A fault in the system operation is deemed to occur when the system practically experiences an abnormal condition, such as a malfunction in the actuators/sensors. Hence, detection and isolation of the faulty components is crucial in control applications. Effective control and monitoring of a system requires accurate information of internal behaviour of the system. This internal behaviour can be analyzed by system's states. Practically, in many real systems, state space variables are not fully available for measurements. The two critical problems stated have motivated significant research work in the area of robust state and fault estimation. Fault reconstruction and estimation is regarded as a stronger extension to fault detection and isolation (FDI) since accurate fault estimation automatically implies fault detection. It is well known that two promising control strategies to cope with uncertain control processes are H_infinity Control and Sliding Mode Control. Therefore, in this PhD thesis, we employ these tools and we propose observer based robust fault reconstruction (RFR) by integrating H_infinity filtering and Sliding Mode Control. We also employ adaptive control on the sliding motion to deal with faults with unknown bounds. Another open problem in the context of FDI and RFR is due to systems with multiple faults at different system's components since it is often the case where actuators and also sensors suffer from faults during the course of the system's operation. Both actuators and sensors can suffer from faults either alone, at separate times or simultaneously. The co-existence of unknown fault at both sensor(s) and actuator(s) has not been addressed in any earlier design of fault reconstruction schemes. In this Thesis, inspired by the theory of singular systems, we aim at solving this problem. A New structure for reduced-order unknown input observers (UIOs) with application to chaotic communication and sensor fault reconstruction is also proposed. / Controls

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Le véhicule autonome offre plusieurs avantages : le confort, la réduction du stress, et la réduction de la mortalité routière. Néanmoins, les accidents mortels impliquant sa responsabilité, ont mis en exergue ses limitations et ses imperfections. Ces accidents soulèvent des questions sur la fiabilité et des voix ont fait part d'une forte préoccupation pour la sécurité des usagers du véhicule autonome. En outre, les tâches de perception et de localisation des véhicules autonomes peuvent avoir des incohérences amenant à des erreurs qui nuiraient à la stabilité du véhicule. Les sources de ces incohérences peuvent être de natures différentes et agir à la fois sur le capteur lui-même (Hardware), ou bien sur le post-traitement de l'information (Software). Dans ce contexte, plusieurs difficultés doivent être surmontées pour arriver à sécuriser l'interaction des systèmes automatisés de conduite avec les conducteurs humains face à ces problèmes, l'adoption d'une stratégie de commande tolérante aux défauts est primordiale. Dans le cadre de cette thèse, des stratégies de détection et de tolérance aux fautes pour la perception et la localisation sont mise en œuvre. En outre, des stratégies de détection et d'estimation de défauts pour les capteurs proprioceptifs sont par ailleurs proposées. L'objectif est d'avoir une localisation fiable de défaut et assurer un fonctionnement avec des performances acceptables. Par ailleurs, vue l'imprédictibilité et la variété des scènes routières, une fusion tolérante aux fautes à base des algorithmes de vote est élaborée pour une meilleure perception. La fusion tire profit des technologies actuelles de détection d'obstacles (détection par radio, faisceaux lumineux ou par caméra) et l'algorithme de vote assure une sortie qui s'approche le plus de la réalité. Des tests avec des données réelles issues d'un véhicule démonstrateur sont utilisés pour valider les approches proposées dans cette thèse. / Driverless vehicle offers several advantages: comfort, reduced stress, and reduced road mortality. Nevertheless, fatal accidents involving its responsibility, have highlighted its limitations and imperfections. These accidents raise questions about autonomous vehicle reliability, and voices expressed a strong concern for the safety of users of the autonomous vehicle. Furthermore, the tasks of perception and localization of autonomous vehicles may have inconsistencies leading to errors that would affect the stability of the vehicle. The sources of these inconsistencies can be of different natures and act both on the sensor itself (Hardware), or on the post-processing of information (Software). In this context, several difficulties must be overcome to secure the interaction of automated driving systems with human drivers facing these problems, the adoption of a fault-tolerant control strategy is paramount. In this thesis, a fault detection and fault tolerant control strategies for perception and localization are implemented. In addition, fault estimation strategies for proprioceptive sensors are also proposed. The purpose is to have a reliable fault localization and ensure acceptable performance. Moreover, given the unpredictability and variety of road scenes, a fault-tolerant fusion based on voting algorithms is developed for a better perception. The fusion takes advantage of current obstacle detection technologies (radio, light beam or camera detection) and the voting algorithm provides an output that is closest to reality. Tests with real data from a demonstrator vehicle are used to validate the approaches proposed in this thesis.

