More electric aircraft is an electrification scheme of aircraft system with high technical feasibility and good economy. It can reduce the weight of aircraft structure, improve maintenance efficiency and reduce fire hazards. However, the electrification of aircraft system will drastically increase the proportion of electrical equipment, the total power demand and the difficulty of fault diagnosis. This paper uses the energy management method to take up the challenge, with focus on fault diagnosis of permanent-magnet synchronous machines (PMSMs), adaptive load shedding and energy efficient aircraft design. A literature review of the concept evolution from all/more-electric aircraft to energy-optimized aircraft is presented. The main issues of the aircraft electrification process are summarized, and followed by an introduction to the current research and methods. The model of the aircraft electrical system is qualitatively and mathematically recalled, including the generator, the battery, the DC motor, the AC motor, and the electric power converter. The accuracy and computation cost of the aircraft model depends on the complexity of the subsystem models that are involved. Therefore, the level of detail that is necessary for a good precision-versus-simulation-time ratio is discussed by taking the electric system of an industrial level hybrid energy quadcoptor UAV as an example. The analysis shows that the bi-directional instruments, i.e. the electric machine, should be modeled in details while other components can be simplified. PMSMs are a group of on-board electric machines with promising future prospects because of high power density and stability. The model of PMSMs is further developed in this work, especially in the inter-turn and phase-to-phase short-circuit conditions. In case of inter-turn short-circuit fault, a winding-function-based and a fault-current-based model are separately developed. The accuracy of both models are verified and compared through experimental results. The fault-current-based modeling method is applied to the phase-to-phase short-circuit fault and experimentally examined and discussed. General condition monitoring methods require the use of a large number of sensors. A fault detection and isolation method that can have low requirement of sensor is recalled and inherited. The description of the fault phase identification index using this method is relatively imprecise, which is not applicable to the inter-turn short-circuit fault. In this work, the analytical expression of the faulty phase identification index is derived based on the fault models. A method to isolate inter-turn and phase-to-phase short-circuit faults is proposed by a combination of the current- and the voltage-signature residuals. This development expands the application scope of the original fault detection and isolation tool and improves its accuracy. The validity of this fault diagnosis method has been verified by experimental results.Load management is developed to guarantee the normal operation of critical loads by shedding some other loads in case of emergency. Generally, binary decisions are made: either something has gone wrong or everything is fine. However, different types of fault influence the working performance of the load and the entire network in different ways. There are multiple states between totally wrong and pure fine, and the load management decision should be adaptive to each state. In this work, fuzzy logic method is used to degrade the load priority according to the instantaneous working state. Combining it with the fault detection and isolation process, a fault-tolerant adaptive load management is achieved. Finally, this work discusses the aircraft design from the energy management point of view, which consists of the energy efficiency analysis and the multidisciplinary energy efficient design of the integrated aircraft system. The first thermodynamic efficiency has been widely used as a common parameter for depicting the energy utilization, i.e. the ratio of output to input power of the system. However, it ignores the irreversible increase of the entropy and cannot reveal the upper limit of the available work of the system.Based on the second thermodynamic law, this work uses the exergy parameters to analyze the energy utilization of a MEA design scheme. Based on the exergy analysis, an energy-efficient aircraft design method is proposed by optimizing the exergy lost of the whole design. The method could provide a global optimization reference for the integrated aircraft design of a MEA. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur et technologie / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Stator inter-turn short circuit (ITSC) faults are one of the common sources for induction machine failure affecting their reliable operation. In this thesis, a finite element (FE) model is developed to study the ITSC fault. The FE model is developed for a prototype induction machine that has the potential to emulate an ITSC fault in the stator. With the developed FE model of the prototype machine, a simulation study is performed to understand the behaviour of various electrical and magnetic quantities in time- and frequency-domain. The investigated quantities are potentially good signatures of the stator winding faults and they are therefore suitable to use in a condition monitoring system. The prototype machine with ITSC faults has been tested in an experimental setup and the results are compared to the simulation and also to analytical results. For the fault current it was found a good agreement between analytical results, FE simulations and experimental results. Moreover, the FE simulation results of the negative-sequence stator current amplitude present a minor mismatch with the analytical and experimental results. The reason for this mismatch is due to an inaccurate knowledge of the prototype machine geometrical parameters. / Kortslutning mellan varven i en asynkronmotors statorlindning (ITSC) är en av de vanligaste källorna för fel som påverkar dess drifttillförlitlighet. I detta examensarbete utvecklas en finit-element (FE) modell för att studera ITSC- fel. FE-modellen är utvecklad för en asynkronmotorprototyp som kan emulera ITSC-fel. Med den utvecklade modellen utförs en simuleringsstudie för att förstå beteendet hos olika elektriska och magnetiska egenskaper både i tids- och frekvensdomän. Dessa egenskaper är goda indikatorer av statorlindningsfel och kan därför med fördel användas i ett tillståndsövervakningssystem. Prototypmaskinen har testats experimentellt och de erhållna resultaten jämförs med FE-simuleringen och analysresultaten. Det analytiska resultatet, FEM- simuleringarna och den experimentella utvärderingen uppvisade god överrensstämmelse vad gäller felströmmen. Dock finns det en mindre avvikelse när det gäller amplituden hos statorströmmens negativa fasföljd. Orsaken till denna avvikelse är att prototypmaskinens geometri inte är helt känd.

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.

In the aviation industry, safety and robustness are the number one priorities, which is why they use well-tested systems such as hydraulic actuators. However, drawbacks such as high weight and maintenance have pushed the industry toward newer, electrical, actuators that are more efficient and lighter. Electrical actuators, on the other hand, have some reliability issues. In particular, short circuits in the stator windings of Permanent-Magnet SynchronousMotors (PMSMs), referred to as Inter-Turn Short Faults (ITSFs), are the dominating faults, and is the focus of this thesis. ITSFs are usually challenging to detect and often do not become noticeable until the fault has propagated, and the motor is on the verge of being destroyed. This thesis investigates the possibility of detecting ITSFs in a PMSM, at an early stage when only one turn is shorted. The method is limited to finding the faults using ML algorithms. Both an experiential PMSM and a simulated model of the experimental PMSM, with the ability to induce an ITSF, were used to collect the data. Several Machine Learning (ML) models were developed, and then trained and tested with the collected data. The results show that four of the tested ML models, being: Random Forest, Gaussian SVM, KNN, and the CNN, all achieve an accuracy exceeding 95%, and that the fault can be found at an early stage in a PMSM with three coils connected in parallel in each phase. The results also show that the ML models are able to identify the ITSF when the simulated data is downsampled to the same frequency as the experimental data. We conclude that the ML models, provided in this study, can be used to detect an ITSF in a simulated PMSM, at an early stage when only one turn is shorted, and that there is great potential for them to detect ITSFs in a physical motor as well.

