Actuellement, l'inconfort intérieur dans les bâtiments est l'une des questions cruciales, ainsi que la consommation énergétique du bâtiment. En effet, les gens passent 60 à 90% de leur vie dans les bâtiments. Le confort intérieur est indispensable en termes de bienfaits sur la santé, la productivité et le bien-être des occupants. C'est pourquoi diverses stratégies d'optimisation fondées sur des règles, anticipatives ou prédictives ont été proposées pour atteindre le confort perçu en tenant compte de la consommation d'énergie. Dans la pratique, il existe un écart entre l'anticipation et la réalité. Habituellement, les plans anticipatifs sont synchronisés avec une période d'anticipation d'une heure et ne tiennent pas compte des différentes sources de conflits ainsi que des configurations d'enveloppes des bâtiments possibles. Il peut en résulter des conséquences négatives sur le coût et le confort. Pour résoudre ce problème, le système de gestion du bâtiment doit être conçu aussi comme réactif, de sorte à ce qu'il puisse répondre à toutes sortes de divergences par rapport au plan anticipatif, de manière réactive. Dans ce but, un système multi-échelle d'analyse de diagnostic réactif anticipatif (ARD- BMS) est proposé dans cette thèse. ARD-BMS est une gestion interne qui effectue trois actions importantes, c'est-à-dire la détection de défaut, l'isolement des causes et, enfin, les actions correctives. ARD-BMS permet ainsi une gestion réactive à court terme, à savoir 10 minutes pour analyser les tendances des défauts et la mise à jour de la dynamique du bâtiment et prendre ainsi les mesures correctives nécessaires pour maintenir le niveau de confort désiré. Cette thèse propose donc un modèle réactif à dynamique rapide simplifiée qui peut être utilisé pour estimer l'état actuel du bâtiment. Les bâtiments modernes sont un système très sophistiqué avec un grand nombre de capteurs, de contrôleurs et de CVC. La plupart des installations de construction utilisent des services prévus de maintenance préventive provenant des opérations périodiques des bâtiments. Ces problèmes imprévus puce causer des répercussions inexplicables sur le confort de l'occupant pendant le cycle de fonctionnement de 24 heures. Ces problèmes ne sont pas inadmissibles tels que les situations imprévues, les pannes de prévisions météorologiques. Le diagnostic des causes d'inconfort à court terme est encore un problème difficile au niveau de l'opération de construction intégrale. En outre, pour analyser cette situation, proposez une méthodologie diagnostique pour la détection et l'isolement des causes (fautes) dans les bâtiments. La méthodologie proposée comprend une HAZOP fondée sur les règles (analyse des risques et de l'optimisation) et une approche basée sur un modèle. / Currently, indoor discomfort in dwellings is one of the crucial issues along with the building energy consumption. Indeed, people spend 60-90% of their lives in buildings. Indoor comfort plays a vital role in occupants health, productivity, and well-being. However, various optimization and rule-based anticipative or predictive building strategies have been proposed to achieve the perceived comfort taking into account the energy consumption. However, in practice, anticipation or plans are far from the reality. Usually, anticipative plans are synchronized with one-hour anticipation period and do not consider the various sources of discrepancies as well as current envelope configurations. Unbeknownst to many, discrepancies from different sources could cause big penalty over cost and comfort. To tackle this issue, building management system needs to be designed as reactive or almost with no planning so that it can respond to all discrepancies re-actively. To address this problem, a multi-scale Anticipative Reactive Diagnosing- Building Management System (ARD-BMS) is proposed in this dissertation. ARD-BMS is an internal management and performs three important actions i.e., Discrepancydetection, Cause isolation, and finally Corrective actions. ARD-BMS follow the short-time resolution i.e., 10-minute to analyze the fault trends and current the building dynamics and take necessary corrective actions to maintain the desired level of comfort. This thesis proposes a fast dynamics simplified reactive model that can be used to estimate the current status of the building. Modern buildings are very sophisticated system with a large number of sensors, controllers, and HVACs. Most of the building facilities are using a scheduled preventive maintenance services derived from periodic operations of the buildings. These preventive actions do not take into account the other inadmissible issues such as unplanned situations, weather prediction failures etc. These unplanned issues could cause unaccountable impacts over occupant’s comfort during the 24-hour operation cycle. Diagnosability of short-term discomfort causes is still a challenging job at whole building operation level. Furthermore, to analyze this situation the thesis proposes a diagnostic methodology for detection and isolation of cause (faults) in buildings. The proposed methodology includes a rule-based HAZOP (Hazard and Operability analysis) and model-based approach. Further, in order to oversee unplanned discomforts, a short-term reactive optimization has been proposed.

Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre d'un projet de dimension européenne réalisé en partenariat avec l'Agence Spatiale Européenne et EADS Astrium sur le développement d'algorithmes innovants et robustes de diagnostic de pannes pour les véhicules spatiaux. Un cadre méthodologique générique et structuré offrant des paramètres de réglage de haut niveau et couvrant le cycle complet synthèse-analyse est proposé pour formuler et résoudre le problème de diagnostic. En outre, une étude préalable de trimmabilité statique permettant d'identifier et de caractériser des situations défaillantes non déstabilisantes, potentiellement compensables, et pour lesquelles la mise en place d'actions de reconfiguration permettrait de maintenir l'appareil sur sa trajectoire de vol est présentée. Formulé et géré dans un contexte multi-objectifs de type min/max, le problème de synthèse est résolu par utilisation des techniques d'optimisation LMI et fournit d'une part, les filtres de diagnostic et d'autre part, deux matrices d'allocation en charge de faire fusionner de façon optimale les signaux de mesure et de commande disponibles pour former le vecteur de résidus. L'étape d'analyse est effectuée par évaluation de la valeur singulière structurée généralisée mu_g dont les résultats permettent de conclure à la fois sur l'atteinte des objectifs, ou le cas échéant, de fournir des indications sur la manière dont les contraintes et/ou objectifs peuvent être relaxés ou modifiés. La méthodologie proposée est appliquée au diagnostic des pannes d'actionneurs du véhicule de rentrée atmosphérique HL20 lors des phases de dissipation d'énergie en zone terminale et d'atterrissage automatique.

Au cours des deux dernières décennies, la prise de conscience du changement climatique et des conséquences du réchauffement climatique a incité diverses institutions à prendre de nouvelles directives. Ces directives portent principalement sur le contrôle des émissions des gaz à effet de serre, sur l'utilisation des ressources énergétiques non conventionnelles et l'optimisation de la consommation d'énergie dans les systèmes existants. L'Union européenne a proposé de nombreux projets dans le cadre du 7e PCRD pour réaliser jusqu'à 20% d’économies d'énergie d’ici 2020. En particulier, selon la directive sur l'efficacité énergétique, les bâtiments sont majoritairement responsables de 40% des dépenses énergétiques en Europe et de 36% des émissions de CO2 ; c’est la raison pour laquelle un ensemble d’initiatives européennes dans le cadre du 7ième PCRD favorise l'utilisation de technologie intelligente dans les bâtiments et rationalise les règles existantes. Energy IN TIME est l'un des projets axés sur l'élaboration d'une méthode de contrôle basée sur la simulation intelligente de l'énergie qui permettra de réduire la consommation des bâtiments non résidentiels. Ce mémoire de thèse propose plusieurs solutions novatrices pour réaliser les objectifs du projet mandaté à l'Université de Lorraine. Les solutions développées dans le cadre de ce projet devraient être validées sur différents sites européens de démonstration. Une première partie présente l'analyse détaillée de ces sites de démonstration et leurs contraintes respectives. Un cadre général correspondant à la construction type de ces sites a été élaboré pour simuler leur comportement. Ce cadre de construction de référence sert de banc d'essai pour la validation des solutions proposées dans ce travail de thèse. Sur la base de la conception de la structure de construction de référence, nous présentons une formulation de contrôle économique utilisant un modèle de contrôle prédictif minimisant la consommation d'énergie. Ce contrôle optimal possède des propriétés de contrôle conscientes de la maintenance. En outre, comme les bâtiments sont des systèmes complexes, les occurrences de pannes peuvent entraîner une détérioration de l'efficacité énergétique ainsi que du confort thermique pour les occupants à l'intérieur des bâtiments. Pour résoudre ce problème, nous avons élaboré une stratégie de diagnostic des dysfonctionnements et une stratégie de contrôle adaptatif des défauts basé sur le modèle économique ; les résultats en simulation ont été obtenus sur le bâtiment de référence. En outre, l'application des solutions proposées peut permettre de relever des défis ambitieux en particulier dans le cas de bâtiments à grande échelle. Dans la partie finale de cette thèse, nous nous concentrons sur le contrôle économique des bâtiments à grande échelle en formulant une approche novatrice du contrôle prédictif de mode réparti. Cette formule de contrôle distribué présente de nombreux avantages tels que l'atténuation de la propagation des défauts, la flexibilité dans la maintenance du bâtiment et les stratégies simplifiées de contrôle du plug-and-play. Enfin, une attention particulière est accordée au problème d'estimation des mesures dont le nombre est limité sur des bâtiments à grande échelle. Les techniques d'estimation avancées proposées sont basées sur les méthodologies de l'horizon mobile. Leur efficacité est démontrée sur les systèmes de construction de référence / Since the last two decades, there has been a growing awareness about the climate change and global warming that has instigated several Directorate initiatives from various administrations. These initiatives mainly deal with controlling greenhouse gas emissions, use of non-conventional energy resources and optimization of energy consumption in the existing systems. The European Union has proposed numerous projects under FP7 framework to achieve the energy savings up to 20% by the year 2020. Especially, stated by the Energy Efficiency Directive, buildings are majorly responsible for 40% of energy resources in Europe and 36% of CO2 emission. Hence a class of