O limiar de anaerobiose (LA) é definido como a intensidade de exercício físico em que a produção de energia pelo metabolismo aeróbio é suplementada pelo metabolismo anaeróbio. Este índice constitui-se de um delimitador fisiológico de grande importância para o fornecimento de informações concernentes aos principais sistemas biológicos do organismo, os quais estão envolvidos na realização de um exercício físico. O LA é um importante parâmetro de determinação da capacidade aeróbia funcional de um indivíduo. Diversos métodos são usados para estimar o LA durante exercício. Existem métodos invasivos, como a medida repetida da concentração de lactato sanguíneo; e métodos não-invasivos, por meio de análise de variáveis biológicas como medidas contínuas dos gases respiratórios, através da análise de mudança do padrão de resposta das variáveis ventilatórias e metabólicas, e também pela análise da mudança do padrão de resposta da freqüência cardíaca (FC) frente a um exercício físico incremental. O objetivo deste estudo foi comparar e correlacionar o LA determinado por métodos não-invasivos de análise visual gráfica das variáveis ventilatórias e metabólicas, considerado como padrão-ouro neste estudo, e pelo modelo matemático de regressão linear bi-segmentado utilizando o algoritmo de Hinkley, aplicado a série de dados de FC (Hinkley – FC) e da produção de dióxido de carbono ( CO2) (Hinkley – CO2). Metodologia: Treze mulheres jovens (24 ± 2,63 anos) e dezesseis mulheres na pós-menopausa (57 ± 4,79 anos), saudáveis e sedentárias realizaram teste ergoespirométrico continuo do tipo rampa em cicloergômetro (Quinton Corival 400), com incrementos de 10 a 20 Watts/min até a exaustão física. As variáveis ventilatórias e metabólicas foram captadas respiração a respiração (CPX-D, Medical Graphics), e a FC batimento a batimento (ECAFIX, ACTIVE-E). Os dados foram analisados por testes não paramétricos de Friedman, Mann-Whitney e correlação de Spearman. Nível de significância de ? = 5%. Resultados: Os valores das variáveis potência (W), FC (bpm), consumo de oxigênio relativo ( O2) (mL/kg/min), O2 absoluto (mL/min), CO2 (mL/min) e ventilação pulmonar ( E) (L/min) no LA não apresentaram diferenças significativas entre as metodologias (p > 0,05) nos dois grupos de mulheres estudadas. A análise de correlação dos valores de potência em W, FC em bpm, O2 em mL/kg/min, O2 em mL/min, CO2 em mL/min e E em L/min, entre o método padrão-ouro com o Hinkley – CO2 foram respectivamente: rs=0,75; rs=0,57; rs=0,48; rs=0,66; rs=0,47 e rs=0,46 no grupo jovem, e rs=-0,013; rs=0,77; rs=0,88; rs=0,60; rs=0,76 e rs=0,80 no grupo pós-menopausa. Os valores de correlação do método padrão-ouro com Hinkley – FC para as variáveis potência em W, FC em bpm, O2 em mL/kg/min, O2 em mL/min, CO2 em mL/min e E em L/min, obtidas no LA foram respectivamente: rs=0,58; rs=0,42; rs=0,61; rs=0,57; rs=0,33 e rs=0,39 no grupo de jovens, e rs=0,14; rs=0,87; rs=0,76; rs=0,52; rs=0,33 e rs=0,65 no grupo pós-menopausa. O grupo pós-menopausa apresentou melhores valores de correlação em relação ao grupo de jovens, exceto para as variáveis potência e consumo de oxigênio absoluto (mL/min). Este fato pode estar relacionado a uma maior taxa de variação e magnitude das variáveis analisadas em indivíduos jovens em relação aos de meia-idade, sendo, desta forma, obtida melhor adequação do modelo matemático estudado em mulheres de meia idade. Conclusão: O algoritmo matemático de Hinkley proposto para detectar a mudança no padrão de resposta da CO2 e da FC foi eficiente nos indivíduos de meia-idade, portanto, a metodologia matemática utilizada no presente estudo constitui-se de uma ferramenta promissora para detectar o LA em mulheres saudáveis, por ser um método semi-automatizado, não invasivo e objetivo na determinação do LA. / The anaerobic threshold (AT) is defined as the intensity level of physical exercise at which energy production by aerobic metabolism is supplemented by anaerobic metabolism. This index provides a physiologic delimitation of great importance to supply the organism biological systems information involved in physical exercise performance. The AT constitutes a most important determining of an individuals functional aerobic capacity. Several methods are used for estimating the AT during exercise. There are invasive methods that require repeated blood lactate accumulation; and there exist non-invasive methods by biological variables analysis, like continuous respiratory gases determination by analysis of changes in pattern respiratory and metabolic responses, and heart rate (HR) responses too. The aim of the present study was to compare AT obtained by a graphic visual method of ventilatory and metabolic variables, considered by gold standard method in the present study, with the bi-segmental linear regression mathematic model of