of a discrete event system (DES) when its initial state is unknown. A classical solution, assuming the DES has no observable outputs, consists in determining a synchronizing sequence (SS), i.e., a sequence of input events that drives the system to a known state. This problem was essentially solved in the 60’ using automata. The main objective of this thesis is to use Petri nets (PNs) for solving the state-identification problem more efficiently and for a wider class of systems.We start showing that the classical SS construction method based on automata can be easily applied to synchronized PNs, a class of non-autonomous nets where each transition is associated with an input event. The proposed approach is fairly general and it works for arbitrary bounded nets with a complexity that is polynomial with the size of the state space. However, it incurs in the state-space explosion problem.Looking for more efficient solutions, we begin by considering a subclass of PNs called state machines (SMs). We first consider strongly connected SMs and propose a framework for SS construction that exploits structural criteria, not requiring an exhaustive enumeration of the state space of the net. Results are further extended to larger classes of nets, namely non strongly connected SMs and nets containing SM subnets. Finally we consider the class of unbounded nets that describe infinite state systems: even in this case we are able to compute sequences to synchronize the marking of bounded places. A Matlab toolbox implementing all approaches previously described has been designed and applied to a series of benchmarks.

De par l’augmentation de leur utilisation, la sécurisation du vol des drones devient de plus en plus importante. La commande tolérante aux fautes peut alors contribuer à l’obtention d’un niveau de sécurité acceptable. Le but de cette thèse est de développer une méthode de commande tolérante aux fautes basée sur deux types d’approches : l’approche Automatique qui utilise une représentation de systèmes à l’aide de modèles décrivant des évolutions continues et l’approche Intelligence Artificielle qui se base sur la représentation de systèmes à l’aide de modèles discrets ou logiques. Ainsi la première contribution de cette recherche est le développement d'une méthode générique de commande tolérante aux fautes utilisant les cadres de modélisation discret et continu. L’idée consiste à combiner une modélisation continue permettant d’estimer l’état et les paramètres de fautes et une modélisation discrète permettant de prendre une décision en ligne quant au contrôleur à utiliser. L’estimation continue permet d’avoir plus d’informations sur la faute qu’avec une modélisation discrète, alors que celle-ci prend en compte des probabilités de panne et des techniques d’optimisation qui sont plus adaptées à la tâche de décision. La seconde contribution concerne le développement et la validation d’une méthode permettant de détecter et de diagnostiquer la faute. Pour ses avantages, l’idée a été de développer un filtre de Kalman sensibles aux sauts de panne pour l’estimation de l’état et des paramètres de fautes. Pour la détection et le diagnostic de la panne, l’idée a été d’utiliser les données de l’estimation de façon probabiliste. Une fois la faute détectée et identifiée, le système de commande doit réagir pour pouvoir compenser cette faute. La troisième contribution porte donc sur l’amélioration du suivi de la trajectoire par reconfiguration du système de commande. L’objectif est de combiner les méthodes de commutation et d’adaptation, afin de limiter le nombre de contrôleurs en utilisant des contrôleurs adaptatifs pour les modes dégradés, tout en ayant des contrôleurs faciles à concevoir. Des techniques d’optimisation sont alors utilisées de façon à prendre une décision en ligne quant au choix du contrôleur. Finalement, la méthode développée doit être vérifiée avant de pouvoir être implémentée sur un drone. La dernière contribution est l’évaluation de la capacité de la méthode à suivre une trajectoire d’atterrissage en cas de pannes capteurs ou actionneurs grâce à un modèle de drone. / Major security risks appear with the increase of the number of UAV in the air space. Thus, UAV security is more and more important and Fault Tolerant Control (FTC) methods could support the achievement of acceptable security level. The aims of this research is to develop a FTC method which combines two approaches : Automatic Control approach which is based on model which have a continuous representation of the system and Artificial Intelligence approach which is based on discrete or logical model to represent the system. Thus, the first contribution of this thesis is the development of a generic fault tolerant control method which uses discrete and continuous frameworks. The idea was to combine a continuous framework to estimate the state and fault parameters and a discrete framework to take on line a decision about the controller. The continuous estimation provides more knowledge on the fault whereas a discrete model allows the use of different optimization tools which are more adapted to decision task. The second contribution is the development and the validation of a method for fault detection and diagnosis. For its potential, a Kalman filter is adapted in order to be sensitive to abrupt faults and used for state and fault parameters estimation. These estimates are then used in a probabilistic way to detect and identify the fault. Once the fault is detected, the control system should react to compensate the fault. Thus, the third contribution of this thesis is the improvement of the trajectory tracking by reconfiguration of the control system. The aim is to combine switching and adaptive methods in order to limit the number of controllers by using adaptive controllers for degraded modes while having convenient controllers. Optimization tools are then used to take the decision on the controller to use. Finally, the method has to be validated before being implemented on line. The last contribution is the evaluation of the ability of the method to follow its trajectory despite the apparition of actuator or sensor faults during a landing approach.

