Dans cette thèse nous proposons une nouvelle méthode d'isolation et d'identification de défaut singulier pour les systèmes dynamiques non linéaires. Cette méthode est basée sur la caractéristique de monotonicité de l'erreur de prédiction de l'observateur en fonction de la différence des paramètres. L'ensemble des valeurs admissibles de chaque paramètre est subdivisé en un certain nombre d'intervalles. On construit un observateur d'isolation pour chaque intervalle, cet observateur est initialisé dans l'intervalle considéré. Après l'occurrence du défaut, la valeur du paramètre défectueux doit être dans un des intervalles du paramètre. L'amplitude du résidu calculé par l'observateur d'isolation correspondant à cet intervalle (celui qui contient la valeur du paramètre défectueux) sera dans le domaine limité par deux seuils dynamiques à tout instant. Par contre, les résidus correspondant aux autres intervalles auront de grandes amplitudes et leurs évolutions ne sont pas limitées par les deux seuils dynamiques correspondants. Par conséquent l'intervalle contenant la valeur du paramètre défectueux peut être déterminé et le défaut est donc isolé et identifié. Différentes versions de cette méthode ont été développées : une première avec des seuils fixes, une seconde avec des seuils adaptatifs et une dernière sans seuils. On peut montrer que cette méthode a des points communs avec celle basée sur les observateurs adaptatifs. Cependant, cette dernière a un inconvénient majeur qui est la lenteur de sa vitesse d'isolation. La méthode que nous proposons dans ce travail nous permet de pallier ce problème de la lenteur de vitesse d'isolation.

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