Devant la forte demande mondiale en énergie électrique, les alternateurs à diodes tournantes constituent une solution largement répandue dans les installations de génération d’électricité de fortes puissances (hydraulique, fossile et éolien) ainsi que dans les applications îlotées sous forme de groupes électrogènes ou de petits alternateurs intégrés dans les systèmes embarqués. La renommée de ce type d’alternateur s’est construite sur leurs robustes constitutions mécanique et électrique et sur leur parfaite adaptabilité au type de charge alimentée. Néanmoins, l’utilisation de ces machines dans des conditions de fonctionnement très contraignantes, que cela soit à cause des fortes puissances demandées par les applications industrielles ou des contraintes environnementales dans lesquelles travaillent les alternateurs isolés, engendre une recrudescence de défauts, principalement de types électriques, à l’intérieur du système. L’apparition de ces défaillances est extrêmement délétère pour des applications à haut niveau de service et dont un arrêt intempestif peut engendrer des coûts de maintenance et d’immobilisation très élevés pour les opérateurs. Devant la nécessité de planifier de façon optimisée les opérations de maintenance à effectuer sur les alternateurs, il est possible de mettre en place des stratégies de diagnostic qui surveillent l’apparition des principales défaillances susceptibles de toucher ce type de machine. Bien que les modifications imprévisibles du point de fonctionnement liées à la charge compliquent la tâche, il est envisageable de mettre en lumière la présence de défauts de court-circuit dans les bobinages ainsi que des défaillances de diodes dans le pont redresseur triphasé en étudiant les modifications des formes d’ondes des signaux électriques générés. Ce travail est décrit dans la présente thèse. Face au manque d’antécédents sur le sujet, une grande partie des recherches s’est focalisée sur la conception et la mise en place d’un modèle numérique d’alternateur à diodes tournantes représentatif des formes d’ondes réelles en régimes sain et défaillant, tache non triviale étant donné le caractère saillant des pôles de l’alternateur. Pour répondre à ces attentes, un processus original de co-simulation a été mis en place présentant une identification des inductances de l’alternateur sous Flux2D et une estimation numérique des équations différentielles du système sous Matlab. Cette modélisation fiable a par la suite permis une sélection d’indicateurs de diagnostic par analyse fréquentielle des signaux électriques qui sont capables, sans ajout de capteurs supplémentaires, d’informer l’utilisateur sur la présence de défauts à l’intérieur du système. Afin de s’assurer une bonne compréhension des phénomènes, un grand soin a été apporté à la justification théorique des modifications spectrales introduites par les défauts dans les signaux électriques. Une importante campagne d’essais expérimentaux a permis la validation des modèles sain et défaillant grâce à la réalisation, par la société Nidec Leroy- Somer, d’un alternateur capable de simuler des défauts de court-circuit inter-spires stator. Ces essais ont mis au jour la possibilité de détecter les défauts dans de nombreuses configurations de court-circuit, mais également la difficulté de les prévoir de façon anticipée, ouvrant par là même de nombreuses perspectives de recherche. / Considering human.s huge needs in electrical energy, power alternators equipped with integrated rotating rectifiers represent a widely used solution. Indeed, this type of generator equips most of the industrial electrical power plants (hydro, fossil and wind) as well as isolated applications in the form of Diesel generators or onboard alternators. Due to their robustness and their electrical adaptability, power alternators have acquired a solid reputation and are therefore considered as an obvious solution when dealing with energy production activities. Nonetheless, the hard conditions to which they are constrained imply a dramatic deterioration of their mechanical and electrical components that can lead to serious damages, such as the loss of diodes or the emergence of short-circuits in the alternator.s coils. Such damages can make it impossible for the alternator either to fully deliver the expected power or to simply continue being operated, engendering in both cases a forced outage of the alternator and impacting dramatically the maintenance and exploitation costs. In order to avoid such issues, a setting up of diagnostic methods has been considered in this work. Even though the modifications of the electrical load is a big matter proper to electrical generation applications, a diagnostic method consisting in the monitoring of electrical signal spectra may be undertaken and can inform the user about the apparition of unintended faults. Due to the lack of knowledge on the electrical malfunctions of this kind of alternator, a great part of the thesis has been dedicated to the numerical modelling of the complete system, in healthy as well as in faulty operating conditions. Because of the salience of the rotor poles, an accurate representation of the alternator.s inductances constitutes a key point of a faithful simulation of the signals. waveforms. To offer a more convenient model, an original co-simulation process between Flux2D and Matlab has been developed. It is composed of an easy-to-use numerical model based on differential equations developed in Matlab and conserves the inductances accuracy thanks to an identification with the finite elements in Flux2D. This model could then be used to develop a diagnostic methodology based on the surveillance of several spectral components specific to different electrical signals. These components have proven themselves sensitive to the fault and offer by the way a clear view of the state of health of the system. Furthermore, a theoretical study has been undertaken to demonstrate the modifications of the fault indicators created by the occurrence of an electrical fault. In addition, a thorough test campaign has been realised in order to confirm the validity of both the numerical models and the diagnostic methodology. This campaign has become feasible thanks to the development of a special 27kVA alternator by Nidec Leroy-Somer, in which additional plugs have been inserted to give access to different turns of a stator coil, and thus to enable the realisation of stator inter-turn short-circuits. The campaign has brought valuable information about the opportunities to detect a short-circuit in a primitive phase and let the doors open to further researches in this domain.