Ce travail de thèse traite de la problématique d’estimation des défauts et de l’étathybride pour une classe de systèmes linéaires à commutations. L’objectif est de développerune méthode afin de synthétiser un observateur et un estimateur dédiésrespectivement à l’estimation de l’état hybride et des défauts. Après la présentationd’un état de l’art sur les techniques d’estimation, de stabilité et de diagnosticpour les systèmes linéaires à commutations, la thèse est scindée en deux parties.La première partie propose une méthode d’estimation de l’état continu et desdéfauts dans le cas où l’état discret du système est connu. En se basant sur unetransformation de coordonnées qui découple un sous-ensemble de l’état du systèmedes défauts, nous avons synthétisé dans un premier temps un observateur hybridepour estimer l’état continu du système, et dans un second temps, un estimateurpermettant la reconstruction des défauts. L’estimateur de défauts proposé dépendde la dérivée de la sortie du système. Pour cette raison, un différenciateur robusteet exact basé sur des techniques des modes glissants est utilisé. Dans la secondepartie de ce mémoire, l’état discret du système est supposé inconnu. Une approchebasée sur des méthodes algébriques est proposée afin d’estimer les instants decommutation entre les différents sous-systèmes. Par la suite, l’estimation de l’étathybride (état continu et état discret) et des défauts est considérée dans le cas oùl’état discret du système est inconnu. Ce dernier est reconstruit en se basant surles instant de commutation estimé et sur une séquence de commutation connue.L’état continu du système est estimé en se basant sur une méthode de placementde pôles permettant d’améliorer les performances de la phase transitoire. Enfin, enexploitant des résultats trouvés dans la première partie, l’estimation des défautsest considérée en estimant la sortie du système avec un différenciateur algébrique.Ce différenciateur donne des résultats plus intéressants vis-à-vis du bruit par rapportau différenciateur basé sur les techniques des modes glissants utilisé dans lapremière partie. / This work deals with the problem of estimation of fault and hybrid state for a classof switched linear systems. The objective is to develop a method to synthesize anobserver and an estimator dedicated respectively to the estimation of the hybridstate and the faults. After presenting a state of the art for estimation, stabilityand diagnostic techniques for switched linear systems, the report is divided intotwo parts. The first part proposes a method for estimating the continuous stateand the faults in the case where the discrete state of the system is known. Basedon a coordinate transformation which decouples a subset of the state of the systemof faults, we first synthesized a hybrid observer to estimate the continuous stateof the system and, in a second step, an estimator allowing the reconstructionof faults. The proposed fault estimator depends on the derivative of the systemoutput. For this reason, a robust and accurate differentiator based on sliding modetechniques is used. In the second part of this paper, the discrete state of the systemis assumed unknown. An algebraic approach is proposed to estimate the switchingtimes between the different subsystems. Thereafter, the estimation of the hybridstate (continuous and discrete state) and of the faults is considered in the casewhere the discrete state of the system is unknown. The latter is reconstructedfrom the estimated switching times and on a known switching sequence. Thecontinuous state of the system is estimated using a pole placement method allowingimprove the performances of the transient phase. Finally, by exploiting the resultsfound in the first part, the estimation of the faults is considered by estimatingthe output of the system with an algebraic differentiator. This differentiator givesmore interesting results at the noise compared to the differentiator based on thesliding mode techniques used in the first part.

The research in this thesis is undertaken by observing that modern systems are becoming more and more complex and safety-critical due to the increasing requirements on system smartness and autonomy, and as a result health monitoring system needs to be developed to meet the requirements on system safety and reliability. The state-of-the-art approaches to monitoring system status are model based Fault Diagnosis (FD) systems, which can fuse the advantages of system physical modelling and sensors' characteristics. A number of model based FD approaches have been proposed. The conventional residual based approaches by monitoring system output estimation errors, however, may have certain limitations such as complex diagnosis logic for fault isolation, less sensitiveness to system faults and high computation load. More importantly, little attention has been paid to the problem of fault diagnosis system verification which answers the question that under what condition (i.e., level of uncertainties) a fault diagnosis system is valid. To this end, this thesis investigates the design and verification of fault diagnosis algorithms. It first highlights the differences between two popular FD approaches (i.e., residual based and fault estimation based) through a case study. On this basis, a set of uncertainty estimation algorithms are proposed to generate fault estimates according to different specifications after interpreting the FD problem as an uncertainty estimation problem. Then FD algorithm verification and threshold selection are investigated considering that there are always some mismatches between the real plant and the mathematical model used for FD observer design. Reachability analysis is drawn to evaluate the effect of uncertainties and faults such that it can be quantitatively verified under what condition a FD algorithm is valid. First the proposed fault estimation algorithms in this thesis, on the one hand, extend the existing approaches by pooling the available prior information such that performance can be enhanced, and on the other hand relax the existence condition and reduce the computation load by exploiting the reduced order observer structure. Second, the proposed framework for fault diagnosis system verification bridges the gap between academia and industry since on the one hand a given FD algorithm can be verified under what condition it is effective, and on the other hand different FD algorithms can be compared and selected for different application scenarios. It should be highlighted that although the algorithm design and verification are for fault diagnosis systems, they can also be applied for other systems such as disturbance rejection control system among many others.

