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.

Les systèmes de régulation des turbomoteurs actuels sont basés sur des architectures complexes que les constructeurs tendent à rendre plus modulaires avec des technologies plus économiques tout en garantissant un niveau de fiabilité supérieur ou égal. Dans ce contexte, la surveillance du circuit carburant, qui a pour but de déceler les dysfonctionnements des composants hydrauliques critiques, permet de réduire le coût de maintenance, d'améliorer le niveau de maintenabilité et d'assurer la disponibilité des turbomoteurs. La présente étude porte sur l'élaboration de méthodes de diagnostic performantes et robustes permettant la détection et la localisation des défauts impactant les fonctions hydrauliques primaires du circuit carburant. Des méthodes existantes de génération de résidus à base de modèles non linéaires sont présentées et appliquées au cas du circuit carburant. L'approche analytique pour le découplage, combinée avec des filtres de Kalman étendus, permet la structuration des résidus pour assurer la localisation des défauts. Une nouvelle approche basée sur la théorie de platitude différentielle est proposée pour le diagnostic de défauts des systèmes non linéaires avec une application au cas du circuit carburant. Les différentiateurs à modes glissants sont utilisés pour l'estimation des dérivées de signaux nécessaires à l'application de certaines méthodes de génération de résidus. Des simulations numériques illustrent la pertinence des résultats obtenus. Une application expérimentale est présentée en utilisant un jeu de données réelles issues d'un banc d'essais partiel et fournies par la société Turbomeca du groupe SAFRAN. / The current gas turbine regulation systems are based on complex architectures that manufacturers tend to make more modular with more cost effective technologies while ensuring a greater or equal level of reliability. In this context, the fuel system health monitoring, which aims to identify critical hydraulic components dysfunction, allows to reduce maintenance costs, to improve maintainability level and to ensure gas turbine availability. The present study focuses on the development of performant and robust diagnosis methods for the detection and isolation of faults affecting primary fuel system hydraulic functions. Existing nonlinear model based residual generation methods are presented and applied to the fuel system. The analytical approach for decoupling, combined with extended Kalman filters, helps fault isolation by generating residual structures. A new approach based on differential flatness theory is proposed for nonlinear systems fault diagnosis with an application to the fuel system. Sliding mode differentiators are used to estimate derived signals that are necessary for the application of some residual generation methods. Numerical simulations illustrate the efficiency of obtained results. An experimental application is presented using a real data set from a partial test bench provided by Turbomeca company of the SAFRAN group.

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.