La mise en place d’un nouveau canal d’alimentation électrique incorporant un générateur à aimants permanents PMG (Permanent Magnet Generator) en remplacement de l’actuel canal de génération hydraulique est l’un des sujets de recherche en cours dans le secteur aéronautique. Le choix de cette solution est motivé par de nombreux avantages : réduction de masse, meilleure disponibilité du réseau hydraulique et maintenance plus aisée. Cependant, l’utilisation d’un PMG en tant que générateur électrique au sein d’un avion implique de nouvelles problématiques, notamment en ce qui concerne la sûreté de fonctionnement lors de défaillances internes au PMG. En effet, tant que le rotor est en rotation, la présence d’une excitation permanente due aux aimants entretient la présence du défaut même si le stator n’est plus alimenté, ce qui complexifie la mise en sécurité du PMG. Il est ainsi nécessaire de connaître précisément l’état de santé du PMG afin d’assurer une bonne continuité de service en évitant d’ordonner la mise en sécurité du PMG sur des défaillances externes au générateur. C’est pourquoi les travaux de cette thèse portent sur la détection des courts-circuits inter-spires dans les PMG, ces défauts ayant été identifiés comme les plus critiques pour ce type de machine. Compte tenu du contexte aéronautique, il a été choisi de travailler sur les méthodes de détection basées sur l’estimation de paramètres via un modèle mathématique de la machine en utilisant le Filtre de Kalman Etendu (FKE). En effet, s’il est correctement paramétré, le FKE permet d’obtenir une bonne dynamique de détection et s’avère être très robuste aux variations du réseau électrique (vitesse, déséquilibre, …), critère important pour garantir un canal de génération fiable. Deux types de modèle mathématique sont présentés pour la construction d’un indicateur de défaut utilisant les estimations fournies par le FKE. Le premier est basé sur une représentation saine du PMG où l’indicateur de défaut est construit à partir de l’estimation de certains paramètres de la machine (résistance, inductance, constante de fem ou pulsation électrique). Le second modèle utilise une formulation d’un PMG défaillant qui permet d’estimer le pourcentage de spires en court-circuit. Après avoir comparé et validé expérimentalement le comportement des différents indicateurs sur un banc de test à puissance réduite, la mise en place d’un indicateur de court-circuit inter-spires au sein d’un réseau électrique aéronautique et son interaction avec les protections existantes sur avion sont étudiées dans la dernière partie de ce mémoire. / The establishment of an electrical power supply channel including a Permanent Magnet Generator (PMG) to replace an hydraulic power channel is one of the current topics of research in the aeronautic field. This choice is motivated by several benefits : weight reduction, improvement of the hydraulic network avaibility and easier maintenance. However, the use of PMG as an electrical generator in an aircraft implies new issues, particularly as regards safety considerations when an internal fault occurs in the PMG. Indeed, as long as the rotor in rotating, the presence of the persistent excitation due to the magnets maintains the internal fault even if the stator is de-energized. This makes the safety procedure of PMG more complex. Therefore, it is necessary to precisely know the behavior of the PMG (healthy or faulty) to ensure the avaibility of this power supply channel in order to avoid triggering PMG safety procedure when an external fault occurs. Thus, this work deals with the on-line detection of inter-turn short-circuits in PMG, these faults have been identified as the most critical for this kind of machine Given the aeronautic context, it has been decided to work on detection methods based on parameter estimation via a mathematical model of the machine using the Extended Kalman Filter (EKF). Indeed, with an appropriate setting, the EKF provides a fast dynamic detection and can be very robust to variations in the electrical network (speed, unbalanced, ...) which is an important characteristic to ensure a reliable generation channel. Two types of mathematical model are presented for fault indicator construction using the estimations provided by the EKF. The first one is based on an healthy representation of the PMG where the fault indicator is built from the estimation of PMG electrical parameters (resistance, inductance, electromotive force constant or electrical rotational velocity). The second model uses a faulty PMG formulation to estimate the ratio of short-circuited turns. After the comparison and the experimental validation of the fault indicators behavior on a test bench at reduced power, the establishment of a inter-turn short-circuit indicator within an aircraft electrical system and its interaction with existing protections are studied in the last part of this thesis.