Aujourd'hui, les systèmes embarqués sont de plus en plus utilisés pour contrôler les systèmes complexes. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons aux systèmes embarqués critiques utilisés pour la commande de systèmes de transport comme les systèmes ferroviaires. Le but de ce travail est de permettre la conception de systèmes tolérants aux fautes pour le contrôle-commande des systèmes de transport. Nous proposons une nouvelle approche de modélisation des systèmes embarqués temporisés pour le diagnostic de leurs fautes. Elle est basée sur une décomposition structurelle du système et sur une extension de la diagnosticabilité modulaire au contexte des systèmes temporisés. On distingue deux approches de base pour le diagnostic de fautes des SED, une approche basée sur les diagnostiqueurs et une approche basée sur les signatures temporelles causales (STC). La principale limite de l’approche diagnostiqueur réside dans la gestion de l’explosion combinatoire. Dans ce travail, notre verrou principal est de combattre cette limite. Nous proposons une nouvelle méthode basée sur l’ingénierie par les modèles pour le diagnostic des systèmes embarqués critiques. D’autre part, la limite majeure de l’approche STC est la garantie de la cohérence d’une base de STC. Un deuxième niveau de difficulté réside dans l’interprétation des événements en entrée du système de diagnostic dans le cadre de l’hypothèse de défaillances multiples. Dans ce travail, nous proposons deux méthodes différentes pour la vérification de la cohérence d’une base de STC et nous proposons un algorithme d’interprétation basé sur le concept de monde qui garantit la correction du diagnostic / Today, embedded systems are increasingly used to control complex systems. In this thesis, we are interested in critical embedded systems used for the control of transport systems such as railway systems. The aim of this work is to enable the design of fault-tolerant systems for the control of transport systems. We propose a new timed embedded systems modeling approach to diagnose their faults. It is based on decomposition of the system and structural extension of diagnosability context of modular timed systems. In DES, there are two basic approaches for diagnosis: diagnoser based approach and chronicles (Causal Temporal Signature (CTS)) based approach. The major limitation of diagnoser approaches rely in the management of the combinatorial explosion related to the formalism of automata. In this work, our main lock is to combat this limit. We propose new engineering models based method for the diagnosis of critical embedded systems. On the other hand, the major limitation of chronicles approach is first to be able to guaranty the consistency of a database. A second level of difficulty is in interpreting some sequences of events at the input of the diagnostic system under the hypothesis of multiple failures. In this work, we propose two different methods to verify the consistency of a set of CTS and we propose an interpretation algorithm based on a concept of worlds which guarantees the correct diagnosis

La sûreté de fonctionnement est devenue indispensable pour tous les systèmes critiques où des vies humaines sont en jeu (comme l’aéronautique, le ferroviaire, etc.). Ceci a conduit à la conception et au développement des architectures tolérantes aux fautes, l’objectif de ces architectures étant de maintenir un service correct délivré par le système malgré la présence de fautes, et en particulier de garantir la sécurité-innocuité et la fiabilité du système. La tolérance aux fautes sur les drones aériens multirotors a récemment reçu une attention importante de la part de la communauté scientifique. En particulier, plusieurs travaux ont été développés sur la tolérance aux fautes des quadrirotors suite à des fautes partielles sur les actionneurs, et récemment des recherches ont abordé le problème de panne totale de l’un des actionneurs. D’après ces études, il a été montré qu’une défaillance totale d’un actionneur dans un quadrirotor rend le système non complètement contrôlable. Une solution proposée est de considérer des multirotors avec des actionneurs redondants (hexarotors ou octorotors). La redondance inhérente disponible dans ces véhicules est exploitée, en cas de défaillance sur les actionneurs, pour redistribuer les efforts de commande sur les moteurs sains de façon à garantir la stabilité et la contrôlabilité complète du système. Dans ce travail de thèse, des approches pour la conception de systèmes de commande tolérants aux fautes des drones multirotors sont étudiées et appliquées au contrôle des octorotors. Toutefois, les algorithmes sont conçus de manière à être applicables sur les autres types de multirotors avec des modifications mineures. D’abord, une analyse de contrôlabilité de l’octorotor après l’occurrence de défaillances sur les actionneurs est présentée. Ensuite, un module de détection et d’isolation de pannes moteurs basé sur un observateur non-linéaire et les mesures de la centrale inertielle est proposé. Les mesures des vitesses et des courants de moteurs fournis par les contrôleurs de vitesse sont également utilisées dans un autre algorithme de détection pour détecter les défaillances des actionneurs et distinguer les pannes moteurs des pertes des hélices. Un module de rétablissement basé sur la reconfiguration du multiplexage est proposé pour redistribuer les efforts de commande d’une manière optimale sur les actionneurs sains après l’occurrence de défaillances dans le système. Une architecture complète, comprenant la détection et l’isolation des défauts suivie par le rétablissement