L’avènement des aimants permanents et les progrès récents dans l’électronique de puissance ont joué un rôle majeur dans l’évolution de la motorisation électrique des véhicules. Actuellement, les machines synchrones à aimants permanents (MSAP) grâce à leurs performances, et surtout leur efficacité énergétique, sont considérées comme les candidats idéaux pour les chaînes de traction des véhicules hybrides et électriques. Toutefois, en raison du vieillissement des matériaux, des défauts de fabrication ou des conditions de fonctionnement assez sévères, différents types de défauts sont capables de survenir dans les composants de la machine, ses organes de commande ou de mesure. Pour répondre aux exigences de sûreté, de fiabilité et de disponibilité, l’intégration d’une approche de surveillance et de diagnostic de défauts, dans le groupe motopropulseur électrique automobile, devient de plus en plus primordiale. Dans ce contexte, l’objectif de la thèse est de contribuer au diagnostic et à la caractérisation de défauts dans la MSAP par une analyse vibratoire. En premier temps, des approches analytiques de modélisation de la MSAP et des défauts : de court-circuit inter-spires, d’excentricité et de démagnétisation rotoriques serontproposées. L’intérêt majeur de tels modèles, dans le cadre du diagnostic, est d’étudier le comportement de la machine en présence de défauts étudiés afin d’en déduire les méthodes de détection les plus adaptées. En outre, des modèles numériques seront développés afin de les confronter aux parties magnétique et mécanique analytiques de la machine ainsi qu’au défaut de démagnétisation. Dans la phase d’analyse des impacts de défauts, nous allons nous focaliser sur les cas d’excentricité et de démagnétisation rotoriques. Les indicateurs de défauts seront extraits des représentations du signal vibratoire dans le temps et l’espace et de leurs transformées de Fourier, pour les cas de défauts simples et les cas de deux défauts combinés. Pour les cas simples, deux approches de localisation seront proposées : la première utilise le principe de tests statistiques et de tables de signatures, inspirée des méthodes de diagnostic à base de modèles, alors que la deuxième repose sur un banc de trois réseaux de neurones, où chacun est à une entrée et une sortie et destiné à localiser un type de défaut. Enfin, les performances des deux approches, en termes de robustesse et d’adaptabilité, seront comparées pour les mêmes ensembles de seuillage/d’apprentissage et de test. / The advent of new magnetic materials and recent advances in power electronics have played a major role in the progress of hybrid electric vehicles. Nowadays, permanent magnet synchronous machines (PMSM) thanks to their performances, especially their energy efficiency, are considered as ideal candidates for the traction chains of hybrid and electric vehicles. However, due to material aging, manufacturing defects or severe operating conditions, different types of faults are capable to occur in the machine components, its control or measuring devices. In order to ensure safety, reliability and availability, the integration of a fault diagnosis and condition monitoring approach in the automotive electrical powertrain system is becoming more and more important. In this context, the aim of the thesis is to contribute to the diagnosis and characterization of faults in the PMSM based on a vibration analysis. First, analytical modeling approaches for the PMSM and inter-turn short-circuits, eccentricity and rotor demagnetization faults will be proposed. The major interest of such models, in a diagnosis context, is to study the behavior of the machine in the presence of studied faults in order to deduce the most suitable detection methods. In addition, numerical models will be developed in order to validate the analytical magnetic and mechanical parts of the machine as well as the demagnetization fault. In the phase of fault impact analysis, we will focus on the cases of rotor eccentricity and demagnetization. The fault indicators will be extracted from the vibratory signal representations in time and space domains and their Fourier transforms, in the cases of single faults and the cases of two combined faults. For single fault cases, two diagnosis approaches will be proposed: the first uses the principle of statistical tests and fault signature tables, inspired by model-based diagnosis methods, while the second relies on a set of three neural networks, such as each one is with a single input and a single output and dedicated to isolate one type of fault. Finally, the performance of these two approaches, in terms of robustness and adaptability, will be compared for the same training and test sets.