projects in the FP7 framework promotes the use of smart technology in the buildings and the streamline existing rules. Energy IN TIME is one of the projects focused on developing a Smart Energy Simulation Based Control method which will reduce the energy consumption in the operational stage of existing non-residential buildings. Essentially, this thesis proposes several novel solutions to fulfill the project objectives assigned to the University of Lorraine. The developed solutions under this project should be validated on the demonstration sites from various European locations. We design a general benchmark building framework to emulate the behavior of demonstration sites. This benchmark building framework serves as a test bench for the validation of proposed solutions given in this thesis work. Based on the design of benchmark building layout, we present an economic control formulation using model predictive control minimizing the energy consumption. This optimal control has maintenance-aware control properties. Furthermore, as in buildings, fault occurrences may result in deteriorating the energy efficiency as well as the thermal comfort for the occupants inside the buildings. To address this issue, we design a fault diagnosis and fault adaptive control techniques based on the model predictive control and demonstrate the simulation results on the benchmark building. Moreover, the application of these proposed solutions may face great challenges in case of large-scale buildings. Therefore, in the final part of this thesis, we concentrate on the economic control of large-scale buildings by formulating a novel approach of distributed model predictive control. This distributed control formulation holds numerous advantages such as fault propagation mitigation, flexibility in the building maintenance and simplified plug-and-play control strategies, etc... Finally, a particular attention is paid to the estimation problem under limited measurements in large-scale buildings. The suggested advanced estimation techniques are based on the moving horizon methodologies and are demonstrated on the benchmark building systems

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l'intelligence ambiante (Ambient Intelligence - AmI). Les systèmes AmI sont des systèmes interactifs composés de plusieurs éléments hétérogènes. Principalement : les capteurs et les effecteurs.D'un point de vue fonctionnel, l'objectif des systèmes AmI est d'activer certains effecteurs, sur la base des mesures des capteurs. Toutefois, les capteurs et les effecteurs peuvent subir des défaillances. Notre motivation dans cette thèse est de munir les systèmes AmI de capacités d'auto-détection des pannes.Les ressources physiques ne sont pas nécessairement connues au moment de la conception, mais elles sont plutôt découvertes dynamiquement lors de l'exécution. Il est donc impossible d’appliquer les techniques classiques pour prédéterminer des boucles de régulation ad-hoc.Nous proposons une nouvelle approche où la stratégie de détection de défaillances est déterminée dynamiquement lors de l'exécution. Pour cela, les couplages entre capteurs et effecteurs sont déduits automatiquement lors de l’exécution. Ceci est rendu possible par la modélisation des caractéristiques des capteurs, des effecteurs, ainsi que des phénomènes physiques (que nous appelons effets) qui sont attendus dans l'environnement ambiant suite à une action d’un effecteur. Ces effets sont utilisés en run-time pour lier les effecteurs (produisant les effets) avec les capteurs correspondants (détectant ces effets). Nous introduisons une plateforme de détection des pannes qui génère à l’exécution un modèle de prédiction des valeurs attendues sur les capteurs. Ce modèle, de nature hétérogène (il mêle flots de données et automates finis) est exécuté par un outil adapté (ModHel’X) de façon à fournir les valeurs attendues à chaque instant. Notre plateforme compare alors ces valeurs avec les valeurs réellement mesurées de façon à détecter les défaillances. / This thesis takes place in the field of Ambient Intelligence (AmI). AmI Systems are interactive systems composed of many heterogeneous components. From a hardware perspective these components can be divided into two main classes: sensors, using which the system observes its surroundings, and actuators, through which the system acts upon its surroundings in order to execute specific tasks.From a functional point of view, the goal of AmI Systems is to activate some actuators, based on data provided by some sensors. However, sensors and actuators may suffer failures. Our motivation in this thesis is to equip ambient systems with self fault detection capabilities. One of the particularities of AmI systems is that instances of physical resources (mainly sensors and actuators) are not necessarily known at design time; instead they are dynamically discovered at run-time. In consequence, one could not apply classical control theory to pre-determine closed control loops using the available sensors. We propose an approach in which the fault detection and diagnosis in AmI systems is dynamically done at run-time, while decoupling actuators and sensors at design time. We introduce a Fault Detection and Diagnosis framework modeling the generic characteristics of actuators and sensors, and the physical effects that are expected on the physical environment when a given action is performed by the system's actuators. These effects are then used at run-time to link actuators (that produce them) with the corresponding sensors (that detect them). Most importantly the mathematical model describing each effect allows the calculation of the expected readings of sensors. Comparing the predicted values with the actual values provided by sensors allows us to achieve fault-detection.