L'anémométrie laser à effet Doppler (ALD), dont l'utilisation est très répandue en mécanique des fluides, peut aussi être utilisée pour la mesure de vitesse particulaire acoustique. La nature vectorielle de cette grandeur permet de caractériser les champs à structure complexe ce qui autorise, par exemple, l'étude de phénomènes acoustiques au voisinage de parois vibrantes ou de discontinuités géométriques. L'ALD offre, pour ce type de problème, le double avantage de présenter une bonne résolution spatiale de la mesure et de ne perturber que faiblement le champ à explorer.<br />Le Laboratoire d'Acoustique de l'Université du Maine est équipé d'un banc de mesure conçu pour la mesure de vitesse acoustique. Depuis près de huit ans, les recherches se sont orientées vers la validation expérimentale de cette technique ainsi que vers l'élaboration de méthodes de traitement des signaux propres à extraire la vitesse particulaire dans un contexte de traitement différé et avec l'hypothèse d'un signal Doppler d'amplitude constante. Cependant, pour que l'ALD soit exploitable efficacement il est indispensable de concevoir un système de mesure, simple d'utilisation, permettant d'accéder rapidement à la vitesse acoustique et prenant en compte la nature variable de l'amplitude du signal Doppler.<br />L'objectif de cette étude est donc de proposer des méthodes de traitement du signal adaptées à l'estimation de la vitesse particulaire acoustique, dans le cas d'une excitation sinusoïdale, et de définir une architecture matérielle et logicielle indispensable à cette mesure. Celle-ci s'opère à partir des composantes en phase et en quadrature du signal Doppler ramenées en bande de base à l'aide d'un dispositif de démodulation analogique spécialement développé pour cette application. Trois estimateurs sont alors proposés : le premier est basé sur le calcul de la dérivée de la phase du signal Doppler. Sa principale vocation consiste à initialiser une deuxième méthode d'estimation basée sur la recherche du maximum de vraisemblance. Le filtrage de Kalman étendu constitue la troisième méthode explorée. Enfin, les formes analytiques, approchées mais précises, des bornes de Cramer-Rao montrent l'influence des paramètres du problème sur la qualité des estimations. Par la suite, des simulations statistiques de Monte-Carlo permettent d'évaluer la qualité des trois méthodes. Une estimation sommaire des complexités algorithmiques des estimateurs complète également cette phase d'évaluation.<br />Enfin, la validation expérimentale des techniques d'estimation s'articule autour de deux expériences. Dans un premier temps, la mesure de la vitesse de déplacement sinusoïdale d'une pointe d'aiguille montée dans un pot vibrant permet de confronter les résultats obtenus par ALD à ceux que donne un vibromètre laser. Dans un second temps, la mesure de vitesses particulaires acoustiques rayonnées par un haut-parleur électrodynamique, est proposée. Les valeurs issues de la mesure en champ libre par ALD sont alors comparées à celles des vitesses de référence obtenues à l'aide de la méthode du doublet microphonique.

Les maladies cardiovasculaires sont l'une des principales causes de mortalité chez l'homme. Une façon de diagnostiquer des maladies cardiaques et des anomalies est le traitement de signaux cardiaques tels que le ECG. Dans beaucoup de ces traitements, des caractéristiques inter-battements et intra-battements de signaux ECG doivent être extraites. Ces caractéristiques comprennent les points de repère des ondes de l’ECG (leur début, leur fin et leur point de pic), les intervalles significatifs et les segments qui peuvent être définis pour le signal ECG. L'extraction des points de référence de l'ECG consiste à identifier l'emplacement du pic, de début et de la fin de l'onde P, du complexe QRS et de l'onde T. Ces points véhiculent des informations cliniquement utiles, mais la segmentation precise de chaque battement de l'ECG est une tâche difficile, même pour les cardiologues expérimentés.Dans cette thèse, nous utilisons un cadre bayésien basé sur le modèle dynamique d'ECG proposé par McSharry. Depuis ce modèle s'appuyant sur la morphologie des ECG, il peut être utile pour la segmentation et l'analyse d'intervalles d'ECG. Afin de tenir compte de la séquentialité des ondes P, QRS et T, nous utiliserons également l'approche de Markov et des modèles de Markov cachés (MMC). En bref dans cette thèse, nous utilisons un modèle dynamique (filtre de Kalman), un modèle séquentiel (MMC) et leur combinaison (commutation de filtres