An estimated 30% of the faults in Induction Machine (IM) are related to its stator. These faults are mostly in the form of an Inter-Turn Short Circuit (ITSC) fault i.e., when two winding inside the stator of IM are shorted due to insulation failure. However, ITSC fault can be avoided by detecting them in advance and then scheduling the maintenance of the IM. This thesis studies two methods for detecting this incipient ITSC fault in a three-phase IM and then estimating the stator resistance unbalance due to the ITSC fault. The first method is based on the asymmetry caused in the IM by the ITSC fault. As a result of this asymmetry, the negative sequence components of the stator voltages and the stator currents are generated inside the IM. A healthy IM also have these negative sequence components due to the manufacturing process and the supply voltage unbalances. The characteristics and the compensation methods of these negative sequence components in a healthy IM are discussed. The results show that after compensating the negative sequence components in a healthy machine, they can be used for detecting an ITSC fault and then to calculate the fault quantities as well as the stator resistance unbalances. The second method for detecting an ITSC fault is based on analysing the stator resistance unbalances. A three-phase drive is used to inject DC voltage in the stationary reference frame. The DC current generated by this DC voltage is measured and then by applying Ohm’s law stator phase resistances are calculated. In a healthy IM, the phase resistances are balanced. However, in case of ITSC fault in any of the phases, the phase resistance of that phase deviates from those of the other two phases which can be utilized for detecting ITSC fault. / Uppskattningsvis 30% av alla fel i induktionsmaskiner (IM) är kopplad till dess stator. Dessa fel är i huvudsak Inter-Turn Short Circuit (ITSC)-fel, dvs. två lindningar inom IM:ens stator blir kortsluta pga. ett isoleringsfel. Emellertid kan man undvika ITSC-fel genom att detektera dem i förhand och planera underhåll. Det här examensarbetet undersöker två metoder för att detektera ett förestående ITSC-fel i en tre-fas IM. Den första metoden är baserad på asymmetrin i IM:er pga. ITSC-felet. Resultatet av den här asymmetrin är att en negativ sekvens genereras i IM:ens statorspänning och statorström. En oskadad IM kan också visa dessa negativa sekvenser pga. tillverksprocessen och statorspänningsobalanser. Egenskaperna och kompensationsmetoderna för dessa negativa sekvenser i en oskadad IM kommer att diskuteras. Resultaten visar att efter kompenseringen av de negativa sekvenserna i en oskadad IM, kan de användas för att detektera ITSC-fel och efteråt för att beräkna felstorheter och även statormotståndobalanser. Den andra metoden för att detektera ITSC-fel är baserad på en undersökning av statormotståndobalanser. Ett tre-fas-drivsystem används för att injektera likspänning i den stationära referensramen. Likströmmen som följer av denna likspänning mäts och statorfasmotstånden beräkna efteråt med Ohms lag. I en oskadad IM är fasmotstånden balanserade. Däremot, när ett ITSC-fel uppstår i en fas, avviker fasmotståndet i den felaktiga fasen från de andra två fasernas, vilket kan användas för att detektera ITSC-fel.

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.