Ce travail de thèse concerne la conception d'un système de supervision appliqué aux véhicules tout électriques autonomes à quatre roues motrices. Deux méthodes de surveillance à base de modèle sont développées en utilisant le modèle non linéaire du véhicule électrique: La première est basée sur La technique de multi observateurs pour détecter et isoler les défauts. La deuxième approche est la génération des relations de redondance analytique non linéaires (espace de parité non linéaire). En plus de la génération des résidus par la méthode de l'espace de parité, des observateurs différentiels à modes glissants sont intégrés pour l'estimation des dérivées successives des entrées et des sorties. Pour réaliser un train de trois véhicules, une commande longitudinale (commande de l'inter-distance) basée sur la mesure de l'écart inter véhiculaire est développée. La commande latérale est basée sur un suivi de trajectoire de référence qu'on impose pour tous les véhicules. Une commande de braquage est alors calculée en fonction de la différence entre la trajectoire mesurée et celle désirée. Enfin, quelques stratégies de reconfiguration sont développées pour le train de véhicules. Le principe de la reconfiguration est le choix de la stratégie à adopter pour le train de véhicules en fonction de type de défaut détecté. / This work concerns the design of a supervision system applied to autonomous electric vehicle. Two based model monitoring methods are developed using the nonlinear model of electric vehicle: The first is based on multiple observers to detect and to isolate faults. The second approach is the generation of nonlinear analytical redundancy relations (nonlinear parity space). In addition to the generation of residuals by the method of parity space, differential sliding mode observers are integrated to estimate the successive derivatives of inputs and outputs. To make a train of three vehicles, a longitudinal control (control of the safety space) based on measuring the distance between vehicles is developed. The lateral control is based on a reference path tracking imposed for all vehicles. A steering command is then calculated based on the difference between the measured and the desired trajectory. Finally, some strategies are developed for the reconfiguration of the train of vehicles. The principle of the reconfiguration is the choice of strategy for the train of vehicles according to kind of detected fault.

La surveillance en-ligne d'un système industriel a pour objectifs de détecter tout dysfonctionnement du procédé, de localiser le ou les éléments défaillants et de déterminer la ou les causes de défaillances. Ces informations sur l'état du système peuvent alors être transmises aux opérateurs qui peuvent agir en conséquence et/ou être utilisées pour modifier, reconfigurer la commande voire le système lui-même ou sa mission. Dans ce mémoire, je présente une synthèse scientifique de mes contributions dans ce vaste domaine de recherche. <br />Toutes les méthodes de surveillance reposent sur la redondance d'information disponible sur le système. L'approche dite « à base de modèle » consiste à vérifier la cohérence des mesures effectuées en-ligne sur l'installation avec un modèle comportemental de celle-ci sous certaines hypothèses de fonctionnement. La première étape consiste à générer un ensemble de signaux indicateurs appelés communément « résidus ». Deux catégories de méthodes sont classiquement utilisées pour générer ces résidus : la méthode à base de Relations de Redondance Analytique et les méthodes à base d'observateurs. Ces méthodes, qui ont été récemment étendues au cas des modèles non-linéaires, présentent chacune des avantages et des inconvénients suivant le type de système (de modèle) considéré et les contraintes imposées pour l'implémentation des algorithmes. Ces travaux, initialement destinés à la surveillance des systèmes continus (ou discrétisés) ont été récemment adaptés et complétés pour traiter le problème de la surveillance des Systèmes Dynamiques Hybrides. Lorsque le système considéré est complexe, c'est à dire lorsque les éléments physiques ou composants qui le constituent sont nombreux, un pré-traitement structurel du modèle peut permettre de déterminer les conditions nécessaires de « surveillabilité » du système. L'analyse structurelle est un outil puissant qui ne nécessite pas la connaissance explicite des équations du modèle. Elle permet cependant de déterminer les sous-systèmes sur lesquels des algorithmes plus sophistiqués de surveillance peuvent être implantés.<br />La surveillance n'est qu'un module d'un processus complet permettant à une installation de fonctionner en respectant des critères de sécurité, de productivité et de qualité même en présence de défaillance. La commande du système peut être conçue de manière à utiliser les informations fournies par le module de surveillance. On parle alors de « commande tolérante aux défaillances »<br />Une réflexion sur les perspectives de recherche est exposée tout au long du manuscrit suivant le thème traité. Ces perspectives sont complétées à la fin du document par quelques orientations de recherche plus générales.

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule.