de Kalman (SKF)). Nous proposons trois méthodes à base de filtres de Kalman, une méthode basée sur les MMC et un procédé à base de SKF. Nous utilisons les méthodes proposées pour l'extraction de points de référence et l'analyse d'intervalles des ECG. Le méthodes basées sur le filtrage de Kalman sont également utilisés pour le débruitage d'ECG, la détection de l'alternation de l'onde T, et la détection du pic R de l'ECG du foetus.Pour évaluer les performances des méthodes proposées pour l'extraction des points de référence de l'ECG, nous utilisons la base de données "Physionet QT", et une base de données "Swine" qui comprennent ECG annotations de signaux par les médecins. Pour le débruitage d'ECG, nous utilisons les bases de données "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" et "MIT-BIH noise stress test". La base de données "TWA Challenge 2008 database" est utilisée pour la détection de l'alternation de l'onde T. Enfin, la base de données "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" est utilisée pour la détection du pic R de l'ECG du feotus. Pour l'extraction de points de reference, la performance des méthodes proposées sont évaluées en termes de moyenne, écart-type et l'erreur quadratique moyenne (EQM). Nous calculons aussi la sensibilité des méthodes. Pour le débruitage d'ECG, nous comparons les méthodes en terme d'amélioration du rapport signal à bruit. / Cardiovascular diseases are one of the major causes of mortality in humans. One way to diagnose heart diseases and abnormalities is processing of cardiac signals such as ECG. In many of these processes, inter-beat and intra-beat features of ECG signal must be extracted. These features include peak, onset and offset of ECG waves, meaningful intervals and segments that can be defined for ECG signal. ECG fiducial point (FP) extraction refers to identifying the location of the peak as well as the onset and offset of the P-wave, QRS complex and T-wave which convey clinically useful information. However, the precise segmentation of each ECG beat is a difficult task, even for experienced cardiologists.In this thesis, we use a Bayesian framework based on the McSharry ECG dynamical model for ECG FP extraction. Since this framework is based on the morphology of ECG waves, it can be useful for ECG segmentation and interval analysis. In order to consider the time sequential property of ECG signal, we also use the Markovian approach and hidden Markov models (HMM). In brief in this thesis, we use dynamic model (Kalman filter), sequential model (HMM) and their combination (switching Kalman filter (SKF)). We propose three Kalman-based methods, an HMM-based method and a SKF-based method. We use the proposed methods for ECG FP extraction and ECG interval analysis. Kalman-based methods are also used for ECG denoising, T-wave alternans (TWA) detection and fetal ECG R-peak detection.To evaluate the performance of proposed methods for ECG FP extraction, we use the "Physionet QT database", and a "Swine ECG database" that include ECG signal annotations by physicians. For ECG denoising, we use the "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" and "MIT-BIH noise stress test" databases. "TWA Challenge 2008 database" is used for TWA detection and finally, "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" is used for R-peak detection of fetal ECG. In ECG FP extraction, the performance of the proposed methods are evaluated in terms of mean, standard deviation and root mean square of error. We also calculate the Sensitivity for methods. For ECG denoising, we compare methods in their obtained SNR improvement.

Ce mémoire de thèse présente une méthode permettant d'améliorer laconduite automobile. Le filtre de Kalman étendu est utilisé pour identifierun modèle de la voiture. Ce filtre est particulièrement étudié afin de prendreen compte la redondance des informations et leur mesure asynchrone.Un ensemble cohérent et bon marché de capteurs - incluant accéléromètres,GPS, temps d'ouverture des injecteurs et vitesse - a été développé et installédans plusieurs véhicules. Ces mesures sont utilisées afin de reconstituer lafonction d'efficacité du moteur. Cette méthodologie peut-être utilisée pourtoute étude requérant la connaissance de cette fonction.La fonction d'efficacité est approchée par une fonction polynomiale etle modèle obtenu est la base d'une optimisation utilisant le principe dumaximum de Pontryagin.Les résultats des tests en condition réelle sont donnés et montrent l'efficicacité de l'observateur et du contrôleur / The PhD presents a combined approach to improving individual car efficiency. An optimal observer, the Extended Kalman Filter, is used to create an efficiency model for the car. Particular attention was paid to handling the asynchronous and redundant nature of the measurement data. A low-cost sensor suite developed to measure data is described. This sensor suite was installed on multiple vehicles to good success. It employsan accelerometer, gps, fuel injector timer, and Vss input to measure all the data necessary to reconstruct the car's state. This observer and sensor suite can be used as the base for any study which requires car efficiency maps, allowing research to proceed without manufacturer supplied data. Once the efficiency map is found, it is then curve-fitted in order to reduce model complexity. The simplified model is then used as a basis for optimal control through Pontryagin's Maximum Principle. Real-world test results are given, both for efficiency mapping, and for optimal control. Detailed discussion of the observer and controller is presented, in order to ease understanding and save implementation time

In More Electric Aircraft, different power system activities are attributed to electrical means such as the start-up of the main engine. In this context, the study of the sensorless control of the Brushless Synchronous Starter Generator (BSSG) that is used to electrically start the main engine is revealed to be a very interesting issue. For long time, the elimination of the mechanical sensor was highly recommended for reliability, cost, weight, integration issues.Hence, this work aims to transpose the results obtained in the research area to an avionic testbench. It presents an adaptive sensorless technique to use when electrically starting the main engine of the aircraft. This is achieved by elaborating three different methods selected depending on the speed of the machine and based on the :- injection of a high frequency signal- use of the back-emf of the Permanent Magnet Generator (PMG)- use of the extended Kalman Filter EKFIn this work, it is shown that the …first method gives good position estimation results from standstill up to 8% of the rated speed. Then, the back-emfs of the PMG are used to detect the position of the BSSG when the speed exceeds the 8% of the rated speed. Good results are observed with this method at medium and high speed.For redundancy reasons, the EKF was also used in this work. Thus, the estimated position can be delivered via two different estimation algorithms in medium and high speed region.The implementation of the algorithm was achieved on an FPGA board since the latter can ensure a very tiny execution time. The fastness of the treatment ensures quasi-instantaneous position estimation and does not practically introduce any phase lag in the position estimation. / Aujourd'hui, l'aviation est en train de vivre des évolutions technologiques concernant surtout l'attribution de différentes fonctionnalités aux équipements électriques et ceci au détriment d'équipements hydrauliques et mécaniques assurant les mêmes fonctionnalités.Dans le cadre de l'avion plus électrique, le démarrage électrique sans capteurs mécaniques de la turbine de l'avion préoccupe les avionneurs de nos jours. Les problèmes introduits par ce capteur ont été identifiés : problèmes de coût et de poids, problèmes de fiabilité et d'intégration.Ce travail présente alors une commande sans capteurs pour la machine synchrone à trois étages à utiliser durant le démarrage électrique de l'avion. Ceci est réalisé avec trois méthodes de détection de la position selon la vitesse de rotation, basées sur :- l'injection d'un signal à haute fréquence- l'utilisation d'un filtre de Kalman étendu FKE- les fém. du PMG (Permanent Magnet Generator) La première méthode donne de bons résultats d'estimation depuis l'arrêt jusqu'à 8% de la vitesse nominale de la machine. Au-delà de cette vitesse, es valeurs des fém. du PMG deviennent assez élevées pour être utilisées dans l'estimation de la position. De bons résultats sont obtenus à moyenne et haute vitesse.Pour des questions de redondance, le FKE est aussi utilisé. Ainsi, la position estimée peut être fournie par l'un des deux algorithmes à moyenne et haute vitesse.L'implémentation de ces algorithmes est réalisée via une carte FPGA étant donné que celui-ci garantit un temps d'exécution. La rapidité de traitement garantit une estimation de la position quasi-instantanée et donc n'introduit pratiquement pas des retards dans l'estimation.