du système est validée expérimentalement sur un octorotor coaxial puis elle est comparée à d’autres architectures basées sur l’allocation de commande et la tolérance aux fautes passive par mode glissant. / With growing demands for safety and reliability, and an increasing awareness about the risks associated with system malfunction, dependability has become an essential concern in modern technological systems, particularly safety-critical systems such as aircrafts or railway systems. This has led to the design and development of fault tolerant control systems (FTC). The main objective of a FTC architecture is to maintain the desirable performance of the system in the event of faults and to prevent local faults from causing failures. The last years witnessed many developments in the area of fault detection and diagnosis and fault tolerant control for Unmanned Aerial rotary-wing Vehicles. In particular, there has been extensive work on stability improvements for quadrotors in case of partial failures, and recently, some works addressed the problem of a quadrotor complete propeller failure. However, these studies demonstrated that a complete loss of a quadrotor motor results in a vehicle that is not fully controllable. An alternative is then to consider multirotors with redundant actuators (octorotors or hexarotors). Inherent redundancy available in these vehicles can be exploited, in the event of an actuator failure, to redistribute the control effort among the remaining working actuators such that stability and complete controllability are retained. In this thesis, fault-tolerant control approaches for rotary-wing UAVs are investigated. The work focuses on developing algorithms for a coaxial octorotor UAV. However, these algorithms are designed to be applicable to any redundant multirotor under minor modifications. A nonlinear model-based fault detection and isolation system for motors failures is constructed based on a nonlinear observer and on the outputs of the inertial measurement unit. Motors speeds and currents given by the electronic speed controllers are also used in another fault detection and isolation module to detect actuators failures and distinguish between motors failures and propellers damage. An offline rule-based reconfigurable control mixing is designed in order to redistribute the control effort on the healthy actuators in case of one or more motors failures. A complete architecture including fault detection and isolation followed by system recovery is tested experimentally on a coaxial octorotor and compared to other architectures based on pseudo-inverse control allocation and a robust controller using second order sliding mode.

Les fautes systèmes peuvent conduire à des conséquences sérieuses pour l’humain, l’environnement et le matériel. Or, y remédier peut s’avérer coûteux voire même dangereux. Ainsi, afin d’éviter ces situations, il est devenu essentiel pour les systèmes complexes modernes de détecter et d’identifier tout changement dans leur fonctionnement nominal avant que cela ne devienne critique. De ce fait, plusieurs méthodes de détection et de diagnostic ont été proposées ou améliorées durant les dernières décennies. Parmi ces méthodes, celles présentant un fort intérêt se basent sur un outil statistique et probabiliste nommé réseau Bayésien. Toutefois, la majorité d’entre elles ne tiennent pas compte du risque de fausse alarme dans leur prise de décision. L’intérêt de cette thèse est alors d’introduire sous réseau Bayésien des limites probabilistes permettant le respect d’un niveau de signification considéré. Plus exactement, nous proposons une modélisation des statistiques quadratiques et les limites leurs correspondant sur réseau Bayésien. Ceci nous permet de généraliser sous réseau Bayésien des schémas de détection de fautes comme par exemple ceux basés sur l’analyse en composantes principale. Cette modélisation nous permet également de proposer une famille de réseaux Bayésiens permettant de faire de la détection et du diagnostic de façon simultanée, tout en tenant compte d’un rejet de distance. Enfin, nous proposons un cadre probabiliste permettant d’unifier les différents réseaux Bayésiens pouvant être utilisés pour la détection ou le diagnostic de fautes. / Systems failures can potentially lead to serious consequences forhuman, environment and material, and sometimes fixing them could be expensive and even dangerous. Thus, in order to avoid these undesirable situations, it becomes very important and essential for modern complex systems to detect and identify any changes in their nominal operations before they become critical. To do so, several detection and diagnosis methods have been proposed or enhanced during the last decades. Among these methods, those with a great interest are based on a statistical and probabilistic tool named Bayesian network. However, the majority of these methods do not handle the risk of false alarm in their decision-making. The interest of this thesis is to introduce, under Bayesian network, probabilistic limits able to respect a given significance level. More precisely, we propose to model the quadratic statistics and their limits in Bayesian network. This allows us to generalize under Bayesian network fault detection schemes as those associated to the principal component analysis. This modeling allows us also to propose a family of Bayesian networks that can make detection and diagnosis simultaneously, while taking into account the distance rejection.Finally, we propose a probabilistic framework able to unify different BNs dedicated to the detection or diagnosis of systems faults.

