Le problème de discernabilité des comportements entrées-sorties de deux systèmes dynamiquesse pose dans de nombreuses applications telles que l’observation et la commande dessystèmes dynamiques hybrides. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la caractérisation decette propriété de discernabilité des comportements entrées-sorties. Pour la classe des systèmesdynamiques linéaires et non-linéaires affines en la commande, nous établissons : des conditionsde discernabilité stricte qui garantissent la discernabilité des systèmes quelles que soient lescommandes qui leur sont conjointement appliquées ; des conditions de discernabilité contrôlablequi assurent l’existence d’au moins une commande qui rend discernable les sorties ; desconditions de résidu-discernabilité qui caractérisent la discernabilité à travers les résidus issusde la méthode de l’espace de parité. Outre ces différentes conditions, nous spécifions dans le caslinéaire, une forme de distance qui permet de quantifier pour une commande donnée, le degréde discernabilité des systèmes ainsi que la robustesse de la propriété de discernabilité. / The distinguishability of the input-output behavior of two dynamical systems plays a crucialrole in many applications such as control and observation of hybrid dynamical systems. Thisthesis aims to characterize this property of distinguishability. For linear systems and nonlinearcontrol-affine systems, we establish: conditions for strict distinguishability that ensure thedistinguishability of the systems for every control input jointly applied to them; conditions forcontrolled-distinguishability that guarantee the existence of a control input which makes distinguishable the outputs of the systems; conditions for residual-distinguishability that characterize the distinguishability of the modes through parity-space residuals. Moreover, in the linear case, a metric is specified in order to quantify for a given control input, the distinguishability degreeof the systems and the robustness of the property of distinguishability.

Les systèmes à commutation représentent une classe particulière de systèmes hybrides. Ils sont décrits par plusieurs modèles de fonctionnement et chaque modèle, définissant un mode du système, est actif sous certaines conditions opératoires particulières. Lorsque la loi de commutation régissant le passage d'un modèle de fonctionnement à l'autre est parfaitement connue, il est aisé de manipuler de tels systèmes car le mode actif peut être connu à chaque instant. Par contre, dans la situation où aucune information n'est disponible sur l'évolution de la loi de commutation, il est plus ardu de procéder au diagnostic ou encore de synthétiser une loi de commande sur ces systèmes. Il est abordé ici le problème de la reconnaissance du mode actif sur la base d'observations de l'entrée et de la sortie du système. L'identification des paramètres de la loi de commutation est ensuite étudiée sous l'hypothèse de la connaissance de la structure de la loi de commutation.

Cette thèse porte sur la conception de méthodes de surveillance de système à partir de données collectées sur des composants de conceptions identiques exploités par plusieurs processus. Nous nous sommes intéressés aux approches de diagnostic sans modèle a priori et plus particulièrement à l'élaboration des modèles de bon fonctionnement des composants à partir des données collectées sur le parc. Nous avons ainsi abordé ce problème comme un problème d'apprentissage multi-tâches qui consiste à élaborer conjointement les modèles de chaque composant, l'hypothèse sous-jacente étant que ces modèles partagent des parties communes. Dans le deuxième chapitre, on considère, dans un premier temps, des modèles linéaires de type multi-entrées/mono-sortie, ayant des structures a priori connues. Dans une première approche, après une phase d'analyse des modèles obtenus par régression linéaire pour les machines prises indépendamment les unes des autres, on identifie leurs parties communes, puis on procède à une nouvelle estimation des coefficients des modèles pour tenir compte des parties communes. Dans une seconde approche, on identifie simultanément les coefficients des modèles ainsi que leurs parties communes. Dans un deuxième temps, on cherche à obtenir directement les relations de redondance existant entre les variables mesurées par l'ACP. On s'affranchit alors des hypothèses sur la connaissance des structures des modèles et on prend en compte la présence d'erreurs sur l'ensemble des variables. Dans un troisième chapitre, une étude de la discernabilité des modèles est réalisée. Il s'agit de déterminer les domaines de variation des variables d'entrée garantissant la discernabilité des sorties des modèles. Ce problème d'inversion ensembliste est résolu soit en utilisant des pavés circonscrits aux différents domaines soit une approximation par pavage de ces domaines. Finalement, une application des approches proposées est réalisée sur des simulateurs d'échangeurs thermiques / This thesis deals with the conception of diagnosis systems using the data collected on identical machines working under different conditions. We are interested in the fault diagnosis method without a priori model and in modelling a fleet of machines using the data collected on all the machines. Hence, the problem can be formulated as a multi-task learning problem where models of the different machines are constructed simultaneously. These models are supposed to share some common parts. In the second chapter, we first consider linear models of type multiple-input/single-output. A first approach consists in analyzing the linear regression models generated using the data of each machine independently from the others in order to identify their common parts. Using this knowledge, new models for the machines are generated. The second approach consists in identifying simultaneously the coefficients of the models and their common parts. Secondly, the redundancy models are searched for using PCA. This way, no hypothesis on the knowledge of the structures of models describing the normal behavior of each machine is needed. In addition, this method allows to take into consideration the errors existing on all the variables since it does not differentiate between input or output variables. In the third chapter, a study on the discernibility of the outputs of the models is realized. The problem consists in identifying the range of variation of the input variables leading to discernible outputs of the models. This problem is solved using either the confined pavements to the different domains or a pavement method. Finally, the multi-task modelling approaches are applied on simulators of heat exchangers