Ce travail de thèse concerne la conception d’un système de diagnostic robuste à base de modèle bond graph et a pour objectif principal de générer des seuils robustes aux incertitudes de mesures mais aussi la génération systématiques des équations d’estimation de défauts. Une procédure de génération des seuils basée sur une représentation graphiques des incertitudes de mesure a été développée et implémentée sur un système réel. La représentation bond graph sous forme LFT (transformation linéaire fractionnelle) a été exploitée pour la génération des équations d’estimation de défauts qui sont utilisées pour l’amélioration de la décision concernant l’isolabilité de défauts ayant la même signature de pannes ainsi à l’analyse de la sensibilité des résidus aux défauts capteurs, actionneurs et aux défauts liés aux paramètres. Les algorithmes développés dans ce travail de thèse ont été validés par une implémentation sur un système mécatronique représentant un robot mobile, appelé : Robotino. / This work deals with robust bond graph model-based fault diagnosis. The main objectives of this work are related to the generation of robust thresholds with respect to measurement uncertainties, and the creation of a systematic procedure for the generation of fault estimation equations. A procedure of thresholds generation based on a graphical representation of the measurement uncertainty has been developed and implemented on a real system. The Bond graph under LFT (linear fractional transformation) form has been used for the generation of fault estimation equations. These equations are used to improve the decision step concerning the isolation of the faults having the same signature and for analyzing the sensitivity of the residuals to faults affecting sensors, actuators and parameters. The algorithms developed in this work have been on a mechatronic system representing a mobile robot, called: Robotino.

Après une introduction à l'analyse et au contrôle des systèmes singuliers linéaires, on étudie le placement optimal de capteurs et d'actionneurs, le diagnostic robuste et le contrôle de systèmes singuliers. Le placement optimal de capteurs et d'actionneurs pour les systèmes singuliers s'appuie sur une approche énergétique. Les capteurs et/ou actionneurs sont sélectionnés pour obtenir les plus grands transferts d'énergie entre le système et son environnement. Pour cela on cherche à maximiser les grammiens généralisés. Différentes méthodes de diagnostic robuste sont proposées. Une première approche dédiée aux systèmes maillés autorise une génération de résidus décentralisée afin de détecter et de localiser les défauts de mesures. Une deuxième méthode consiste à étendre le filtrage Hinfini à l'estimation des défaillances. Troisièmement, la génération de résidus fondée sur la factorisation copremière -dont l'intérêt majeur est de pouvoir synthétiser des générateurs de résidus au moyen de filtres propres- est généralisée aux systèmes singuliers. Enfin, la synthèse, et l'utilisation pour le diagnostic robuste, des observateurs de type proportionnel-intégral sont étudiées. Deux stratégies de contrôle de systèmes singuliers sont proposées. Le contrôle multicritère permet de déterminer des correcteurs statiques ou dynamiques assurant le placement de pôles, ainsi que des contraintes de normes H2 et Hinfini sur le système en boucle fermée. Le contrôle tolérant aux fautes intègre un module de diagnostic dans le correcteur afin de localiser les fautes, et de modifier la loi de commande pour minimiser la déviation des sorties dues aux fautes et aux perturbations. Les correcteurs sont des systèmes propres, déterminés par optimisation convexe sous contraintes LMI.

Le travail de recherche effectué dans cette thèse a été réalisé dans le cadre d'une convention CIFRE entre le laboratoire IMS de l'université Bordeaux 1 et la société Airbus Operations S.A.S. Cette thèse traite de la détection robuste et précoce des pannes oscillatoires de faible amplitude dans les systèmes de commandes de vol électriques. Une panne oscillatoire est une oscillation anormale d'une surface de contrôle due à un dysfonctionnement dans la chaîne d'asservissement de la servocommande d'une gouverne. Les pannes oscillatoires ont une influence sur la structure, l'aéroélasticité et la pilotabilité de l'avion, lorsqu'ils sont situés dans la bande passante de l'actionneur. La capacité à détecter ces pannes est très importante car elles ont un impact sur la conception structurale de l'avion. Au plan méthodologique, nous nous sommes focalisés sur l'estimation adaptative des paramètres et de l'état à base d'une technique de filtrage non linéaire local. Le mécanisme de filtrage opère sur un modèle non linaire de la chaine de contrôle-commande de l’actionneur hydraulique en amont des surfaces de contrôle. L'algorithme d'estimation est basé sur une interpolation polynomiale d'opérateurs linéaire, et offre l'avantage d'une implémentation relativement aisée. Un problème crucial et sous-jacent est la détermination des hyper-paramètres de réglage de cet algorithme. Nous avons proposé une démarche hors-ligne dédiée, en intégrant un critère de sensibilité vis-à-vis des pannes que nous devons détecter. La technique proposée a été implémentée et testée: les résultats expérimentaux obtenus sur banc essai et sur un simulateur A380 ont clairement mis en évidence l'apport de la nouvelle approche en termes de performances, tout en gardant le même niveau de robustesse. / The research work done in this PhD has been caried out in the frame of an industrial convention (CIFRE) between the IMS laboratory and Airbus Operations S.A.S. The thesis deals with robust and early detection of oscillatory failures (OFC: Oscillatory Failure Case) in the Electrical Flight Control System. An oscillatory failure is an abnormal oscillation of a control surface due to component malfunction in control surface servoloops. OFCs have an influence on structural loads, aeroelasticity and controllability when located within the actuator bandwidth. The ability to detect these failures is very important because they have an impact on the structural design of the aircraft. Usual monitoring techniques cannot always guarantee to remain within an envelope with acceptable robustness. In this work, we develop a model based strategy to detect such failures with small amplitude at a very early stage. The monitoring strategy is based on dedicated non linear local filtering for on-line joint parameter/state estimation, allowing for model parameter variations during A/C flight. This strategy is associated with the same decision making rules as currently used for in-service Airbus A380. We propose a method for adjusting the tuning parameters so that various design goals and trades-off can be easily formulated and managed. The performance of the proposed fault detection scheme is measured by its detection delay, its propensity to issue false alarms and whether it permits a failure to go undetected. The proposed technique has been implemented and tested with success on Airbus test facilities including an A380 flight simulator.