Cette thèse porte sur le diagnostic des systèmes à événements discrets modélisés par des Réseaux de Petri labellisés (RdP-L). Les problèmes de diagnostic monolithique et de diagnostic modulaire sont abordés. Des contributions sont proposées pour résoudre les problèmes d'explosion combinatoire et de complexité de calcul. Dans le cadre de l'analyse de la diagnosticabilité monolithique, certaines règles de réduction sont proposées comme un complément pour la plupart des techniques existantes de l'analyse de la diagnosticabilité, qui simplifient le modèle RdP-L tout en préservant sa propriété de diagnosticabilité. Pour un RdP-L sauf et vivant, une nouvelle condition suffisante pour la diagnosticabilité est proposée. Pour un RdR-L borné et non bloquant après l'occurrence d'une faute, l'analyse à-la-volée est améliorée en utilisant la notion d'explications minimales qui permettent de compacter l'espace d'état ; et en utilisant des T-semiflots pour trouver rapidement un cycle indéterminé. Une analyse à-la-volée utilisant Verifier Nets (VN) est proposée pour analyser à la fois les RdP-L bornés et non-bornés, ce qui permet d'obtenir un compromis entre efficacité du calcul et limitation des explosions combinatoires. Dans le cadre de l'analyse de la diagnosticabilité modulaire, une nouvelle approche est proposée pour les RdP-Ls décomposés. Les règles de réduction, qui préservent la propriété de la diagnosticabilité modulaire, sont appliquées pour simplifier le modèle initial. La diagnosticabilité locale est analysée en construisant le VN et le Graphe d'Accessibilité Modifié (MAG) du modèle local. La diagnosticabilité modulaire est vérifiée en construisant la composition parallèle du MAG et des graphes d'accessibilités d'autres modules du système. La complexité de calcul est inférieure à celles des autre approches dans la littérature. D'autre part, l'explosion combinatoire est également réduite en utilisant la technique de ε-réduction / This thesis deals with fault diagnosis of discrete event systems modeled by labeled Petri nets (LPN). The monolithic diagnosability and modular diagnosability issues are addressed. The contributions are proposed to reduce the combinatorial explosion and the computational complexity problems. Regarding monolithic diagnosability analysis, some reduction rules are proposed as a complement for most diagnosability techniques, which simplify the LPN model and preserve the diagnosability property. For a safe and live LPN, a new sufficient condition for diagnosability is proposed. For a bounded LPN that does not deadlock after a fault, the on-the-fly diagnosability analysis is improved by using minimal explanations to compact the state space; and by using T-invariants, to find quickly an indeterminate cycle. An on-the-fly diagnosability analysis using Verifier Nets (VN) is proposed to analyze both bounded and unbounded LPN, which achieves a compromise between computation efficiency and combinatorial explosion limitation. Regarding modular diagnosability analysis, a new approach is proposed for decomposed LPNs model. Reduction rules, that preserve the modular diagnosability property, are applied to simplify the model. The local diagnosability is analyzed by building the VN and the Modified Reachability Graph (MRG) of the local model. The modular diagnosability is verified by building the parallel composition of the MRG and the reachability graphs of other modules of the system. We prove in this study that the computational complexity of our approach is lower than existing approaches of literature. The combinatorial explosion is also reduced by using the ε -reduction technique.