Cette thèse contribue à répondre au problème de la gestion optimale des ressources en eau dans les réseaux de navigation intérieure du point de vue de la théorie du contrôle. Les objectifs principales à atteindre consistent à garantir la navigabilité des réseaux de voies navigables, veiller à la réduction des coûts opérationnels et à la longue durée de vie des équipements. Lors de la conception de lois de contrôle, les caractéristiques des réseaux doivent être prises en compte, à savoir leurs dynamiques complexes, des retards variables et l’absence de pente. Afin de réaliser la gestion optimale, le contrôle efficace des structures hydrauliques doit être assuré. A cette fin, une approche de modélisation orientée contrôle est dérivée. Cependant, la formulation obtenue appartient à la classe des systèmes de descripteurs retardés, pour lesquels la commande prédictive MPC et l’estimation d’état sur horizon glissant MHE peuvent être facilement adaptés à cette formulation, tout en permettant de gérer les contraintes physiques et opérationnelles de manière naturelle. En raison de leur grande dimensionnalité, une mise en œuvre centralisée n’est souvent ni possible ni souhaitable. Compte tenu du fait que les réseaux de navigation intérieure sont des systèmes fortement couplés, une approche distribuée est proposée, incluant un protocole de communication entre agents. Malgré l’optimalité des solutions, toute erreur peut entraîner une gestion inefficace du système. Par conséquent, les dernières contributions de la thèse concernent la conception de stratégies de supervision permettant de détecter et d’isoler les pannes des équipements. Toutes les approches présentées sont appliquées à une étude de cas réaliste basée sur le réseau de voies navigables du nord e la France afin de valider leur efficacité. / This thesis addresses the problem of optimal management of water resources in inland navigation networks from a control theory perspective. The main objectives to be attained consist in guaranteeing the navigability condition of the network, minimizing the operational cost and ensuring a long lifespan of the equipment. However, their complex dynamics, large time delays and negligible bottom slopes complicate their management. In order to achieve the optimal management, the efficient control of the hydraulic structures must be ensured. To this end, a control-oriented modeling approach is derived. The resulting formulation belongs to the class of delayed desciptor systems, for which model predictive control and moving horizon estimation can be easily adapted, as well as being able to deal with physical and operational constraints in a natural manner. However, a centralized implementation is often neither possible nor desirable. As these networks are strongly coupled systems, a distributed approach is followed, featuring a communication protocol among agents. Despite the optimality of the solutions, any malfunction can lead to an inefficient system management. Therefore, the last part of the thesis regards the design of supervisory strategies that allow to detect and isolate faults. All the presented approaches are applied to a realistic case study based on the inland navigation network in the north of France to validate their effectiveness.

L'identification des modes vibratoires est un sujet prioritaire dans le cadre de la surveillance des structures civiles. Certaines techniques d'identification, les méthodes sous espace, ont prouvé leur adéquation pour l'identification et la détection de changements dans les caractéristiques vibratoires, ceci sous des conditions opérationnelles. Le but de cette thèse est l'amélioration de l'efficacité et de la robustesse de ces approches pour l'identification vibratoire et pour la détection des pannes dans les structures de grande taille, équipées d'un grand nombre de capteurs et fonctionnant en conditions environnementales diverses et bruitées. Dans cette thèse, quatre verrous majeurs ont été levés. D'abord, à partir de mesures collectées à différents points de mesure et sous différentes conditions environnementales, un algorithme d'extraction des déformées est proposé, alliant simplicité, modularité et compacité. Ensuite, une reformulation d'un problème moindre carrés amène à une amélioration conséquente du temps de calcul, lors du calcul multi ordre utilisé pour séparer les vrais modes de structures des modes parasites. D'autre part, une approche statistique pour la détection de pannes est améliorée et modifiée par l'usage d'un résidu robuste aux variations dans l'excitation ambiante inconnue. Finalement est considéré le problème de localisation de fautes quand l'absence de modèle aux éléments finis doit être compensée par un calcul direct de sensibilités à partir des données mesurées. Les différentes méthodes sont validées sur simulations et sont appliquées avec succès pour l'identification et la détection de fautes sur plusieurs structures civiles de grande taille.