Les Éoliennes à Entraînement Direct (ÉED) sont équipées de Générateurs Syn- chrones à Aimants Permanents (GSAP). Leurs trois plus courantes défaillances sont la dé- magnétisation, l’excentricité (statique, dynamique et mixte) et le court-circuit inter-tour. L’analyse de la signature du courant de la machine est souvent utilisée pour rechercher des problèmes du générateur, car ces altérations introduisent des harmoniques supplémen- taires dans les courants générés. La Transformée de Fourier Rapide (TFR) est utilisée pour calculer le spectre des courants. Cependant, la TFR permet de calculer l’ensemble du spec- tre, tandis que le nombre de défauts possible et le nombre d’harmoniques introduites sont faibles. L’algorithme de Goertzel, mis en oeuvre sous forme de filtre (le filtre de Goertzel), est présenté comme une alternative plus efficace au TFR. Le spectre des courants change avec la vitesse du vent, ce qui rend la détection plus difficile. Le Filtre de Kalman Étendu (FKÉ) est proposé comme solution. Le spectre de résidus, calcule entre les courants estimés et les courants générés, est constant, quelle que soit la vitesse du vent. Cependant, l’effet des défauts est visible dans leur spectre. Lors de l’utilisation de l’FKÉ, un défi consiste à estime la matrice de covariance pour le bruit du processus. Une nouvelle méthode était développée pour ça, qui n’utilise aucune de maîtrise du filtre. Les ÉED sont placés soit dans des zones éloignées, soit dans des villes. Pour la surveillance des ÉED, des dizaines ou des centaines de kilomètres de câbles sont nécessaires. Les Réseaux de Capteurs sans Fil (RCF) sont bien adaptés pour être utilisés dans l’infrastructure de communication des ÉED. RCF ont des coûts initiaux et d’entretien plus faibles et leurs installations sont rapides. De plus, ils peuvent compléter les réseaux câblés. Différentes technologies sans fil sont comparées : les technologies à grande surface, ainsi que les technologies à courte portée qui supportent des débits de données élevés. / Direct Drive Wind Turbines (DDWTs) are equipped with Permanent Magnet Syn- chronous Generators (PMSGs). Their three most common failures are demagnetization, ec- centricity (static, dynamic and mixed) and inter-turn short circuit. Machine Current Signa- ture Analysis is often used to look for generator problems, as these impairments introduce additional harmonics into the generated currents. The Fast Fourier Transform (FFT) is utilized to compute the spectrum of the currents. However, the FFT calculates the whole spectrum, while the number of possible faults and the number of introduced harmonics is low. The Goertzel algorithm, implemented as a filter (the Goertzel filter), is presented as a more efficient alternative to the FFT. The spectrum of the currents changes with the wind speed, and thus the detection is made more difficult. The Extended Kalman Filter (EKF) is proposed as a solution. The spectrum of the residuals, computed between the estimated and the generated current, is constant, regardless of the wind speed. However, the effect of the faults is visible in the spectrum. When using the EKF, one challenge is to find out the covariance matrix of the process noise. A new method was developed in this regard, which does not use any of the matrices of the filter. DDWTs are either placed in remote areas or in cities. For the monitoring of a DDWT, tens or hundreds of kilometers of cables are necessary. Wireless Sensor Networks (WSNs) are suited to be used in the communication infrastructure of DDWTs. WSNs have lower initial and maintenance costs, and they are quickly installed. Moreover, they can complement wired networks. Different wireless technologies are com- pared - both wide area ones, as well as short range technologies which support high data rates.

L'objectif de cette thèse est de proposer l'approche la plus appropriée afin de minimiser le coût d'intégration de petite éolienne dans un micro-réseau DC urbain. Une petit éolienne basé sur un machine synchrone à aimant permanent (MSAP) est considéré à étudier. Un état de l'art concernant les énergies renouvelables, micro-réseau DC, et la production d'énergie éolienne, est fait. Comme le capteur mécanique de cette structure est relativement d'un coût élevé, les différents types de contrôle pour un système de conversion éolienne sont présentés afin de choisir une structure active de conversion d'énergie et un MSAP sans capteur. Par conséquent, un estimateur de vitesse/position est nécessaire pour contrôler le système. Ainsi, les méthodes différentes proposées dans la littérature sont considérées et classifiées à étudier dans les détails, puis les plus efficaces et largement utilisés sont à vérifier dans la simulation et expérimentalement pour le système étudié. Les méthodes choisies sont: estimation de la flux de rotor avec boucle à verrouillage de phase (PLL), observateur à mode glissement (SMO), observateur de Luenberger d'ordre réduit, et filtre de Kalman étendu (EKF). Face à d'autres méthodes, l'estimateur basé sur un modèle EKF permet une commande sans capteur dans une large plage de vitesse et estime la vitesse de rotation avec une réponse rapide. Le réglage des paramètres EKF est le problème principal à sa mise en œuvre. Par conséquent, pour résoudre ce problème, la thèse présente une méthode adaptative, à savoir réglage-adaptatif d’EKF. En conséquence, et grâce à cette approche, le coût total du système de conversion est réduite et la performance est garantie et optimisée. / The aim of this thesis is to propose the most appropriate approach in order to minimize the cost of integration of a wind generator into a DC urban microgrid. A small-scale wind generator based on a permanent magnet synchronous machine (PMSM) is considered to be studied. A state of the art concerning the renewable energies, DC microgrid, and wind power generation is done. As the mechanical sensor for this structure is relatively of high cost, various types of wind conversion system control are presented in order to choose an energy conversion active structure and a sensorless PMSM. Therefore, a speed/position estimator is required to control the system. Thus, different methods proposed in literatures are considered and classified to be studied in details, and then the most effective and widely used ones are to be verified in simulation and experimentally for the studied system. The methods which are chosen are: rotor flux estimation with phase locked loop (PLL), sliding mode observer (SMO), Luenberger observer of reduced order, and extended Kalman filter (EKF). Facing to other methods, the EKF model-based estimator allows sensorless drive control in a wide speed range and estimates the rotation speed with a rapid response. The EKF parameters tuning is the main problem to its implementation. Hence, to solve this problem, the thesis introduces an adaptive method, i.e. adaptive-tuning EKF. As a result and grace to this approach, the total cost of conversion system is reduced and the performance is guaranteed and optimized.