Dans cette thèse, deux problèmes liés aux approches basées sur des modèles pour le diagnostic de défauts et l'estimation du niveau de dégradation des équipements dans un bâtiment sont étudiés: la conception d'observateurs adaptatifs pour l'estimation de l'état et des paramètres, et l'analyse de l'identifiabilité des paramètres. La classe des modèles considérés est celle des modèles quasi-linéaires à paramètres variants dans le temps (quasi-LPV) avec paramétrisation affine des matrices d'état. Utilisant l'approche polytopique de Takagi-Sugeno (T-S), deux types d'observateurs sont proposés, un pour des systèmes en temps continu et l'autre pour des systèmes en temps discret. La structure de Luenberger (correction de la dynamique à l'aide de l'erreur d'estimation de la sortie) est choisie pour la partie d'estimation d'état de l'observateur pour les deux et leur conception s'appuie sur l'approche de Lyapunov. Pour la partie d'estimation des paramètres, une structure originale est proposée en temps continu et une structure proportionnelle-intégrale (PI) est utilisée en temps discret. La troisième contribution présente succinctement une méthode d'estimation d'état et des paramètres de façon découplée. Elle utilise conjointement l'approche de l'espace de parité et un observateur à mémoire finie. Pour la quatrième contribution relative à l'identifiabilité des paramètres, les états du système sont tout d'abord éliminés en utilisant une approche de type espace de parité. Cela permet d'extraire le `résumé exhaustif' du modèle qui aide à établir l'identifiabilité du modèle. Tous les résultats sont illustrés à l'aide d'exemples / Two problems relevant to the model-based approaches to fault diagnosis and degradation estimation in commissioned buildings are investigated in this thesis: adaptive observers for state and parameter estimation, and parameter identifiability. The system models considered are the quasi-LPV models with affine parameterization. Using the Takagi-Sugeno (T-S) polytopic approach, two observer designs, one for continuous-time models and another for discrete-time models are provided. Both models use a Luenberger structure for the state estimation part and deploy the Lyapunov design approach. An innovative non-linear estimation model is obtained through the design process for the continuous-time parameter estimation whereas a proportional-integral (PI) structure is used for discrete-time. A brief third contribution is a decoupled state and parameter estimation that makes use of the parity-space approach and realized using a finite memory observer strategy. For the fourth contribution of parameter identifiability, a parity-space formulation using null-space computation is used for the elimination of states of the model from which the exhaustive summary of the model is extracted and the identifiability of the model verified. All the results are illustrated using examples

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule.

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve occupant safety. These new systems are often active parts using data from sensors on the vehicle. However, in case of malfunction of a sensor, the consequences for the vehicle can be dramatic. To ensure safety in the vehicle, new methodologies for detection of faults suitable for vehicles are proposed. The developed methodologies are extended from the method of parity space for linear parameter varying systems (LPV). In addition, the transformation of fault detection problem for the detection of critical situations is also available. Application of results achieved on a real vehicle within the INOVE project illustrate the performance of fault detection and detection of loss of stability of the vehicle.

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.

Motivée par les besoins du domaine spatial en termes de diagnostic embarqué et d’autonomie, cette thèse s’intéresse aux problèmes de diagnostic, de diagnosticabilité et de diagnostic actif des systèmes hybrides. Un formalisme hybride est proposé pour représenter les deux dynamiques, continues et discrètes, du système. En s’appuyant sur ce modèle, une approche de diagnostic passif est proposée en mariant les techniques des systèmes à événements discrets et des systèmes continus. Un cadre formel pour la diagnosticabilité des systèmes hybrides a également été établi proposant des définitions et des critères pour la diagnosticabilité hybride. Suite à un diagnostic passif ambigu, le diagnostic actif est nécessaire afin de désambiguïser l’état du système. Cette thèse propose donc une approche de diagnostic actif, qui partant d’un état de croyance incertain, fait appel aux propriétés de diagnosticabilité du système pour déterminer la configuration où les fautes peuvent être discriminées. Une nouvelle machine à états finis appelée diagnostiqueur actif est introduite permettant de formaliser le diagnostic actif comme un problème de planification conditionnelle. Un algorithme d’exploration de graphes ET-OU est proposé pour calculer les plans de diagnostic actif. Finalement, l’approche de diagnostic a été testée sur le Système de Contrôle d’Attitude (SCA) d’un satellite de Thales Alenia Space. Le module de diagnostic a été intégré dans la boucle fermée de commande. Des scénarios de faute ont été testés donnant des résultats très satisfaisants. / Motivated by the requirements of the space domain in terms of on-board diagnosis and autonomy, this thesis addresses the problems of diagnosis, diagnosability and active diagnosis of hybrid systems. Supported by a hybrid modeling framework, a passive approach for model-based diagnosis mixing discrete-event and continuous techniques is proposed. The same hybrid model is used to define the diagnosability property for hybrid systems and diagnosability criteria are derived. When the diagnosis provided by the passive diagnosis approach is ambiguous, active diagnosis is needed. This work provides a method for performing such active diagnosis. Starting with an ambiguous belief state, the method calls for diagnosability analysis results to determine a new system configuration in which fault candidates can be discriminated. Based on a new finite state machine called the diagnoser, the active diagnosis is formulated as a conditional planning problem and an AND-OR graph exploration algorithm is proposed to determine active diagnosis plans. Finally, the diagnosis approach is tested on the Attitude Control System (ACS) of a satellite simulator provided by Thales Alenia Space. The diagnosis module is successfully tested on several fault scenarios and the obtained results are reported.