Hinkley’s algorithm applied in a HR (Hinkley – HR) and carbon dioxide output ( CO2) (Hinkley – CO2) data. Methodology: Thirteen young women, 24 ± 2,63 years old, and sixteen postmenopausal women, 57 ± 4,79 years old, leading healthy and sedentary life style were submitted to an incremental test in a cicloergometer electromagnetic braking (Quinton Corival 400), with 10 to 20 W/min increments up to physical exhaustion. The ventilatory variables were registered breath-to-breath (CPX-D, Medical Graphics) and HR was obtained beat-to-beat (ECAFIX, ACTIVE-E), over real time. The data were analyzed by Friedman’s test and Spearman’s correlation test, with a level of significance set at 5%. Results: The Power output (W), HR (bpm), oxygen uptake ( O2) (mL/kg/min), O2 (mL/min), CO2 (mL/min) and pulmonary ventilation ( E) (L/min) data in AT have showed no significant differences (p > 0,05) between methods to determine AT in both women groups. The correlation analysis of power output in W, HR in bpm, O2 in mL/kg/min, O2 in mL/min, CO2 in mL/min and E in L/min values, determined by gold standard method and by Hinkley – CO2 data were respectively: rs=0,75; rs=0,57; rs=0,48; rs=0,66; rs=0,47 and rs=0,46 in young group, and rs=-0,013; rs=0,77; rs=0,88; rs=0,60; rs=0,76 and rs=0,80 in postmenopausal group. The correlation analysis by gold standard method and Hinkley – FC in AT of power output in W, HR in bpm, O2 in mL/kg/min, O2 in mL/min, CO2 in mL/min and E in L/min data were respectively: rs=0,58; rs=0,42; rs=0,61; rs=0,57; rs=0,33 and rs=0,39 in young group, and rs=0,14; rs=0,87; rs=0,76; rs=0,52; rs=0,33 and rs=0,65 in postmenopausal group. The postmenopausal group presents better correlations values than young group, except in power output and O2 (mL/min) data. This may be related to more variability rate and higher kinetics responses to variables studied in young group in relation to postmenopausal group. Nevertheless, there was obtained better mathematical model adequacy in middle-age women. Conclusion: the Hinkley’s mathematical algorithm proposed to detect the response patterns changes of CO2 and HR variables was efficient to detect AT in health postmenopausal women’s group, therefore, the mathematical methodology used in the present study showed be a promissory tool because this method represent a semi-automatized, non invasive and objective measure of AT determination.

O limiar de anaerobiose (LA) é definido como a intensidade de exercício físico em que a produção de energia pelo metabolismo aeróbio é suplementada pelo metabolismo anaeróbio. Este índice constitui-se de um delimitador fisiológico de grande importância para o fornecimento de informações concernentes aos principais sistemas biológicos do organismo, os quais estão envolvidos na realização de um exercício físico. O LA é um importante parâmetro de determinação da capacidade aeróbia funcional de um indivíduo. Diversos métodos são usados para estimar o LA durante exercício. Existem métodos invasivos, como a medida repetida da concentração de lactato sanguíneo; e métodos não-invasivos, por meio de análise de variáveis biológicas como medidas contínuas dos gases respiratórios, através da análise de mudança do padrão de resposta das variáveis ventilatórias e metabólicas, e também pela análise da mudança do padrão de resposta da freqüência cardíaca (FC) frente a um exercício físico incremental. O objetivo deste estudo foi comparar e correlacionar o LA determinado por métodos não-invasivos de análise visual gráfica das variáveis ventilatórias e metabólicas, considerado como padrão-ouro neste estudo, e pelo modelo matemático de regressão linear bi-segmentado utilizando o algoritmo de Hinkley, aplicado a série de dados de FC (Hinkley – FC) e da produção de dióxido de carbono ( CO2) (Hinkley – CO2). Metodologia: Treze mulheres jovens (24 ± 2,63 anos) e dezesseis mulheres na pós-menopausa (57 ± 4,79 anos), saudáveis e sedentárias realizaram teste ergoespirométrico continuo do tipo rampa em cicloergômetro (Quinton Corival 400), com incrementos de 10 a 20 Watts/min até a exaustão física. As variáveis ventilatórias e metabólicas foram captadas respiração a respiração (CPX-D, Medical Graphics), e a FC batimento a batimento (ECAFIX, ACTIVE-E). Os dados foram analisados por testes não paramétricos de Friedman, Mann-Whitney e correlação de Spearman. Nível de significância de ? = 5%. Resultados: Os valores das variáveis potência (W), FC (bpm), consumo de oxigênio relativo ( O2) (mL/kg/min), O2 absoluto (mL/min), CO2 (mL/min) e ventilação pulmonar ( E) (L/min) no LA não apresentaram diferenças significativas entre as metodologias (p > 0,05) nos dois grupos de mulheres estudadas. A análise de correlação dos valores de potência em W, FC em bpm, O2 em mL/kg/min, O2 em mL/min, CO2 em mL/min e E em L/min, entre o método padrão-ouro com o