Le travail de thèse concerne la conception d'un système de surveillance robuste aux incertitudes paramétriques à base de modèles bond graphs sous forme LFT (Linear Fractional Transformations).<br />Une procédure de génération automatique de résidus robustes et de seuils adaptatifs de fonctionnement normal a été développée et implémentée à l'aide d'outils logiciels appropriés. Les performances du diagnostic sont contrôlées par une analyse de la sensibilité de ces résidus, permettant de définir des indices de sensibilité aux incertitudes paramétriques, et des indices de détectabilité des défauts. L'outil bond graph permet par sa nature physique d'estimer a priori les valeurs détectables des défauts physiques.<br />Outre l'implémentation informatique, les résultats de recherche sont validés par deux applications industrielles de complexité différente :<br /> un système électromécanique pour détecter et isoler des défauts tels que la variation anormale de l'amplitude du jeu dans la partie réducteur, tout en distinguant le défaut des variations paramétriques<br /> un procédé énergétique de génération de vapeur, qui constitue un système non stationnaire, où l'espace paramétrique est plus complexe.

Cette thèse développe des approches pour le diagnostic et le pronostic de systèmes dynamiques incertains en utilisant la technique de modélisation Bond Graph (BG). Tout d'abord, une représentation par intervalles des incertitudes paramétriques et de mesures est intégrée à un modèle BG-LFT (Linear Fractional Transformation). Une méthode de détection robuste de défaut est développée en utilisant les règles de l'arithmétique d'intervalle pour la génération de seuils robustes et adaptatifs sur les résidus nominaux. La méthode est validée en temps réel sur un système de générateur de vapeur.Deuxièmement, une nouvelle méthodologie de pronostic hybride est développée en utilisant les Relations de Redondance Analytique déduites d'un modèle BG et les Filtres Particulaires. Une estimation de l'état courant du paramètre candidat pour le pronostic est obtenue en termes probabilistes. La prédiction de la durée de vie résiduelle est atteinte en termes probabilistes. Les incertitudes associées aux mesures bruitées, les conditions environnementales, etc. sont gérées efficacement. La méthode est validée en temps réel sur un système mécatronique incertain.Enfin, la méthodologie de pronostic développée est mise en œuvre et validée pour le suivi efficace de la santé d'un sous-système électrochimique d’une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) industrielle à l’aide de données de dégradation réelles. / This thesis develops the approaches for diagnostics and prognostics of uncertain dynamic systems in Bond Graph (BG) modeling framework. Firstly, properties of Interval Arithmetic (IA) and BG in Linear Fractional Transformation, are integrated for representation of parametric and measurement uncertainties on an uncertain BG model. Robust fault detection methodology is developed by utilizing the rules of IA for the generation of adaptive interval valued thresholds over the nominal residuals. The method is validated in real time on an uncertain and highly complex steam generator system.Secondly, a novel hybrid prognostic methodology is developed using BG derived Analytical Redundancy Relationships and Particle Filtering algorithms. Estimations of the current state of health of a system parameter and the associated hidden parameters are achieved in probabilistic terms. Prediction of the Remaining Useful Life (RUL) of the system parameter is also achieved in probabilistic terms. The associated uncertainties arising out of noisy measurements, environmental conditions etc. are effectively managed to produce a reliable prediction of RUL with suitable confidence bounds. The method is validated in real time on an uncertain mechatronic system.Thirdly, the prognostic methodology is validated and implemented on the electrical electro-chemical subsystem of an industrial Proton Exchange Membrane Fuel Cell. A BG of the latter is utilized which is suited for diagnostics and prognostics. The hybrid prognostic methodology is validated, involving real degradation data sets.