Actuellement, les machines Asynchrones à Double Alimentation (MADA) sont omniprésentes dans le secteur éolien, grâce à leur simplicité de construction, leur faible coût d’achat et leur robustesse mécanique ainsi que le nombre faible d’interventions pour la maintenance. Cependant, comme toute autre machine électrique, ces génératrices sont sujettes aux défauts de différent ordre (électrique, mécanique, électromagnétique…) ou de différents types (capteur, actionneur ou composants du système). C’est pourquoi, il est primordial de concevoir une approche de diagnostic permettant de manière anticipée, de détecter, localiser et identifier tout défaut ou anomalie pouvant altérer le fonctionnement sain de ce type de machine. Motivés par les points forts des méthodes de diagnostic de défauts à base d’observateurs, nous proposons d’une part, dans cette thèse, une approche de détection, localisation et identification des défauts de la MADA d’une éolienne à vitesse variable, à base des observateurs de Kalman, performants et largement utilisés. Les erreurs d’estimation d’état du filtre de Kalman linéaire et de ses variantes non-linéaires, à noter : le Filtre de Kalman Etendu (EKF) et le Filtre de Kalman sans-Parfum (UKF), sont utilisés comme résidus sensibles aux défauts. En vue d’éviter les fausses alarmes et de découpler les défauts des perturbations et des bruits, l’analyse des résidus générés est réalisée par des tests statistiques tels que : Test de Page Hinkley (PH) et Test DCS (Dynamic Cumulative Sum). Pour la localisation des défauts multiples et simultanés, la Structure d’Observateurs Dédiés (DOS) et la Structure d’Observateurs Généralisés (GOS) sont appliquées. De plus, l’amplitude du défaut est déterminée dans l’étape d’identification de défaut. Les défauts capteurs, actionneurs et composants de la MADA, sont traités dans ce travail de recherche. D’autre part, une étude comparative entre les différents observateurs de Kalman, est élaborée. La comparaison porte sur les critères suivants : le temps de calcul, la précision et la vitesse de convergence des estimations. / Actually, the Doubly Fed Induction Generators (DFIG) are omnipresent in the wind power market, owing to their construction simplicity, their low purchase cost and their mechanical robustness. However, as any other electrical machine, these generators are subject to defects of different order (electrical, mechanical, electromagnetic ...) or of different type (sensor, actuator or system). That’s why, it is important to design an effective diagnostic approach, able to early detect, locate and identify any defect or abnormal behavior, which could undermine the healthy operation of this machine On the one hand, motivated by the observer-based fault diagnosis methods strengths, we proposed, in this thesis, a diagnostic approach for the faults detection, localization and identification of the DFIG used in variable speed wind turbine. This approach is based on the use of the efficient and widely used Kalman observers. The state estimation errors of the linear Kalman filter and the non-linear Kalman filters, named: The Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF) are used as faults sensitive residuals. In order to avoid false alarms and to decouple faults from disturbances and noises, the faults detection is carried out by the analysis of the residuals generated, by the mean of statistical tests such as: Hinkley Page Test (PH) and DCS Test (Dynamic) Cumulative Sum). For the localization step in case of multiple and simultaneous faults, the Dedicated Observer scheme (DOS) and the Generalized Observer scheme (GOS) are applied. In addition, the fault level is determined in the fault identification step. Sensor faults, actuator and system faults of DFIG, are treated in this research work. On the other hand, a comparative study between the three Kalman observers proposed is performed. The comparison was done in terms of (1) the computation time, (2) the estimation accuracy, and (3) the convergence speed.