Hinkley – CO2 foram respectivamente: rs=0,75; rs=0,57; rs=0,48; rs=0,66; rs=0,47 e rs=0,46 no grupo jovem, e rs=-0,013; rs=0,77; rs=0,88; rs=0,60; rs=0,76 e rs=0,80 no grupo pós-menopausa. Os valores de correlação do método padrão-ouro com Hinkley – FC para as variáveis potência em W, FC em bpm, O2 em mL/kg/min, O2 em mL/min, CO2 em mL/min e E em L/min, obtidas no LA foram respectivamente: rs=0,58; rs=0,42; rs=0,61; rs=0,57; rs=0,33 e rs=0,39 no grupo de jovens, e rs=0,14; rs=0,87; rs=0,76; rs=0,52; rs=0,33 e rs=0,65 no grupo pós-menopausa. O grupo pós-menopausa apresentou melhores valores de correlação em relação ao grupo de jovens, exceto para as variáveis potência e consumo de oxigênio absoluto (mL/min). Este fato pode estar relacionado a uma maior taxa de variação e magnitude das variáveis analisadas em indivíduos jovens em relação aos de meia-idade, sendo, desta forma, obtida melhor adequação do modelo matemático estudado em mulheres de meia idade. Conclusão: O algoritmo matemático de Hinkley proposto para detectar a mudança no padrão de resposta da CO2 e da FC foi eficiente nos indivíduos de meia-idade, portanto, a metodologia matemática utilizada no presente estudo constitui-se de uma ferramenta promissora para detectar o LA em mulheres saudáveis, por ser um método semi-automatizado, não invasivo e objetivo na determinação do LA. / The anaerobic threshold (AT) is defined as the intensity level of physical exercise at which energy production by aerobic metabolism is supplemented by anaerobic metabolism. This index provides a physiologic delimitation of great importance to supply the organism biological systems information involved in physical exercise performance. The AT constitutes a most important determining of an individuals functional aerobic capacity. Several methods are used for estimating the AT during exercise. There are invasive methods that require repeated blood lactate accumulation; and there exist non-invasive methods by biological variables analysis, like continuous respiratory gases determination by analysis of changes in pattern respiratory and metabolic responses, and heart rate (HR) responses too. The aim of the present study was to compare AT obtained by a graphic visual method of ventilatory and metabolic variables, considered by gold standard method in the present study, with the bi-segmental linear regression mathematic model of Hinkley’s algorithm applied in a HR (Hinkley – HR) and carbon dioxide output ( CO2) (Hinkley – CO2) data. Methodology: Thirteen young women, 24 ± 2,63 years old, and sixteen postmenopausal women, 57 ± 4,79 years old, leading healthy and sedentary life style were submitted to an incremental test in a cicloergometer electromagnetic braking (Quinton Corival 400), with 10 to 20 W/min increments up to physical exhaustion. The ventilatory variables were registered breath-to-breath (CPX-D, Medical Graphics) and HR was obtained beat-to-beat (ECAFIX, ACTIVE-E), over real time. The data were analyzed by Friedman’s test and Spearman’s correlation test, with a level of significance set at 5%. Results: The Power output (W), HR (bpm), oxygen uptake ( O2) (mL/kg/min), O2 (mL/min), CO2 (mL/min) and pulmonary ventilation ( E) (L/min) data in AT have showed no significant differences (p > 0,05) between methods to determine AT in both women groups. The correlation analysis of power output in W, HR in bpm, O2 in mL/kg/min, O2 in mL/min, CO2 in mL/min and E in L/min values, determined by gold standard method and by Hinkley – CO2 data were respectively: rs=0,75; rs=0,57; rs=0,48; rs=0,66; rs=0,47 and rs=0,46 in young group, and rs=-0,013; rs=0,77; rs=0,88; rs=0,60; rs=0,76 and rs=0,80 in postmenopausal group. The correlation analysis by gold standard method and Hinkley – FC in AT of power output in W, HR in bpm, O2 in mL/kg/min, O2 in mL/min, CO2 in mL/min and E in L/min data were respectively: rs=0,58; rs=0,42; rs=0,61; rs=0,57; rs=0,33 and rs=0,39 in young group, and rs=0,14; rs=0,87; rs=0,76; rs=0,52; rs=0,33 and rs=0,65 in postmenopausal group. The postmenopausal group presents better correlations values than young group, except in power output and O2 (mL/min) data. This may be related to more variability rate and higher kinetics responses to variables studied in young group in relation to postmenopausal group. Nevertheless, there was obtained better mathematical model adequacy in middle-age women. Conclusion: the Hinkley’s mathematical algorithm proposed to detect the response patterns changes of CO2 and HR variables was efficient to detect AT in health postmenopausal women’s group, therefore, the mathematical methodology used in the present study showed be a promissory tool because this method represent a semi-automatized, non invasive and objective measure of AT determination.

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.