Ce mémoire de thèse est consacré à la conception de méthodes de diagnostic à base de modèles fondées sur les observateurs pour les systèmes non linéaires modélisés comme des systèmes singuliers (D) linéaires à paramètres variants (LPV), notés D-LPV (Descriptor-Linear Parameter Varying). Les systèmes D-LPV constituent une classe particulière de systèmes approximant avec un certain degré de précision la dynamique des systèmes complexes non linéaires à partir d’une combinaison de modèles linéaires locaux pondérés par des fonctions convexes d'ordonnancement. Dans le contexte de l’apparition de défauts capteurs ou actionneurs, ce travail de thèse s’attache aux systèmes pour lesquels ces fonctions d'ordonnancement sont non mesurables mais dépendent de l'état du système. Afin de détecter et isoler des défauts, ce travail de thèse développe des synthèses d'observateurs appropriés en développant des nouvelles conditions suffisantes en termes d’inégalités matricielles linéaires (LMI) pour garantir la synthèse de résidus sensibles aux défauts et robustes aux erreurs d’estimation inhérentes aux fonctions d'ordonnancement non mesurables. - Étendant des méthodes H∞ afin d’effectuer l'estimation d'état, la détection de pannes, la localisation et la reconstruction de défaut sur les capteurs ; - Garantissant une sensibilité “optimale” aux pannes vis-À-Vis du rejet de perturbations au travers le développement d’observateurs de type H_/H∞. À cette fin, le mémoire de thèse est organisé en cinq chapitres : Le Chapitre 1 est consacré à l’introduction générale, aux objectifs et contributions de ce travail. Le Chapitre 2 présente les éléments nécessaires pour décrire la représentation, la modélisation, les propriétés, l'analyse et la conception d'observateur pour les systèmes D-LPV ainsi qu’un état de l’art détaillé des travaux associés à ce thème de recherche. Le Chapitre 3 est dédié au développement de trois méthodes différentes fondées sur la théorie H∞ pour concevoir des observateurs de détection de défaut pour les systèmes D-LPV. Les méthodes proposées sont appliquées à un exemple dans le cadre de la détection de défaut capteurs. L’isolation de ces défauts est mise en œuvre au travers un banc d’observateurs et les performances de chacune des trois méthodes sont comparées. Le Chapitre 4 propose une méthode de détection de défauts sur la base d’observateurs établis sur le principe H_/H∞, tenant compte ainsi d'un meilleur compromis entre la sensibilité aux pannes et la robustesse aux perturbations. De nouvelles conditions suffisantes à l’aide de LMI sont proposées afin de résoudre le problème de synthèse du gain des observateurs. Le dernier chapitre est dédié à la conclusion générale et à l’analyse de problèmes ouverts pouvant être abordés dans des travaux futurs / This work is dedicated to the synthesis of model-Based fault detection and isolation (FDI) techniques based on observers for nonlinear systems modeled as Descriptor-Linear Parameter Varying (D-LPV) systems. D-LPV systems are a particular class of systems that can represent (or approximate in some degree of accuracy), complex nonlinear systems by a set of linear local models blended through convex parameter-Dependent scheduling functions. The global D-LPV System can describe both time-Varying and nonlinear behavior. Nevertheless, in many applications the time-Varying parameters in the scheduling functions could be unmeasurable. Models which depend on unmeasurable scheduling functions cover a wide class of nonlinear systems compared to models with measurable scheduling functions, but the design of control schemes for D-LPV systems with unmeasurable scheduling functions are more difficult than those with a measurable one, because the design of such control schemes involve the estimation of the scheduling vector. This topic is addressed in this work by considering the following main targets: • to design FDI in D-LPV systems based on -H∞ observers in order to guarantee robustness against disturbances and errors due the unmeasurable gain scheduling functions • to extend the proposed -H∞ methods to perform state estimation and fault detection, isolation and fault magnitude estimation in the case of sensor faults • to guarantee the best trade-Off between fault sensitivity and disturbance rejection by developing H_/H∞ fault detection observers for D-LPV systems. The thesis is organized as follows Chapter 1 is dedicated to provide a general introduction, the objectives and contribution of this work.Chapter 2 is organized in order to provide the minimum necessary elements to describe the representation, modeling, properties, analysis, and observer design of D-LPV systems. Chapter 2 is also dedicated to a detailed review of the state of the art. Chapter 3 is dedicated to the development of three different methods to design fault detection observers for D-LPV systems based on H∞ theory. Finally, the proposed methods are applied to an example, for sensor fault detection and isolation by means of an observer bank, in order to compare the performance of each method. Chapter 4 is dedicated to the design of a FDI method based on observers with H_/H∞ performance. Based on the H_/H∞ approach, which considers the best trade-Off between fault sensitivity and robustness to disturbance, adequate LMIs are obtained to guarantee sufficient conditions for the design problem. In order to illustrate the effectiveness of the proposed techniques, an example is considered